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AFID 与航运：船舶岸电
2020 年 2 月 航运业有多种不同的选择来改善船舶的环境性能，从切换到无碳燃料（如氨或氢），到利用船上电池储存的电力产生推进力。在船舶停泊在港口时，为船舶提供岸上电源（OPS），也称为岸上电力（SSE），这是防止空气污染的有效第一步，因为这样船舶就可以关闭发动机，从电网获取能源，而不是继续燃烧污染空气的燃料。由于大多数船舶的规模，它们的能源需求与卡车或乘用车相比很高。因此需要专用于船舶的基础设施。这还将减少港口内的船舶温室气体排放，根据欧盟 MRV 的数据，2018 年港口内的船舶温室气体排放约为 800 万吨，超过了马耳他、塞浦路斯、拉脱维亚或卢森堡的全国总排放量。AFID 没有为航运设定岸上电力（SSE）的目标——它让 MS 根据需求的可用性和成本效益分析来决定。这就产生了一个先有鸡还是先有蛋的问题，尤其是在需要大规模 SSE 投资来建设船舶接入所需基础设施的情况下。一方面，由于只有少数港口提供 SSE，船东不愿意为他们的船舶改装与 SSE 兼容的技术。另一方面，船东没有自愿使用 SSE 的经济动机，因为它比在泊位使用肮脏的重质燃料油更昂贵；因此，大多数现有船舶不兼容 SSE。因此，在进行成本效益分析时，财政拮据的成员国认为 SSE 成本效益低，导致欧洲港口长期无法提供 SEE 的恶性循环。为了克服这个问题，AFID 将注意力集中在 TEN-T 核心网络港口上，理由是这些港口吸引了大部分海上交通并造成最多的空气污染和温室气体排放，因此应优先考虑这些大型港口。这种逻辑的问题在于，可以立即转换为电池电力和电池混合动力推进的船舶类型是滚装/滚卸 (RoRo) 客船和游轮，而这些船舶类型通常
与 CMOS 芯片集成的大规模并行微线阵列用于神经记录
对大脑神经活动进行多通道电记录是一种越来越有效的方法，它揭示了神经通信、计算和假肢的新方面。然而，虽然传统电子产品中平面硅基 CMOS 器件的规模迅速扩大，但神经接口器件却未能跟上步伐。在这里，我们提出了一种将硅基芯片与三维微线阵列连接起来的新策略，为快速发展的电子产品和高密度神经接口提供连接。该系统由一束微线组成，这些微线与大规模微电极阵列（如相机芯片）配对。该系统具有出色的记录性能，通过在清醒运动小鼠的孤立视网膜和运动皮层或纹状体中进行的单个单元和局部场电位记录得到了证明。模块化设计使各种类型和尺寸的微线能够与不同类型的像素阵列集成，将商业多路复用、数字化和数据采集硬件的快速发展与三维神经接口连接在一起。
65PML8709/12 飞利浦 4K QD Mini-LED 电视
连接性 HDMI 连接数：3 HDMI 功能：4K、音频回传通道 EasyLink (HDMI-CEC)：遥控器直通、系统音频控制、系统待机、一键式播放 USB 数量：2 无线连接：Wi-Fi 802.11ac 2 x 2 双波段、蓝牙 5.0 其他连接：通用接口 Plus (CI+) HDCP 2.3：所有 HDMI 均支持 HDMI ARC：HDMI3 上支持 HDMI 2.1 功能：HDMI 3 上支持 eARC、支持 eARC/VRR/ALLM EasyLink 2.0：通过电视 UI 进行外部设置、飞利浦 TV/SB 的 HDMI- CEC
高中学徒制，夏季2024
