轻质材料因其众多优势(包括耐腐蚀性、出色的成形性和高比强度)已成为电动汽车 (EV) 制造的重点。除了提高性能外,这些材料还有助于减少对环境的影响,因为它们具有高度的可回收性。本文全面概述了轻质金属及其合金在汽车工业中的特性、制造方法和应用。它还对各种轻质材料进行了比较分析,强调了它们的相对优势和局限性。通过整合科学知识和行业见解,本综述旨在指导汽车行业和科学界推进轻质合金在电动汽车中的使用,为开发更可持续、更高效的汽车做出贡献。
摘要 - 由于其批判性质,医疗基础设施需要强大的要求程序,技术和政策。由于物联网(IoT)具有多样化的技术,已成为未来医疗保健系统不可或缺的组成部分,因此由于其固有的安全性限制,其资源限制来自资源限制,因此需要进行详尽的分析。现有用于物联网连接性的通信技术,例如5G,将基础通信基础架构的通信安全提供到一定级别。但是,不断发展的医疗保健范式需要适应物联网设备的不同资源限制的自适应安全程序和技术。在考虑“ 5G安全沙盒”之外的组件(例如IoT节点和M2M连接)之外,对自适应安全性的需求特别明显,这引入了其他安全挑战。本文提出了独特的医疗保健监控要求,并研究了现有的基于加密的安全性,以提供必要的安全性。此外,这项研究介绍了一种新颖的方法,可在医疗保健IoT中优化安全性和性能,尤其是在诸如远程患者监测之类的关键用例中。最后,实际实施的结果证明了系统性能的明显改善。索引条款 - 自动安全性;卫生保健; iomt;远程患者监测; mqtt;物联网(物联网)。
摘要:深层卷积神经网络,尤其是具有较大内核的大型模型(3 3或更多),已经在单像超分辨率(SISR)任务中取得了重大进展。但是,此类模型的大量计算足迹阻止了它们在实时,资源约束的环境中的影响。相反,1 1卷积具有实质性的计算效率,但在汇总局部空间表示方面挣扎,这是SISR模型的重要能力。响应这种二分法,我们建议统一3 3和1 1个内核的优点,并利用其轻巧的SISR任务的巨大潜力。具体,我们提出了一个简单而有效的1 1 1卷积网络,称为基于Shift-Conv的网络(SCNET)。通过合并无参数的空间移动操作,完全1 1卷积网络配备了强大的表示能力和令人印象深刻的计算效率。广泛的实验表明,尽管SCNET完全1 1 1卷积结构,但始终匹配甚至超过了采用常规卷积的现有轻质SR模型的性能。可以在https://github.com/aitical/scnet上找到代码和验证的模型。
2023年,美国国家标准技术研究所(NIST)宣布了Dobraunig,Eichlseder,Mendel和Schläffer设计的Ascon算法家族,为资源约束设备提供有效的密码解决方案。这个决定来自严格的多轮轻巧的加密标准化过程。该标准介绍了一个新的基于ASCON的对称键加密原始家族,旨在提供经过验证的加密,并具有相关数据(AEAD),哈希和可扩展输出功能(XOF)功能,即Ascon-Aead-Aead128,Ascon-Hash256,Ascon-Hash256,Ascon-Xof128,Ascon-Xof128,和Ascon-cxof128。ASCON家族的特征是基于轻质置换的原始词,并提供了可靠的安全性,效率和灵活性,使其非常适合资源受限的环境,例如物联网(IoT)设备,嵌入式系统和低功率传感器。当高级加密标准(AES)可能无法最佳性能时,将开发家庭提供可行的替代方案。该标准草案概述了Ascon-Aead128,Ascon-Hash256,Ascon-XOF128和Ascon-CXOF128的技术规格,并提供其安全属性。
