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动力十足、充满活力
人类对太空的兴趣是普遍而持久的。人类被驱使着去探索未知世界，发现新世界，突破科学和技术的极限，然后进一步向前迈进。人类太空探索有助于解决关于我们在宇宙中的位置和太阳系历史的基本问题。通过解决与人类太空探索相关的挑战，我们扩展了技术，创造了新的产业，并帮助促进与其他国家之间的和平联系。好奇心和探索精神对人类精神至关重要。接受深入太空的挑战将邀请当今世界公民和未来的几代人加入 NASA 的这一激动人心的旅程。美国在探索新领域、发现和知识方面处于世界领先地位。美国国家航空航天局（NASA）在美国太空领域的领导地位中发挥着独特的作用。NASA 已将人类送上月球，向太阳和太阳系的每个行星发射了航天器，并发射了机器人探测器前往太阳系以外的地方。NASA 的愿景是达到新的高度并揭示未知事物，造福人类。美国宇航局成立于 1958 年，在载人航天领域积累了丰富的独特科学技术成就。从约翰·格伦 1962 年驾驶友谊 7 号绕地球飞行，到阿波罗任务和航天飞机时代，再到如今绕地球飞行的国际空间站 (ISS)，美国宇航局一直处于载人航天飞行的最前沿。美国宇航局正在引领进入月球附近深空的下一步，宇航员将在那里建造并开始测试前往火星等深空目的地的具有挑战性的任务所需的系统。这片靠近月球的空间区域提供了一个真正的深空环境，可以为进一步深入太阳系的人类任务积累经验，而宇航员将足够接近月球表面执行机器人任务，如果需要，可以在几天内返回地球，而不是几周或几个月。美国宇航局未来的成功和全球领导地位将在很大程度上取决于我们今天在科学研究、技术和员工队伍方面的投资和创新。美国国家航空航天局的重点一直是、也将永远是发现、发明和展示新技术、工具和技巧，使我们的国家能够探索太空，同时改善地球上的生活。
电池动力途径
未来电池工业合作研究中心（FBICRC），制造业技能联盟诺琳·伯恩（Nolene Byrne）技术史蒂夫·霍尔（Technology Steve Hall），动力技能组织阿曼达·汉密尔顿（Amanda Hamilton），建立技能凯瑟琳·霍尔（Katharine Hole），电池回收行业协会克里斯·哈德森（Chris Hudson），制造业技能联盟杰克·雅各布（Jakes Jakobs），能源技能昆士兰州伊桑·贾加蒂（Queensland Ishan Ishan Jagaty） Liana Nadalin，TAFE NSW Michael Rose，重型汽车行业澳大利亚Peter Schreiner，TAFE NSW Jessie Strong，堪培拉技术学院Asher Vander Reyden，Infinetev Israel Vogel，New Energy Energy Training trable
由可再生能源提供动力。
如果地球表面 70% 被水覆盖，水怎么会稀缺呢？由于只有一小部分淡水，可供饮用的就更少了，因此获取水资源的关键在于海洋。海水淡化是显而易见的解决方案，反渗透是首选技术。然而，这个行业是能源和化石密集型的，导致成本高昂。传统的海水淡化占全球电力消耗的 1%，其排放加剧了水资源短缺。
由可再生能源提供动力。
如果地球表面 70% 被水覆盖，水怎么会稀缺呢？由于只有一小部分淡水，可供饮用的就更少了，因此获取水资源的关键在于海洋。海水淡化是显而易见的解决方案，反渗透是首选技术。然而，这个行业是能源和化石密集型的，因此成本很高。传统的海水淡化占全球电力消耗的 1%，其排放加剧了水资源短缺。
人工智能驱动的尾随检测
尾随 – 尾随功能可识别紧随其前行人员或车辆进入受控/限制出入区域的个人或车辆。它可检测并阻止通过安全网关的未经授权的访问，并通过准确的视觉验证记录潜在的不安全活动。此功能与所有领先的出入控制系统兼容，配置和部署非常简单。借助高级对象分类服务器，此功能可以可靠地检测和区分多种对象类型，并支持针对人员和车辆的可定制检测。它还带有灵活的输出触发器，可有效启动几乎所有应用要求的后续操作。尾随功能主要用于办公室、购物中心和封闭式社区，以阻止和防止未经授权的访问。深度学习：深度学习技术是人工智能的一个子集，它使机器接触大量标记数据。然后，机器被要求在新数据集中“学习”、“分析”和“检测”相同的信息，从而确保更熟练地检测和识别对象。由于深度学习技术也由强大的硬件基础设施提供支持，因此分析输出会更好、更快。深度学习在尾随检测中的应用：深度学习在尾随检测中的应用使其更接近人类感知。先进的深度学习方法可以评估大量移动和静止物体的数据集，分层过滤器可以考虑最细微的细节。这提高了生成尾随警报的准确度。得益于该技术改进的处理性能和卓越的物体分类能力，它可以有效地检测和识别多种物体类型，并且视觉偏差和误报率较低。
由人工智能驱动的施工洞察
OxBlue 的 AI 分析功能简化了项目审查周期，因此您可以快速了解有关工地的最重要信息并根据需要采取行动。启用后，我们的 AI 引擎和报告算法会定期审查项目图像，分析现场活动、移动和安全模式，并自动将性能见解直接发布到 OxBlue 界面中的仪表板。
AI 驱动的汽车检查
受新市场、新技术和客户期望的推动，整车物流正在发生巨大变化。如今，汽车大院和配送中心提供增值后制造和检验服务，满足各种品牌、车型和车辆需求。通过使用自动化车辆检测解决方案，运营成本将降低，现金到现金周期可以缩短，供应链可视性将为重新设计流程提供前所未有的机会。
人工智能驱动的质量检测
无论公司是生产汽车、半导体芯片还是食品和饮料，其绩效都是基于两个基本指标进行评估的：产品产量和生产质量。生产质量控制不佳会导致大量的运营和财务成本，如返工零件、可销售产量下降、大量废品、售后召回增加、高保修索赔和维修。尽管各个领域都有技术进步，但视觉质量检测 (VQI) 仍然在很大程度上依赖于人工。这是因为将构成“缺陷”的逻辑编纂成法律是一项艰巨的任务。
太阳能电动汽车
人们对可再生能源和可持续交通的兴趣日益浓厚，推动了太阳能汽车的发展。太阳能汽车通过光伏电池利用阳光来驱动自身，为传统依赖化石燃料的汽车提供了一种清洁环保的替代方案。本摘要探讨了太阳能汽车的设计、技术和挑战。它深入研究了太阳能转换的原理，强调了当前光伏技术的效率提升和局限性。此外，它还讨论了优化太阳能汽车能源效率和续航里程所必需的空气动力学设计和轻量化结构。此外，摘要还讨论了采用太阳能汽车的实际影响，包括基础设施要求和监管考虑。尽管取得了重大进展，但太阳能汽车仍然面临着储能能力有限和天气条件多变等障碍。尽管如此，持续的研究和创新继续推动太阳能汽车技术的边界，为交通运输更加可持续的未来铺平道路。