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自愿公告AI巡逻机器人促进安全社区
该公司的AI巡逻机器人已在香港的许多庄园中应用，并且能够利用自动驾驶技术和基于AI的3D巡逻管理平台在室内和室外进行自主巡逻。响应客户需求，该小组引入了对AI机器人的杂物检测的创新功能，该机器人可以检测未经授权的混乱，并通过算法提供早期警告，以有效防止安全危害公共区域的障碍和火灾。此外，关于社区的智能管理，AI巡逻机器人还可以检测吸烟行为并发出警告以实现精确的预防和早期警告，从而提高了环境安全管理的水平。
主动学习中的无监督未知检测
摘要 - 在本文中，我们研究了基于多层结构（ML）的创新卵子阈值开关选择器（OT）。多亏了物理化学分析和电特性，我们显示了如何通过每个单独的层化学计量，厚度和接口的工程来调整MLS的性质和结构。ge/n掺杂的MLS OT，从而揭示了Asepososed材料中存在的结构特征以及接口处的单个层之间的强相互作用。我们证明了通过共扩散技术实现的电气参数的可变性wrt标准OT的可变性，并且MLS OTS的高耐力能力高达2·10 9以上，具有稳定的Na泄漏电流。此外，我们还显示了GE-N键在400℃的OT热稳定性中发挥着重要作用，以及如何在ML OT中更容易调节它们。这些发展为通往新的OTS材料及其工程的道路铺平了道路，从而确保了高温稳定性和对电气表演的最佳调整。
创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性
摘要 - 我们介绍了基于N掺杂SBSE和GE层的堆叠的卵子阈值开关（OTS）多层（ML）选择器设备的工程。通过调整单个层厚度和ML堆栈的N含量，我们证明了在集成后端（BEOL）（BEOL）期间可高度提高选择器稳定性的可能性，并降低设备对设备的变化。我们展示了OTS ML如何呈现基本的电气特性，这些特性与通过共同输入技术实现的标准散装OT兼容，但可以实现可靠的切换操作，最高可变可变异性的160°C。我们通过FTIR和拉曼光谱研究了层结构，即使在400°C下3小时后，在OTS/EDX分析中，在循环和退火的设备上进行了ots ml wrt buld ots的高稳定性，我们突出了OTS ML WRT量的无链结构的保留完整性。最后，由于对层结构和性能的更高控制，OTS ML解决方案允许可靠的耐力超过10个9周期，并提高了缩放设备的产量。
Bamboo Roots PGPR的Biolink优化...
促进根瘤菌（PGPR）的植物生长的应用为提高农作物的生长和生产率提供了环保的方法。这项研究评估了竹根对生长指标（例如茎直径和分支计数）的PGPR的影响，以及产量性状（例如POD计数，新鲜和干燥的POD重量，以及收获的豆重量）（Vigna Radiata L.）。竹根被选择为PGPR的独特来源，因为它为有益微生物的有利环境增强了环境，从而增强了植物的营养吸收。遵循完全随机的设计，测试了六个PGPR剂量：0 ml/polybag（H0），10 ml/polybag（H1），20 ml/polybag（H2），30 mL/polybag（H2），30 mL/polybag（H3），40 ml/polybag（H4），40 ml/polybag（h4）和50 ml/polybag（H5）（h5）周日结果显示，在植物阶段后期有显着的生长促进，H3得出的最佳结果改善了茎直径，分支数，POD计数和种子干重。较高的剂量（H4，H5）对生长产生了负面影响，这可能是由于微生物竞争，营养失衡或压力所致。这种环保方法展示了竹子衍生的PGPR的潜力，可以提高绿豆生产率，支持粮食安全和盈利能力。进一步的研究应研究其长期影响和适应能力，包括各种农作物和农业系统，从而增强了其可持续农业的效用。关键字：绿豆产量的优化； pgpr源自竹子；根际生态学如何引用：Nareswari，A.H.P。，Saptorini和Noviady，I。（2025）。在绿豆生长和产量上优化竹根PGPR剂量。Div> Biolink：环境生物学杂志，工业，健康，第11卷（2）：222-234
2025 - 2027 OTS 战略计划
我们的关键和紧迫任务是拯救生命。OTS 通过制定和实施公路安全计划来实现这一目标，这些计划解决了我们面临的最大交通安全挑战。这些计划为安全系统提供了重要的保护层。我们在制定 OTS 战略计划时考虑到了 CalSTA 的“核心四”和安全系统方法。我们需要所有可用的工具来减少事故——基础设施、教育、执法、车辆安全和应急响应——因为所有这些都从非常不同的角度处理道路安全问题。虽然我们与安全合作伙伴合作推进人口层面的干预措施，但行为安全计划在对抗最危险的问题领域（例如酒驾和分心驾驶、超速和缺乏约束）方面仍然至关重要，这些问题仍然是三分之一致命事故的致死因素。我们在行为安全方面的作用是确保我们投资于解决这些问题的对策，同时也与系统其他部分的同行密切协调和合作，以确保安全网尽可能强大。
