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DNA-MIL CUBE
物理尺寸/重量4 I/O插槽6.2“ W x 8.7” d x 7.1“环境*电气隔离350 VRMS温度（工作）-40°C至70°C温度（存储）-40°C至85°C湿度0至95％，非调节MILSD-810G振动MIL-STD-810G以及下面的IEC Specs（IEC 60068-2-64）10–10006 000-1-1-1-1--BS，5 G（IEC 60068-2-64） 10–500 Hz，5 g，正弦电击MIL-STD-810G加上以下IEC标准（IEC 60068-2-27）100 g，半正弦3 ms，6个方向的18个冲击； 30 g，11毫秒半正弦，在6个方向高70,000英尺的18次冲击，最大EMI/RFI旨在满足MIL-STD-461功率需求电压9-36 VDC（115/220 VAC适配器可用）功率8 W（不包括I/O BOBARDS）功率质量需求，旨在满足MIL-STD-1275 MIL-STD-1275 MIL-STD-1275 MIL-STD-120,000,000,000,000,000,000> 130,000,000,000,000
Vertiv™ Liebert® Trinergy™ 立方体
技术特性 UPS 额定功率 (kVA) 800 至 1600 输出有功功率 (kW) 800 至 1600 输入交流参数 整流器/旁路输入电压 (VAC) 480，三相，三线 允许输入电压范围 +10%，-10% 输入频率 (Hz) 60 ± 5Hz 输入功率因数 ≥ 0.99 额定电压下的输入电流失真 (THDi) 满载时 (%) ≤ 3.0 电源启动时间 (秒) 1 至 90（可选，以 1 秒为增量） 内部反馈保护 是 输入连接 单馈或双馈 短路耐受额定值 (kA) 100 电池和直流参数 电池类型 Vertiv HPL、锂离子、VRLA（阀控铅酸电池）、VLA（通风铅酸电池） 标称电池总线 (VDC)/电池浮动电压 (VDC) 480 / 540 浮动电压下的直流纹波 < 1.0% (RMS 值) < 3.4% Vpp 温度补偿电池充电标准，采用 Vertiv™ VRLA 电池柜 输出参数 支持的负载功率因数（无降额） 0.7 领先至 0.4 滞后 输出电压 (VAC) 480，三相，三线 输出电压调节率 (%) / 输出电压调节率（50% 不平衡负载）（%） < 1.0（三相 RMS 平均值）/ < 2.0（三相 RMS 平均值） 输出频率 (Hz) 60 ± 0.1% 标称电压下的输出 THD（线性负载）（%） ≤ 1.5（RMS 值） 标称电压下的输出 THD，包括符合 IEC 6204-3 的 100kVA 非线性负载（%） ≤ 5.0（RMS 值） 瞬态恢复 100% 负载阶跃 / 50% 负载阶跃 / 交流输入功率损失/返回 ±4% / ±2% / ±2% (一个周期的 RMS 平均值) 电压位移 (平衡负载)/电压位移 (50% 平衡负载) 120 度 ±1 度/120 度 ±2 度 额定电压和 77°F (25°C) 下的过载 110% 连续，125% 持续 10 分钟，150% 持续 60 秒，200% 持续 200 毫秒
三码卫星（立方体）的3D打印
Michael B. Ante2,3，B，Madelene St. Velesco4，C*，Olive St. NG5，D，Joseph Alfred V. V. Gercia2,3,3，E，Fred P.约瑟夫·阿尔弗雷德。 St. Velasco4，Olive St. NG5，D，Joseph Alfred。 Leon1的Michael B.和Ulysses。 Leon的Michael B.，尤利西斯。 Alfred V. Garci2,3和Fred。
冰块电池存储
• Energy storage increases locally available power , may reduce grid load • Simultaneous charging and discharging of the battery storage system • Boost mode configuration for higher grid input to the battery • 150-1000Vdc output supports EV high voltage requirements • Dispenser and battery storage system can be physically separated by up to 300 feet • Access control via PIN or RFID card (cards by request) • Tempered glass touchscreen LCD display for durability and可读性•用于节省空间与脚印的紧凑型设计•OCPP 1.6标准支持互操作性•4＆5G LTE调制解调器和LAN连接到Incontrol•480V 3相输入，用于高效率转换
走进分类立方体：亲密的……
机器学习 (ML) 算法在我们的环境中变得越来越普遍。它们嵌入在我们日常使用的产品和服务中，依赖于我们的个人信息，从中寻找模式并产生相应的结果 [1]。我们大多不知道这个过程，也不知道这些系统如何“看待”我们。然而，这些结果可能会严重影响我们的生活 [2–4]。最近的研究表明，一些 ML 算法反映了算法中编码的社会差异和偏见。此外，用于训练这些算法的数据集通常未能包括代表性不足的群体和历史上被边缘化的社区 [5–7]。因此，个人熟悉这些系统并了解如何检测和分类自己的身体至关重要。