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vitree（1月）-2025教学大纲
应用程序。2。讨论车身工程和空气动力学的不同方面。3。分析各种类型的转向系统。4。讨论各种类型的制动和悬架系统。5。对汽车中的电气和仪器系统进行故障排除。6。建议提高车辆性能的高级技术。模块：1个底盘布局6小时车辆分类（2W，3W和4W） - 引擎位置和驱动器的底盘布局类型 - 汽车框架 - 材料选择和构造详细信息 - 各种类型 - 在框架上作用的不同负载 - 在框架上进行操作 - 自动框架测试 - 自动框架 - 车辆命名。模块：2辆车车身工程6小时的汽车风格 - 公共汽车和商用车 - 车身结构的不同部分（乘用车和商用车） - 车身设计工程工程（类型，建筑和设计方面） - 车身材料和装饰 - 制造和安全方面 - 身体建设的壁炉 - 身体建筑 - 绘画 - 绘画 - 抗腐蚀和表面处理。模块：3车辆空气动力学6小时外部和内部流动问题 - 汽车和轻型货车的性能 - 对车辆运动的抵抗 - 拖动及其类型 - 汽车周围的流动场 - 汽车的空气动力开发 - 汽车和商用车尸体的优化，以减轻拖动。模块：4转向系统6小时的前车轴和轴轴 - 前轮几何形状 - 车轮在转向过程中的真实滚动运动的条件 - 转向机构 - 转向误差曲线 - 转向误差 - 转向链接 - 转向齿轮的不同类型的转向齿轮 - 转向和转向和转向，转向，转向，不可逆的转向 - 不可逆转的转向 - 动力辅助 - 辅助踩踏 - 四分 - 四翼。模块：5悬架系统6小时的悬架系统 - 悬架弹簧的类型 - 单叶，多叶，多叶，线圈，扭转杆，橡胶，气动和水力的构造细节和特征 - 弹性悬架系统 - 独立的悬架系统，冲击吸收器，类型和构造详细信息。
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。
智慧城市和可持续移动性领导者 - 安德鲁·里彭（Andrew Rippon）
●智能城市平台启用AI的控制系统：用于实时数据见解和优化智能城市平台运营的AI驱动控制系统。●Alula Autonomous Bus Pilot：成功设计和交付了在Alula的第一个自动驾驶汽车飞行员计划，将电动汽车集成到区域运输中，并运输了100,000多人。●智能城市的详细设计：撰写了智能城市详细的设计和360个移动性智能运输计划，专注于综合的智能移动性和可持续实践。●IOT传感器网络，用于资产运营效率：整个Alula中部署的IoT传感器网络，以提高资产运营效率并促进实时监控。●城市运营大脑：为城市运营大脑开发了概念和详细的设计，这是一个用于使用AI和数据分析来管理和控制城市功能的集中式平台。●Alula Smart City的指南和政策框架：为Alula Smart City开发的综合指南和政策框架，概述了县范围的数字化转型的治理模型。●欧洲区块链服务基础设施的治理协议：设计和实施了14个欧盟成员国区块链服务互操作性的治理框架，将政策指令与技术标准保持一致，以实现分散服务交付。●迪拜智能区技术和区块链指南：撰写了迪拜智能区的技术和区块链指南，为城市内的数字和区块链生态系统设定了蓝图。●alula智能城市的综合数字双胞胎和物联网集成：为阿鲁拉智能城市实施了全面的数字双胞胎和物联网集成，从而实现了城市系统的实时监控，分析和优化。
聪明的农业城市 - （总建议）
1。在各种形式和维度中结束贫困。2。通过实现粮食安全和促进可持续农业来零饥饿。3。所有年龄段的人都身体健康和福祉。4。质量教育，包括终身学习的包容性和公平性。5。所有妇女和女孩的性别平等和授权。6。清洁水和卫生，以确保可用性和可持续管理。7。所有人负担得起的清洁能源。8。体面的工作和经济增长，促进创新和生产力。9。行业，创新和基础设施，用于弹性和可持续系统。10。减少了国家内部和之间的不平等现象。11。可持续城市和社区优先考虑包容性和韧性。12。负责任的消费和生产最大程度地减少废物。13。气候行动以打击全球变暖及其影响。14。水下的生活，保护海洋和海洋资源。15。陆地上的生活，保护生物多样性和生态系统。16。和平，正义和强大的机构，确保问责制。17。实现目标的合作伙伴关系，通过协作加强实施。
