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基于信号概率的多数表决架构设计探索，用于空间应用中的 TMR 策略优化
摘要 – 硬件冗余是一种众所周知的容错技术，用于安全和任务关键型系统。然而，这种技术的强化效率依赖于多数表决电路的稳健性。本摘要提供了用于辐射环境（例如太空任务）的多数表决架构的设计探索。提出了一种基于信号概率的特定应用单事件瞬态 (SET) 特性，以优化三模冗余 (TMR) 块插入方法。结果表明，复杂门架构的 SET 横截面表现出较低的输入依赖性，而对于基于 NOR/NAND 的架构，由于逻辑掩蔽效应，观察到更高的依赖性。此外，与其他架构不同，NAND 表决器显示，随着信号概率的增加，SET 率会降低。考虑到信号概率 p = 0.1、p = 0.5 和 p = 0.9，两个分析轨道的最佳设计分别是 NOR、CMOS1 和 NAND 表决器。
TMR传感器项目介绍
本文件所含材料是关于 Archer Materials Ltd 及其相关法人团体（统称“Archer 集团”）截至本报告发布之日活动的一般信息。本材料以摘要形式提供，并不完整。您不应将其作为投资建议，因为其未考虑您的投资目标、财务状况或需求。在决定一项投资是否合适时，无论是否接受专业建议，都应考虑这些因素。在法律允许的范围内，Archer 集团（包括其任何相关法人团体）不对任何人因本材料采取或不采取任何行动而以任何方式（包括疏忽）造成的损失承担任何责任。
TMR 对运输管理咨询公司“紧急车辆优先系统调查”独立审查的回应
自 2017 年以来，EVP 服务已在 310 个 BCC 交通信号灯上运行，但是，TMR 及其项目合作伙伴（昆士兰警察局 (QPS) 和 BCC）并未将所有 EVP 系统组件从试点项目状态顺利过渡到生产状态。相反，每个合作伙伴都专注于运营自己的系统组件，没有合作伙伴正式负责监控或维护 BCC EVP STREAMS 组件。
TMREES23-Fr，EURACA 2023 年 2 月 6 日至 8 日，法国梅斯大东部地区 利用沙雷氏菌通过微生物燃料电池进行生物电生产
如今，人们对微生物燃料电池产生了浓厚的兴趣，因为其中可以使用不同的基质来产生电能。为了找到替代品并贡献环保技术，本研究通过实验室规模的微生物燃料电池，使用沙雷氏菌和红酵母作为燃料源。制造了一个带有空气阴极的单室微生物燃料电池，以铜箔和石墨板分别作为阳极和阴极电极。为了表征电池，在室温（18±2.2 ◦C）下测量了 30 天的电压、电流、pH 值和电导率等物理化学参数。对于含有细菌和酵母的 MFC，可以产生峰值电压和电流值 0.53±0.01 V 和 0.55±0.02 V，电流值 1.76±0.16 mA 和 1.52±0.02 mA。此外，观察到酸性操作 pH 值，其电导率峰值约为 242 mS/cm。最后，这项工作证明了微生物在产生电流方面具有巨大的潜力，为发电提供了一种新的、有前途的方法© 2023 秘鲁自治大学。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
TMREES22-Fr，EURACA，2022 年 5 月 9 日至 11 日，法国梅斯大东部，评估太阳能光伏发电扩散的速度、程度和影响
电力市场正在朝着可再生能源增加的方向发展。与其他任何技术转型一样，这种技术转型为行业带来了机遇和挑战。在电力领域，技术转型是一个复杂的过程，在许多方面影响不同的利益相关者。本文从价格和服务的角度评估了屋顶太阳能技术在电力市场的传播范围、速度和影响。分析包括比较英国、哥伦比亚和巴西电力行业的技术转型及其对利益相关者的影响。本文通过基于模型的框架得出结论，无论一个国家的初始市场条件、工业化水平和太阳辐射水平如何，光伏扩散都会趋于渗透到高达 25%-30% 的住宅领域。此外，到 2040 年，不使用光伏的家庭的电价将上涨约 20%。最后，公用事业的成本回收可能会受到影响，尽管在某些情况下，这种情况可能比其他情况下更严重。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
TMR的废物2资源策略
1。W2R计划招标附表S12 - 一项新的招标时间表，要求招标人提交他们建议使用的可回收材料数量的详细信息。这是招标者考虑使用再生材料并为TMR提供有关市场状况的持续反馈的提示。
使用基于 SRAM 的 FPGA 上的动态部分重配置对 TMR 开源 RISC-V 处理器进行故障注入
摘要 — 基于 SRAM 的 FPGA 经常用于太空应用中的关键功能。通常需要在这些 FPGA 中实现软处理器来满足任务要求。开放 ISA RISC-V 允许开发各种开源处理器。与所有基于 SRAM 的 FPGA 数字设计一样，这些软处理器容易受到 SEU 的影响。本文介绍了对一组新推出的开源 RISC-V 处理器的性能和相对 SEU 敏感度的研究。利用动态部分重构，这种新颖的自动测试设备可以快速部署不同的实现并通过故障注入评估 SEU 敏感度。使用 BYU 的新 SpyDrNet 工具，还将细粒度 TMR 应用于每个处理器，结果显示敏感度降低了 20 倍到 500 倍。