只是为 2020-2021 年研究期间确定的一些机会提供了一点参考。我们今天谈论的这个太阳能发电场就是其中一个机会的实现。该地点计划作为区域的一部分提供其他能源机会。但太阳能发电场实际上是第一个从等级上下来的出租车,也是 45 年后第一个大型项目
关于冬季学校,冰岛Hvanneyri的惊人背景下,极地冬季学校提供了出色的教育经验,专注于对极地地区的批判性研究,目前由于气候变化而面临着巨大的变化。这项倡议从3月2日至2025年3月8日运行,旨在为国际大学学生提供所需的知识和技能,以在这些脆弱的环境中为正在进行的研究工作做出贡献。为什么研究极地区域?北极是全球气候变化研究的重点,正在经历快速的环境转变,对全球气候系统,生态系统和人类社会产生了巨大影响。这些变化包括融化冰川,缩小海冰,改变的生态系统以及升高空气和海洋温度,所有这些都强调了迫切需要进行全面研究和知情行动。学习冬季学校的学习目标是极地冬季学校夺取了Svalbard独特的科学基础设施和自然环境,以提供与气候变化有关的各种学科的动手培训。该计划旨在培养能够应对这些变化带来的挑战的下一代科学家。通过主题讲座,实地调查和实践培训课程,学生将深入研究诸如空气污染,雪水文和物理学,雪崩安全和冰川学等关键主题。这些领域对于理解驱动北极转变的复杂相互作用和反馈机制是关键的。合作网络冬季学校得到了著名合作伙伴网络的支持,包括•冰岛农业大学-Hvanneyri,
为了解决这一限制,太阳跟踪系统的发展已成为太阳能技术的关键进步。这些系统旨在连续调整太阳能电池板的方向,从而确保它们在天空中移动时垂直于太阳射线。这样做,太阳跟踪系统可以显着增加捕获的太阳能的数量,从而提高太阳能装置的总体效率和输出。该项目中介绍的自动太阳跟踪太阳系是一种复杂的解决方案,该解决方案利用双轴跟踪以最大程度地捕获能量捕获。该系统配备了旋转编码器和直流电动机驱动程序,可控制水平(方位角)和垂直(高程)平面中太阳能电池板的运动。这些组件由微控制器单元(MCU)管理,该单元(MCU)从传感器和实时时钟(RTC)处理数据,以确保对太阳能电池板位置的精确和及时调整。
在认可的实验室进行测试: EN IEC 62619:2022(VDE 0510-39) EN 62477-1:2012(VDE 0558-477-1) UN 38.3 VDE-AR-E 2510-50(第二版草案)适用于单独使用电池以及与逆变器结合使用 家用锂离子电池系统安全指南,版本 1.0 KIT 简要检查表(满分) EN 61000-6-2(VDE 0839-6-2) EN 61000-6-3(VDE 0839-6-3) VDE 预标准(EU)2023/1542(电池法规): 第 10 条和附件 IV(性能和耐用性) 第 12 条和附件 V(固定电池储能系统的安全性) 14 和附件 VII(健康状况信息) 对于 CE 和 UKCA 标志: (EU) 2023/1542(电池法规) 2014/35/EU(LVD) 2011/65/EU(ROHS)(自愿) 2014/30/EU(EMC) 符合消防安全标准中的产品要求: BVES 指南《大规模锂离子储能系统的预防和保护性防火安全》,第二版。2021 年(德国,仅适用于住宅储能系统的要求) OIB Richtlinie 2(2023,奥地利,室内安装电池视觉不需要特定的电池室) PAS 63100:2024(英国) 一般而言,适用于所有消防安全标准: 该系统已通过符合 EN IEC 62619 cl 的传播测试。 7.3.3(系统外部无火,无外壳破裂)电池还根据以下标准单独进行了测试:UN38.3(第 7 版)EN IEC 62619:2022 EUCAR 危险等级 3(无排气、无火或火焰;无破裂;无爆炸。重量损失<电解质重量的 50%)UL 9540A(2019)、UL 1642:2020 ed. 6、UL 1973:2018(第 2 版)
冰从[15]产生任何霜冻时产生键反照率。这些地图中的每个地图都经过汇总和划分平均,以创建一组查找表,使我们能够在每个时间步骤和位置(包括表面,地下和大气温度)计算所有相关的物理量;表面压力;和凝结的质量。通过首先忽略潜在热项来计算凝结的质量。如果发现表面温度降低到霜点以下,则该模型将根据沉积的潜在沉积热来计算从大气中凝结的数量,以将表面温度移回霜点。我们通过将单层,多散射气氛模型与我们的表面/地下模型耦合,来解释季节性沙尘暴对全球能量平衡的影响。该模型使用尘埃深度数据[14]来计算太阳辐射散布并被大气吸收后的入射表面通量。
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1,J。A. McFadden 1,M。S. Thompson 1。 1地球,大气和行星科学系,普渡大学,西拉斐特,47907年(mcfadde8@purdue.edu)。 简介:暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是,太阳能耀斑的太阳能颗粒(SEP)对晶粒的辐照,可以将毫米穿透到地表岩石上,从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜(TEM)中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近,对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的,这是一种耗时的实践。 但是,机器学习领域(ML)和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4,5,6]。 这两个模型在结构上是相同的,但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1,M。S. Thompson 1。1地球,大气和行星科学系,普渡大学,西拉斐特,47907年(mcfadde8@purdue.edu)。简介:暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是,太阳能耀斑的太阳能颗粒(SEP)对晶粒的辐照,可以将毫米穿透到地表岩石上,从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜(TEM)中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近,对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的,这是一种耗时的实践。