不敏感高温小规模燃烧评估
由 Taylor and Francis 出版。这是已获作者认可的手稿，其发行方式为：知识共享署名非商业许可证 (CC:BY:NC 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI：10.1080/07370652.2020.1762798。请参阅任何适用的出版商使用条款。
气候智能型农业（CSA）战略
● 确定气候变化的负面影响（与农业相关）并培训社区人员采取适应措施。 ● 培训农民和其他相关利益相关者进行气候智能型综合土地管理。 ● 在社区人员中建立能力并产生新知识，使他们能够更好地适应和保护社区免受极端气候条件的影响，包括热浪/寒潮、水盐度增加、洪水和其他挑战。 ● 培训农民进行土壤改良，包括使用绿肥、FYM、蚯蚓堆肥、动物粪便，以及何时和如何使用化学肥料来提高土地生产力。 ● 培训农民进行综合病虫害管理（IPM）和高效水资源管理。 ● 培训农民了解森林砍伐的负面影响并培养应对土地退化的技能，包括造林/重新造林、轮作、种植模式、种植强度、覆盖/覆盖作物种植。
采用 ATMEGA328P 的智能购物车系统...
摘要：在超市，购物车是购物的必备工具。传统上，它被顾客在商店内用来在购物期间将商品运送到收银员处，并且设计为不离开商店。对于想要使用传统购物车在商店中找到所需产品的顾客来说，这很不方便，而且浪费时间。我们的目标是开发一种带有智能购物设备的自动移动手推车来解决这个问题。我们的智能购物车基于两轮移动机器人。本项目介绍了智能手推车系统的硬件和软件设计。手推车被建模为两轮移动机器人。传感器将通过向微控制器发送信号来控制机器人。该系统也配备了传感器最后，展示了机器人导航测试的结果。结果是我们基于传感器框架的智能手推车系统可以移动。关键词：智能购物车、传感器、微控制器、直流齿轮电机。一、引言技术一直是创新新理念和连接世界的一条启迪之路，现代世界为我们带来了许多将人与技术联系起来的可能方式，例如物联网和工业自动化。从技术领域开始创新一开始，其意义就是减少不必要的困难和提高人类的生产力。现代世界最重要的休闲活动之一是花时间在商场、购物中心等购物。因此，购物和零售店领域的一项创新可以是智能购物车系统。它会自动跟随顾客而无需推车。智能购物车以 ATmega328 微控制器为核心，代表了零售业的范式转变。通过集成大量传感器、通信模块和数据处理功能，这款智能设备提供了大量功能，旨在简化消费者的购物旅程，同时为零售商提供有关消费者行为和库存管理的宝贵见解。二、文献综述 自动驾驶与人类跟随手推车是由 Shaurya Rajput 和 Nikhil Tanwar 提出的。[1]。它来自 Jaypee 信息技术大学 (JUIT)，并于 2021 年出版。该项目基于使用 Arduino 的人类跟随手推车。这辆手推车会自动避开障碍物，并且手推车会跟随特定的人。这个项目将在各个领域有所帮助。它可以用作机场或商场的手推车、军队中的运载车辆、运送药物等。智能购物车是由 Midatani Mohansai 提出的。[2]。它来自 Sathyabama 科学技术研究所，并于 2021 年出版。该项目通过引入物联网概念来连接杂货店中的所有商品，形成了一个自动化智能购物系统。在这个系统中，嵌入了一个廉价的 RF-ID 标签。这款购物车内置了一个系统，使客户可以在购物车上为他们的商品结账，而无需排长队结账。使用 RFID 的智能购物车是由 Shubham Singh、Vaibhav Dwivedi、Shweta Kumari、Salony Gupta 和 Navneet Kumar 提出的。[3]。它来自《新兴技术与创新研究杂志》（JETIR），并于 2021 年出版。该项目是基于物联网 (IoT) 的智能购物车，其中包括射频识别 (RFID) 传感器、Arduino 应用程序。系统设计
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
较小但强大：小分子植物纤维素生物合成抑制剂的更新
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