Hotssea V1：Salish Sea的基于NEMO的物理后广播（1980- 2018年）支持生态系统模型开发
摘要。div>十年级的海洋学，环境和生态变化已在萨利什海（Salish Sea）报道，这是东北太平洋地区的生态富有生产力的内陆海洋，支持数百万people的经济和文化。但是，存在与物理水性质有关的大量数据差距，使得很难评估趋势和物理海水性质之间的影响途径和海洋生态系统的生产力。为了解决这些差距，我们介绍了Salish Sea（Hotssea）V1的后标，这是一种使用核心用于欧洲海洋建模（NEMO）海洋发动机的3D物理海洋学模型，其时间覆盖为1980 - 2018年。我们使用了一种实验方法来逐步评估用于边界强制性大气和海洋重新分析产品的敏感性以及模型网格的Hor-Izontal离散化（〜1.5 km）。量化了从强迫继承的偏差，并发现在一个海洋边界上应用的简单温度偏置校正因子可实质上提高模型技能。盐度和温度的评估表明，在佐治亚州的海峡中表现最好。相对较大的偏见发生在近地表水域中，尤其是在模型网格的水平分辨率的托架狭窄的子域中。但是，我们证明该模型模拟了温度异常，并且在一般同意的观察结果一般同意的是，在整个水柱上具有世俗的变暖趋势。总体而言，尽管从强迫继承了偏见HOTSSEA V1在整个域的北部和中部部分观察到了稀疏的观测值。
基于 COTS 28 纳米 SRAM 的 FPGA 在热中子和不同入射角下的 SEE 灵敏度
本文对不同入射角下 28 纳米块状商用现货 (COTS) Xilinx Artix-7 FPGA 的单粒子翻转 (SEU) 抗热中子辐射敏感性进行了实验研究。实验结果表明，配置 RAM (CRAM) 单元、触发器 (FF) 和块 RAM (BRAM) 上存在 SEU。还分析了多重事件 (范围从 2 位到 12 位) 的形状，以及它们对粒子束对设备表面的入射角的依赖性。还研究了 128 位和 384 位多重事件的可能形状，揭示了遵循字线的趋势。将前入射角的结果与 14.2 MeV 中子进行比较，表明该装置对两种辐照源的灵敏度存在相当大的差异。最后，使用名为 MUSCA-SEP3 的建模工具来预测该装置在相同环境条件下的灵敏度。获得的实验结果将以非常准确的方式与预测结果显示出良好的一致性。
WRO®2025机器人的未来
- 字段上的路线（例如，以下线或仅标记）。- 任务的技术复杂性（例如，推动，举重，抓取游戏对象）。- 游戏元素的随机性（例如一种或多个随机情况）。- 各种游戏元素（例如，不同颜色和/或形状的对象的数量）。- 要求解决方案的准确性（例如，一个大目标区域或小位置）。- 之前提到的要素组合的总体复杂性。所有这些方面都对机器人的机械设计和代码的复杂性提出了不同的要求。在参加多个赛季的WRO时，团队可以随着计划的发展而发展和发展，随着年龄的增长，他们可以解决越来越复杂的任务。学习是最重要的WRO希望激发全球与STEM相关的学科的学生，我们希望学生通过在我们的比赛中嬉戏的学习来发展自己的技能。这就是为什么以下方面是我们所有竞争计划的关键：
使用自主地下机器人启用持久的月球探索。 A. Stoica 1*，J。M。Long-Fox 2和B. Wilcox 3，1 Lunasol Space LLC，35
与此同时，农历科学以及寻求评估和利用可能助长农历经济的资源的工业企业将推动向地下运营转移。地下操作可能是一个可行的解决方案，用于在表面上的极端条件下，在月球上建立持续的长期存在，受到影响较小或根本没有影响，具体取决于深度。在〜30厘米或更长时间的深度时，月球雷果维持稳定的热环境[1]，屏蔽设备和潜在的栖息地，从月球表面的恶劣温度变化中。此外，地下区域包含有价值的资源，例如水冰，这对于原位资源利用（ISRU）至关重要，以支持月球上的长期人类存在。调查地下还提供了对Regolith的地质力学特性的见解，从而为未来的月球任务提供了更好的施工，开挖和流动性计划。这项工作提出了一个新颖的概念，该概念是使用适合在地下移动的机器人系统，使用身体和移动性的一部分受到地下生物（例如sand蛇和earth）的启发。所提出的技术将探索地下热特性，地质力学性质的变化以及潜在有价值的储量的检测和表征，包括但不限于冰矿床。通过弥合表面和地下探索之间的差距，这种方法有可能解锁对月球科学和沉降的关键见解。以下讨论是指类似蛇的机器人，用于初始概念插图。应注意的是，在农历之夜生存的能力已被确定为要封闭民间空间探索的＃1优先技术差距[2]。