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Eco-Retina：用于型号构建的绿色灵活算法
在过去几年中，发展，培训和预测深度学习模型的能源成本已大大增加。随着神经网络模型变得更大，更复杂，可以执行越来越复杂的任务，对计算资源的需求，尤其是图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）的需求迅速增加。对计算资源需求的这种增加导致能源消耗的相应增加，这导致了人们对AI的可持续性和环境影响的关注。因此，对于研究和行业社区而言，探索新算法和技术的开发至关重要，用于培训更有效的神经网络模型。与原始算法相比，这些修改中的几种需要更少的性能。
基于 MgO/AgNW 纳米复合材料的高透明、稳定的柔性电极，适用于透明加热应用
基于银纳米线 (AgNW) 的透明电极 (TE) 具有良好的物理性能，由于其成本低、灵活性和低毒性，成为透明导电氧化物的有前途的替代品。然而，它们在恶劣条件下存在稳定性问题，而封装可以克服这些限制。本文报道了一种低成本、可扩展的透明电极制造和研究，该透明电极基于喷涂 AgNW 网络，该网络涂有通过大气压空间原子层沉积 (AP-SALD) 在温和沉积温度 (≤ 220°C) 下沉积的 MgO 薄膜。本文首次报道了通过 AP-SALD 制造 MgO 薄膜，并优化了它们在不同基底上的沉积。与传统的原子层沉积 (ALD) 相比，MgO 表现出纯相和保形生长，具有优先 (220) 晶体取向和更高的生长速率。此外，由于 MgO 在 AgNW 上的保形涂层，获得的纳米复合材料表现出约 85% 的高光学透明度和柔韧性，同时在热应力和电应力下保持高稳定性。事实上，这项研究表明，对于厚度仅为几纳米的薄 MgO 涂层，AgNW 网络的稳定性明显增强。最后，制造了一个概念验证透明加热器来融化一块奶酪。
评估集成太阳能的水电灵活性
Derrick Kwadwo Danso，BaptisteFrançois，Benoit Hingray，Arona Diedhiou。使用动态编程和敏感性分析评估水力发电的灵活性，以在西非整合太阳能和风能。与加纳Akosombo水库的插图。清洁工生产杂志，2021，287，pp.125559。10.1016/j.jclepro.2020.125559。hal-03370754
用于在轨服务的具有柔性附件的旋转漂浮空间机器人的鲁棒控制
线性和角航天器动力学。已经针对捕获应用进行了研究，因为潜在的翻滚目标需要经过调整的机械手方法。通过 Giordano 等人 (2018) 提出的工作空间调整策略或 Giordano 等人 (2019) 同时控制全局质心和航天器姿态，已经研究了如何有效使用推进器来补偿机械手运动。同样，当仅控制机械手时，Pisculli 等人 (2015) 开发了反应零空间控制，以减少机械手和航天器底座之间的相互作用。还可以注意到没有考虑底座执行器的情况。更一般地说，轨迹规划被认为可以减少机械手运动和/或外部干扰对底座的影响，至少对于无奇点轨迹而言。Rybus 等人采用了非线性模型预测控制。 (2017) 确保机械手实现优化轨迹，最大限度地减少机械手对卫星的干扰，同样在捕获接近阶段，Lu 和 Yang (2020) 研究了笛卡尔轨迹规划，以最大限度地减少姿态干扰，Seddaoui 和 Saaj (2019) 提出了一种用于燃料消耗优化的无碰撞路径和无奇点路径的通用轨迹规划，同时采用 H ∞ 控制和前馈补偿处理内部和外部扰动。
热机械老化对柔性微电子器件材料和界面特性的影响
摘要：从材料和功能耐久性的角度研究并报告了热老化、疲劳和热机械老化对柔性微电子 12 器件的影响。研究了封装材料和基板的降解 13 机制。分析了封装材料和基板 14 材料的性能变化，并确定了它们在柔性器件失效机制中的关系。15 在热老化条件下，树脂的硬化与测试载体中的分层有关，这会导致功能性电气性能的丧失。降解是由于在 120°C 的热氧化过程中发生了突出的交联 17 反应。疲劳 18 应力测试后，树脂会发生适度硬化。虽然后者的硬化同样与交联反应有关，但在这里，硬化 19 不能由树脂的热降解引起，因为所用的应力频率很低。20 相反，热机械耦合发生在两个阶段。在温和条件下，降解 21 机制对应于热老化和疲劳过程的综合效应。在更严酷的热机械条件下，断链机制变得更加有效，并导致树脂软化 23。24
