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用于测量无人机电流的商用磁传感器性能研究
摘要 — 无人机 (UAV) 具有多种自主应用，例如航空摄影、救援行动、监视和科学数据收集，因此工业界对无人机 (UAV) 的投资正在飙升。电流感应对于确定充电和放电过程中的电池容量以及在飞行过程中发出系统故障警报至关重要。分流电阻和霍尔效应传感器传统上用于无人机。最近，磁阻 (MR) 传感器引起了研究人员的极大关注。MR 传感器往往消耗更少的功率，并且它们比霍尔效应传感器更小。在本文中，研究了许多现成的 MR 传感器，以评估将它们应用于无人机的可能性。本文还研究并比较了另一种磁传感器（磁通门）和分流电阻作为参考。采用相对评分法评估传感器在不同指标下的性能，结果表明，与其他磁电流传感器相比，MR传感器具有更高的精度、更低的能耗、更宽的温度耐受性、更小的尺寸和更轻的重量，非常适合无人机的电流感应。通过整体比较，它们与传统分流电阻也非常具有竞争力。进一步讨论了MR传感器的剩磁、热稳定性和跨场灵敏度。这一发现为无人机电流传感器的选择策略提供了见解，并可能促进无人机的工业发展。
Christian Huber*、Benedikt George、Stefan J. Rupitsch、Helmut Ermert、Ingrid Ullmann、Martin Vossiek 和 Stefan Lyer 超声介导的空化
纳米粒子的声学特性（例如，运动超声成像 [4]）或机械特性（剪切波弹性成像 [5]）。SPION 携带的药物进入目标区域对恶性组织的影响较大，这是因为目标区域中的粒子空间密度高且停留时间长。在主动药物释放方面，非磁性聚合物基纳米粒子与 SPION [6] 不同，前者在聚焦超声 (FUS) 波场中会导致惯性空化，这与它们所谓的“声敏感性”有关。在这里，用超声检测空化的方法（“被动”或“主动”）允许监测，局部药物释放由空化触发 [7]。对于 SPION，在监测和局部药物释放的背景下，对超声诱导空化的潜在声敏感性尚未得到测试。因此，对 SPION 声敏感性的研究是本研究的主题。研究的本文中使用的 SPION 由德国埃尔兰根大学实验肿瘤学和纳米医学科 [2] 合成、表征、测试和生产，并在表 2 中进一步描述。单个氧化铁核的直径约为 10-15 纳米，但粒子往往会聚集成簇，直径约为 100 纳米。药物靶向应用中使用的粒子直径应小于 200 纳米，因为尺寸越小，穿透组织的能力越强，血液中的胶体稳定性越高。
利用沉积和剥离化学技术开发水系锰基电池的机遇
和可扩展的储能技术。[5–10] 可充电电池[11–19] 被认为是最有效的储能技术，已广泛应用于便携式电子设备、电动汽车和电网规模的储能。尽管锂离子电池在目前的电动汽车和便携式电子设备市场上占据主导地位，[20–24] 但由于成本相对较高、使用寿命有限和安全问题，它们在电网规模储能中的应用才刚刚起步。[25–30] 其他现有的可充电电池如钠硫 (Na-S)、铅酸和氧化还原液流电池已逐渐应用于电网储能，但它们遇到了需要克服的不同障碍，如图 1 所示。例如，Na-S 电池由于在高温 (≈ 350°C) 下工作而存在潜在的严重安全问题。铅酸电池的循环稳定性较差（通常少于 1000 次循环）。氧化还原液流电池的能量密度相对较低，系统成本较高。相比之下，水系充电电池由于制造简单、运行速度快、安全性好，为电网储能提供了一种替代的储能技术。[31–37] 其中，水系锰 (Mn) 电池由于具有成本低等优势，吸引了大量研究和行业关注，[38,39]
1997v02.pdf - 美国钢结构协会
在过去的几个月中，许多读者可能已经注意到（我希望！）《现代钢结构》对桥梁和钢桥问题的报道有所增加。自 10 月以来，每期都有桥梁专题，我们还增加了“桥梁穿越”作为月刊。我希望每个人都喜欢增加的桥梁报道，并希望听到您的反应（传真：3121670-5403；电子邮件：melnick@a iscmail.co m）。大部分变化是由国家钢桥联盟推动的，该联盟是 A1SC 的一个部门，是美国所有钢桥相关活动的“伞状”组织，参与者包括钢铁生产商、制造商、业主、设计师、总承包商和安装商——基本上是所有对设计和建造钢桥感兴趣的人。它的使命是通过市场营销、技术改进、教育和立法行动来增加钢桥的市场份额，其统计数据有助于为 MS 撰写有关桥梁设计和施工的文章。有关 NSBA 的更多信息，请联系执行董事 Arun Shirol（电话：6121537-7073；传真：6121537-4997；电子邮件：shirole@aiscman il. com）。