从头开始创建这种基础设施是一项艰巨的任务,但对于重型货车行业实现电气化而言,它是必不可少的。作为该领域的先行者之一,我们学到了很多东西,而且随着项目进入建设阶段,我们还有很多东西需要学习。GRIDSERVE 在为汽车和轻型商用车 (LCV) 建立充电基础设施方面拥有丰富的经验,其中很多经验都通过这个项目得以借鉴。虽然充电技术相对相似,但电动重型货车与汽车有很大不同——它们不仅体型更大,而且通常需要更长的时间来充电,而且几乎总是时间紧迫,司机的工作时间受到严格规定。
DLKA模块的特征映射。δ为GELU激活函数。每个分支的信息融合在空间维度中,并获得相应的权重。来自不同大卷积内核的特征
摘要:本文提出了一种基于视觉的障碍物避免自动自动驾驶汽车,可以使用单个RGB-D摄像头在仅CPU的设备上运行。该方法由两个步骤组成:视觉感知和路径计划。视觉感知部分使用Orbslam 3增强了使用光流量来估计汽车的姿势并从场景中提取丰富的纹理信息。在路径计划阶段中,提出的方法采用一种方法,将控制lyapunov函数和控制屏障功能结合起来,形式是二次程序(CLF-CBF-QP)以及障碍物形状重建过程(SRP)来计划安全稳定的轨迹。为了验证提出方法的性能和鲁棒性,使用凉亭模拟环境在各种复杂的室内环境中使用汽车进行了模拟实验。提出的方法可以有效地避免在场景中遇到障碍。所提出的算法在实现多个模拟场景的更稳定和较短的轨迹方面优于基准算法。
减轻车辆重量可提高效率,从而影响运输能耗。燃料中 85% 以上的能量会因传动系统的热效率和机械效率低下而损失 1,而剩余的 12-15% 则用于克服阻碍前进运动的牵引力。2 在这些牵引力中,车辆重量对惯性(加速度)和滚动阻力的影响最大,而空气动力与质量关系不大。虽然质量与惯性和摩擦力之间的具体关系已广为人知,但要计算车辆重量减轻对能源效率的确切影响却很复杂,原因包括车队组合、质量分解(即减轻车身等部件的质量可使用重量更轻的系统,如刹车和悬架)以及车辆设计决策。一些研究已经使用实证技术探索了质量与燃料消耗之间的关系。对 2008 年款车型的整备质量与二氧化碳 (CO 2 ) 排放量(与燃油消耗相关的效率衡量指标)进行线性回归分析表明,车辆重量减轻 10% 与 CO 2 排放量减少 8% 相关。3 将整备质量和燃油消耗数据与车辆性能标准化技术相结合的模型表明,车辆重量减轻 10% 图 8.D.1 车辆轻质材料使用趋势8 轿车的燃油消耗减少 5.6%,轻型卡车的燃油消耗减少 6.3%。4 其他研究使用了更复杂(但仍以经验为基础)的模型。一个详细的基于物理的车辆性能模型,该模型是几个
在当前景观中,采用高级轻量级材料在很大程度上受成本考虑的影响。随着单个材料接近其性能限制,越来越有兴趣将不同材料的优势结合在单个应用中。这些多物质解决方案不仅可以提高性能,而且有可能显着降低轻巧的成本。展望未来,多物质方法有望占主导地位,尽管需要解决与组装线连接技术,材料分离和可回收性终止时的挑战。分离后,应回收这些材料。但是,将材料评级为将来的使用可能是具有挑战性的,这可能会导致下循环而不是回收汽车使用。简化材料等级的标准化将支持二级物质使用的增加。
成立于2013年,英国高级推进中心(APC),在英国政府的商业和贸易部(DBT)的支持下,为304个低碳和零排放项目提供了资金,涉及538个合作伙伴。与各种规模的公司合作,估计这笔资金有助于在英国创造或保护超过59,000个工作岗位。这些项目所产生的技术和产品预计将节省超过4.25亿吨的CO 2。
