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电子-NSF -PAR
摘要：可再生能源（例如太阳能和风能）提供了一种有效的解决方案，可减少对常规发电的依赖并提高电力系统的可靠性和质量。是实验室规模太阳微电网网络物理系统（CPS）的设计和实施，将无线数据监视作为工程技术课程中的教学工具。在系统中，太阳能电池板，电池，电荷控制器和负载形成物理层，而传感器，通信网络，监督控制和数据采集系统（SCADA）和控制系统则形成网络层。物理层与包括控制和通信的网络层无缝集成。目的是创建一个强大的CPS平台，并使用该系统来促进大学生对可再生能源的兴趣和知识。实验结果表明，最大功率点跟踪（MPPT）充电控制器为负载提供了来自太阳能电池板的功率，并使用了额外的功率来充电可充电电池。通过系统，学生学习并掌握了多学科领域的关键概念以及知识，包括数据采样和获取，类似于数字转换，太阳能，电池充电，控制，嵌入式系统和软件编程。这是学生在CPS中学习可再生能源的宝贵教学资源。
农业中的计算机和电子产品
应对 21 世纪农业 (Ag) 的巨大挑战需要从根本上转变我们对人工智能 (AI) 技术作用的设想，以及我们构建农业 AI 系统的方式。这种转变对于复杂、高价值的农业生态系统尤其必要，例如美国西部种植 300 多种作物的农业生态系统。该地区的农民和政策制定者面临着盈利能力不稳定、作物严重损失和作物质量差等问题，原因是劳动力成本增加、熟练工人短缺、天气和管理不确定性以及水资源短缺等诸多挑战。虽然 AI 有望成为应对这些挑战的重要工具，但必须扩展 AI 能力，并需要考虑人类的投入和行为——呼吁建立强大的 AI-Ag 联盟，这也为实现持续创新创造了新的机会。实现这一目标远远超出了任何特定研究项目或学科范围，需要在研究、开发和培训方面进行更全面的跨学科努力。为了满足这一需求，我们发起了 AgAID 研究所，这是一个多机构、跨学科的国家人工智能研究机构，它将建立新的公私合作伙伴关系，涉及农业和人工智能领域的各种利益相关者。该研究所致力于为特色作物农业提供人工智能解决方案，其中与水资源可用性、气候变化和极端天气以及劳动力短缺有关的挑战都非常突出。我们对 AgAID 研究所所有活动的方法都遵循三个跨领域原则：(i) 作为人工智能设计的第一原则；(ii) 适应不断变化的环境和规模，以及 (iii) 扩大人类技能和机器效率。AgAID 研究所正在开展一系列活动，包括：使用农业人工智能应用作为开发创新人工智能技术和工作流程的试验台；为气候智能型农业奠定技术基础；充当文化包容性协作和跨学科学习以及知识共同生产的纽带；为农业和人工智能技术交叉领域的职业培养下一代劳动力；促进技术采用和转让。
Amphenol - Mouser Electronics
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