1997v02.pdf - 美国钢结构协会
在过去的几个月中，许多读者可能已经注意到（我希望！）《现代钢结构》对桥梁和钢桥问题的报道有所增加。自 10 月以来，每期都有桥梁专题，我们还增加了“桥梁穿越”作为月刊。我希望每个人都喜欢增加的桥梁报道，并希望听到您的反应（传真：3121670-5403；电子邮件：melnick@a iscmail.co m）。大部分变化是由国家钢桥联盟推动的，该联盟是 A1SC 的一个部门，是美国所有钢桥相关活动的“伞状”组织，参与者包括钢铁生产商、制造商、业主、设计师、总承包商和安装商——基本上是所有对设计和建造钢桥感兴趣的人。它的使命是通过市场营销、技术改进、教育和立法行动来增加钢桥的市场份额，其统计数据有助于为 MS 撰写有关桥梁设计和施工的文章。有关 NSBA 的更多信息，请联系执行董事 Arun Shirol（电话：6121537-7073；传真：6121537-4997；电子邮件：shirole@aiscman il. com）。
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
概率3D多对象合作跟踪，用于自动驾驶通过可区分的多传感器kalman filter
摘要 - 当前的最新自动驾驶车辆主要依靠每个传感器系统来执行感知任务。这样的框架的可靠性可能会受到阻塞或传感器故障的限制。为了解决这个问题，最新的研究建议使用车辆到车辆（V2V）通信与他人共享感知信息。但是，大多数相关的作品仅着眼于合作探测，并让合作社跟踪一个未充满刺激的研究领域。最近的一些数据集（例如V2V4Real）提供3D多对象合作跟踪基准。但是，他们提出的方法主要使用合作检测结果作为标准单传感器Kalman滤波器基于基于Kalman滤波器的跟踪算法的输入。在他们的方法中，可能无法正确估计来自不同连接的自动驾驶汽车（CAVS）的不同传感器的测量不确定性，以利用基于卡尔曼滤波器的基于卡尔曼滤波器的跟踪算法的理论优化属性。在本文中，我们提出了一种新颖的3D多对象合作跟踪算法，用于通过可区分的多传感器卡尔曼滤波器自动驾驶。我们的算法学会了每种检测的测量不确定性，以更好地利用基于卡尔曼滤波器基于卡尔曼滤波器的跟踪方法的理论属性。实验结果表明，与V2V4REAL中最新方法相比，我们的算法仅用0.037倍的通信成本提高了17％的跟踪精度。我们的代码和视频可在URL和URL上找到。
多阶段生产的工业政策：电池供电的战斗
许多国家设定了雄心勃勃的目标，可以从化石燃料过渡。计划通常涉及从燃烧发动机切换到电动汽车（EV）。由于电池构成了电动汽车成本的40％，因此公司需要进行低成本的电池供应链，以使电动汽车对消费者有吸引力。同时，政府越来越多地使用税收和补贴计划来诱使公司在其司法管辖区内定位供应链的更多阶段。我们为电动电池生产到车辆分配的电动汽车指定了一个多阶段供应链。每个汽车生产商都选择在每个阶段开放设施，考虑生产成本，运输成本，关税和补贴。这是一个困难的组合选择问题，但是我们利用了混合整数线性程序公式，可以在一分钟内解决。我们估计了模型的参数（包括可变的生产成本和固定工厂/模型激活成本），使用观察到的2015年至2022年所有生产阶段的采购决策。下一步是一组反事实，可以计算政策干预如何影响该部门的生产和贸易模式。最终，我们计划使用该模型来量化竞争性工业政策对全球CO2排放的影响。
机器人软件工程：未来研究方向
机器人正在经历一场革命，它们渗透到我们日常生活的方方面面，从房屋维护到基础设施巡检，从高效的货物仓储到自动驾驶汽车等等。这项技术进步及其影响令人震惊。然而，这场革命正在超越现有软件开发流程、技术和工具的能力，而这些流程、技术和工具几十年来基本保持不变。这些能力无法应对机器人软件特有的挑战，例如处理领域多样性、异构硬件、编程和学习组件、捕捉和建模的复杂物理环境（其中存在不确定性）、包括人机交互在内的突发行为，以及跨多个维度的可扩展性需求。展望未来，机器人软件开发的需求将日益普及、自主性更强，并且越来越依赖于复杂的自适应组件、硬件和数据。为此，美国国家科学基金会 (NSF) 于 2023 年 10 月在密歇根州底特律举办了一场以“机器人软件工程”为主题的社区研讨会。研讨会的目标是汇集机器人技术和软件工程领域的思想领袖，形成一个共同体，并确定机器人软件工程领域在未来五年内应重点解决的关键问题。本报告总结了研讨会的动机、活动和成果，特别是阐明了机器人软件所面临的独特挑战，并确定了应对这些挑战的富有成效的近期研究方向的愿景：