核电机组灵活性：可再生能源电力系统的建模及其影响
本文确定了构成核技术灵活性和运行的底层物理机制，重点分析了核电机组的两个结构特征（即核电计划优化和最小功率变化）对简化法国电力系统模拟的影响。我们开发了一种模拟核电计划优化的方法，以反映电厂管理人员如何在高峰需求期间最大限度地提高电厂可用性。利用这种计划优化，我们计算每个电厂的最小功率水平及其随时间的变化，以评估灵活性潜力。考虑了三种核灵活性假设：一种假设机组计划被认为是恒定的，这是能源系统建模文献中的标准做法；一种假设机组计划优化且最小功率恒定；一种假设机组计划优化且物理引起的最小功率变化。敏感性分析强调了机组计划优化、最小功率变化、核电和可再生能源在容量结构中的相对份额以及模拟模型结果之间的联系。我们发现，随着核电在容量结构中的相对份额增加，核电机组的优化和相关的实际最小功率变化变得越来越重要。随着可再生能源的装机容量随着剩余需求水平的下降而增加，计划的重要性保持不变。本文重点介绍了对核电调度优化和由此产生的最小功率变化进行建模的潜在好处。这两个方面对于评估使用大量可再生能源的简化低碳电力系统中的核电灵活性特征至关重要。
构成灵活的以自我为中心和中心地图
以环境的为中心表示仅用于10个简单形式的空间行为，例如刺激反应学习。然而，在11个案例中，政策的关键方面是最适合自我定义的，而以自我为中心的12表示可能是有利的。此外，有证据表明，以较宽的海马形成可能存在以eg中心13的形式。然而，以自我为中心的代表 - 14个怨恨尚未完全纳入现代导航方法的组成部分。15在这里，我们研究了以自我为中心的后继表示（SRS）及其与16个地点表示的组合。我们建立了一种加强学习代理，将以Egentric 17 SR与常规的中心SR结合起来，以浏览复杂的2D环境。我们证明了18个代理商学习可普遍的以自我为中心和中心价值功能，即使只有19个添加性构成，也可以使其能够有效地学习政策，并快速适应20个新环境。我们的工作表明了海马形成的好处，以捕获Egocen-21 Tric以及同种中心的关系结构 - 我们将Egintric SR与22个侧向内hinal骨皮质中的发现联系起来。我们提供了一个新的观点，即如何从多个简单的地图组成认知图23，该图代表不同参考帧中定义24的状态特征之间的关联。25
用于在轨服务的具有柔性附件的旋转漂浮空间机器人的控制
由于很难获得柔性动力学，因此提出了对未知扰动具有鲁棒性的控制器 [6]。在机械手操纵过程中实现姿态控制仍然是一项具有挑战性的任务，因为除了外部扭矩/力之外，机械手运动和附加物振动也可能导致不良的底座旋转。已经研究了通过工作空间调整策略 [7] 或同时控制全局质心和航天器姿态 [8] 来有效使用推进器来补偿机械手运动。同样，当仅控制机械手时，已经开发了反应零空间控制以减少机械手和航天器底座之间的相互作用 [9]。由于振动部分是由于机械手运动引起的，因此基于机械手刚体动力学和附加物柔性动力学之间的耦合因素，已经提出了一种控制策略来抑制振动 [10] 或优化机械手轨迹以最大限度地减少底座扰动 [11]。此外，未来的任务预计会有更长的寿命。除了飞行空间机械手的高效推进剂消耗策略外，一个有意义的延长寿命的方法是使用带电气的动能矩交换装置，这种装置被称为旋转自由浮动航天器机械手[12]。利用动能矩交换装置的优点来控制机械手引起了人们对处理相对较大质量和惯性的操纵的兴趣，比如在捕获或部署场景中。通过运动学指标，在控制机械手的同时控制航天器姿态可以提高其可操纵性[13]。已经研究了结合反作用轮和控制力矩陀螺仪来在机械手运动期间保持卫星平台固定[14]。本文旨在开发在轨部署应用中在结构扰动下航天器底座和机械手的通用控制。在考虑不同机械手配置的系统动量分布时，开发通用控制的兴趣凸显出来 [13]。本文的贡献在于将柔性动力学与刚性动力学相结合，从而可以开发扩展状态观测器来改善控制性能，而不是刚性系统的未知扰动观测器 [6]。然后使用 NDI 对系统进行解耦和线性化，包括对振动扰动和航天器漂移的估计。此外，还针对实际的大尺寸系统开发了控制律和观测器的综合。