但是,机器学习领域(ML)和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4,5,6]。这两个模型在结构上是相同的,但在培训数据上却有所不同。在这里,我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序,该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道,从而使未知样本中的SEP轨道更有效,更准确地注释。方法:机器智能程序(“模型”)旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道,包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言,由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段,该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景(LOD)上搜索较轻的曲目,而一种搜索较轻的背景(DOL)上的较暗轨道(DOL)。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能,因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此,将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间,因为训练集和应用的差异减少为更简单,较小的模型提供了空间。此外,这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM(STEM)成像模式:深色场(DF),其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮,而明亮场(BF),其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据,分析是按像素度量进行的,而不是与测量相关的
中国嫦娥六号着陆器上月球背面的首个激光反射器以及未来嫦娥七号极地任务中的部署。 Y. Wang 1 , S. Dell'Agnello 2 , K. Di 1 , M. Muccino 2 , H. Cao 3 , L. Porcelli 2 , X. Deng 3 , L. Salvatori 2 , J. Ping 4 , M. Tibuzzi 2 , Y. Li 5 , L. Filomena 2 , Z. Kang 6 , M. Montanari 2 , Z. 孟 3 , L. Mauro 2 , B. 谢 1,7 , M. Maiello 2 , 1 中国科学院空天信息研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100101,中国 (dikc@aircas.ac.cn), 2 国家核电研究所 - 弗拉斯卡蒂国家实验室 (INFN–LNF),通过费米40,00044,意大利弗拉斯卡蒂(simone.dellagnello@lnf.infn.it),3 中国空间技术研究院北京空间飞行器总体工程研究所,北京,100094,中国,4 中国科学院国家天文台,北京,100101,中国,5 中国科学院云南天文台,昆明,650216,中国,6 中国地质大学土地科学与技术学院,北京,100083,中国,7 中国科学院大学,北京,100101,中国。
o Ivana Kubat女士,加拿大国家研究委员会研究与开发主任o先生Rob Hindley,咨询与技术发展主管,Aker Arctic O Drummond Fraser先生
s.no学生专业名称主管注册的名称no登记没有奖励日期1 Akhlad Management先生Abhimanyu upadhyay Sug/Ph.D./2020/MG/01 2020010014 10/22/2024 2 Anuj Kumar Sharmacocomputer Science and EngineProf。 div>(博士)Tarun Sharma Sug/Ph.D./cs/pi/02 2021010032 10/17/2024 3 MRS。 Sushila Gupta药物科学教授Bhupendra Chauhan Sug/Ph.D./2019/PS/12 2019010916 10/9/2024 4 MRS。 REETU Sharma Pharmaceutical Sciences Prof. (Dr.) Ranjit Singh Sug/Ph.D./2018/PS/07 2018010009 9/21/2024 5 Mr. Gaurav Tyagi Law Prof. Pritam Panwar Sug/Ph.D./2021/LW/04 2021010013 24/08/2024 6 Mr. Anubhav Dubey Pharmaceutical科学Niladry S. Ghosh Sug/Ph.D./2021/PS/05 2021010007 22/06/2024 7 MR。 Akhilesh Srivastava物理学博士Jasvir Rana Sug/Ph.D./2018/2018010001 19/06/2024 8 Bhartendu Sharma Sharma Pharmaceical Sciences Prachical Sciences教授(博士科学教授(博士)Ranjit Singh Sug/Ph.D./2019/PS/08 2019010917 18/06/2024 10 MRS。 Jaswinder Kaur Pharmaceutical Sciences教授(博士)Ranjit Singh Sug/Ro/Ph.D./2017/2017/PS/04 2017010477 13/06/2024 11 Amitabh Tripathi Phartathi Phartathi Pharmaceutical Sciences先生Bhupendra Chauhan Sug/PH.D./PH.D./ps/ps/ps/ps/06 2019年6月3日,MR Deepak Kumar Mahatectronics和Communicatprof。 (博士) div>D.K. div> Kaushik Sug/Ph.D./2018/CS/01 2018010011 12/9/2022 28 ms。 Ritu Sanwal Pharmaceutical Sciences Prod。 div> Khurshed Alam Khan农业博士Shivani Sug/ro/ad/ad/2015/ii/25 20150657 10/1/2022 36 Sanjay Kumar Pharmaceical Sciences Sciences Ranjit Singh Seg/ps/2018/2018/2018/05 2018010007 15/15/15/1221 37 MARHING HRANJIT SINGH SUG/PH.D.D. SUG/RO/PH.D./2015/II/15 2015010649 27/11/2021 201D.K. div>Kaushik Sug/Ph.D./2018/CS/01 2018010011 12/9/2022 28 ms。 Ritu Sanwal Pharmaceutical Sciences Prod。 div>Khurshed Alam Khan农业博士Shivani Sug/ro/ad/ad/2015/ii/25 20150657 10/1/2022 36 Sanjay Kumar Pharmaceical Sciences Sciences Ranjit Singh Seg/ps/2018/2018/2018/05 2018010007 15/15/15/1221 37 MARHING HRANJIT SINGH SUG/PH.D.D. SUG/RO/PH.D./2015/II/15 2015010649 27/11/2021 201Jasvir Singh Rana Sug/RO/Ph.D./2017/ECE/01 201701 15/05/2024 13 Rajeev Kumar Sharmbusiness Management先生Abhimanyu upadhyay Sug/Ph.D./2019/MG/MG/MG/MG/MG/01 2019010006 5/6/6/2024 14 MS MS。 Jyoti Pharmaceutical Sciences Niladry Sekhar Ghosh Sug/Ph.D./2021/PS/02 2021010004 4/29/2024 15 ms。 Deepika Rani药物科学教授Ranjit Singh Sug/Ph.D./2021/PS/07 2021010009 18/2/2024 16 MR。 Devkant Sharma Pharmaceutical Sciences Niladry Sekhar Ghosh Sug/Ph.D./2020/PS/02 2020010003 17/2/2024 17 ms。 Shilpi Singh地理博士。 REENA VERMA E REG-SUG/PH.D./2021/GE/PI/20211010045 12/2/2024 18 ms。 Jyoti Saxena Pharmaceutical Sciences教授。 Ranjit Singh Sug/Ph.D./2019/PS/03 2019010004 13/1/2024 19 MS。 Preeti Verma Pharmaceutical Sciences教授Bhupendra Chauhan Sug/Ph.D./2019/PS/11 2019010915 13/1/2024 20 MR。 Nitin Bhatt Pharmaceutical科学教授Sunil Jawla Sug/ro/ad/Ph.D./2016/II/07 2016010643 18/11/2023 21 Himansu Chopra Pharmaceical Sciences先生Himani Bajaj Pr. Kumar Pharmaceutical Sciences教授Bhupen Chauhan Sug/Ph.D./2019/PS/09 20190101013 26/8/2023 23 Ajeet Singh Singh Pharmaceutical Sciences先生先生。 Ranjit Singh Sug/Ph.D./2018/PS/02 2018010003 18/11/2023 24 ms。 Shami Ratra Pharmaceutical Sciences教授Arif Naseer Sug/Ph.D./2015/II/13 2015010776 10/11/2022 25 RITESH Pharmaceutical Sciences先生Himansu Chaurasia Dr. SUG/RO/AD/PH.D./2016/II/05 2016010642 1/10/2022 27 Ravendra Kumar Bharcomputer先生Science&Engineerinprof。Madan Kaushik Sug/RO/Ph.D./2017/I/02 2017010476 3/9/2022 29 ms。 Anjana Devi Pharmaceutical Sciences Himansu Chaurasia Sug/Ph.D./2018/PS/08 2018010014 27/07/2022 30 MR。 Darsh Gautam Pharmaceutical Sciences Dr. Himansu Chaurasia Sug/Ph.D./2018/PS/09 2018010016 20/07/2022 31m Harish Shah Pharmaceutical Sciences Dr. Arif Naser Sug/RO/Ad/Ph.D./2016/II/02 2016010640 16/07/2022 32 Mr. Sudhakar Kaushik Pharmaceutical科学博士Zulphikar Ali Sug/Ph.D./2018/PS/12 2018010012 16/04/2022 33 MS Bhawana Bhatt Pharmaceutical Sciences Himansu Chaurasia Sug/2018/2018/ps/ps/ps/ps/11 2018010013 4/6/2022 34 Mr. neera prain sug.d.d.d.d.d.d.d.d. SUG/RO/AD/PH.D./2016/II/11 2016010645 25/06/2022 35 MD。 div>