康涅狄格州耶鲁大学（纽黑文）主题领域：材料科学高中学徒将开发DEM模拟，以调查3D中摩擦和非球形颗粒包装的压力史。通过高中和本科研究学徒计划，学生将学会使用数值模拟来建模地质流，并在科学编程，UNIX环境以及对高性能计算群体上进行大规模模拟。还将对学生进行培训，以将他们的研究传达给广泛的受众。学徒将深入了解STEM职业，研究生院申请和国防部研究生奖学金。我们希望学生将成为经同行评审的出版物合着者，并在夏季内部研究研讨会和科学会议上介绍他们的作品。
EU战略合作伙伴关系 电池中的镍以及如何可持续保护
在关键的矿物质方面，欧洲面临着开放式供应，确保多样化的全球市场并可持续地完成所有这些挑战的三重挑战。由于预计到2040年对绿色技术中使用的铜和锂等矿物质的需求将四倍，因此欧盟将长期依赖于第三国的原材料进口。研究表明，即使欧洲完全最大化其矿物提取，精炼和回收能力，到2030年1，仍然需要来自国外的一半以上的关键矿物质。因此，挑战是弹性地采购这些金属 - 即来自各种市场 - 负责，即核心具有很高的社会和环境标准。这就是欧洲的“战略合作伙伴关系”的新框架。在本文中，T＆E分析了迄今为止的进展，并研究了欧洲成功所需要做的事情。
技术提示
空气动力学数据和互联网：空气动力学数据有多种形式，阻力、升力、下压力、升阻比、前后空气平衡、热交换器压差等。您可能知道，互联网有好有坏，还有介于两者之间的一切。例如，在真车上测试零件会产生最准确的数据，在没有汽车的自由气流中测试零件会产生非常不准确的数据，因此请研究零件的测试方式。由于速度加倍时空气动力会增加四倍，一些公司会使用更高的速度（如 150 英里/小时）来显示更高的空气动力数字以推广他们的产品，但现实是，赛道上大多数需要空气动力的转弯速度都在 80-120 英里/小时的范围内。关键是要做好功课，不要依赖炒作，避开那些过度夸大其产品的公司，仔细阅读数据，看看他们的数据是否真实，这些数据是如何收集的，设置是什么，等等。
LED 像素和灯条的电池供电
LED 灯带对从哪一侧接收电源没有要求，只要求接收数据。如果情况真的需要，您可以在灯带的输出端连接电池组（如果使用二极管，则带二极管）然后从输入端的 + 和 - 连接为 Arduino 供电（以及串行数据和时钟信号）。但是不建议这样做，因为电压会沿着灯带的长度略有下降，并且 Arduino（应该运行所有功能）会在电池耗尽时更快耗尽。在靠近电池的地方为 Arduino 供电可确保电压正常，从而尽可能长时间保持控制。
健康合作：通过公私合作伙伴关系改变马来西亚的医疗保健
注：*财务分析假设运营期/合同协议为 25 年。财务分析基于以下原则：设施所有者和运营商之间签订简单的“准入协议”，将授予后者运营权并向用户收取费用，而无需支付场地费用或支付象征性费用。**虽然假设的服务费水平因设施中的床位数量而异，但财务分析使用的假设如下：一级护理 - 每张床每月 28 美元，二级护理 - 每张床每月 138 美元，三级护理 - 每张床每月 207 美元。更多详细信息可在此处找到：亚洲城市发展倡议和宜昌市政府的预可行性研究。
自主横向控制系统的论文设计...
这项研究分析了模糊逻辑控制器（FLC）类型-2用于自动车辆方向盘控制的应用，使用误差形式的输入值和从主控制器产生的输出与从脉冲机构计算获得的转向角度值之间的差异的输入值。然后通过ROS（机器人操作系统）处理此数据。本研究将FLC -2类型的性能与7个成员和5个成员以及在各种情况下的PID控制器进行了比较。结果表明，具有7个成员的FLC -2平均误差为4.97％，比5个误差为7.71％的成员的配置要好。在避免障碍测试中，FLC型-2显示出卓越的准确性，人类回避的平均误差为1.54％，一辆停车车的4.28％，左侧两辆停车车的平均误差为1.2％，左侧两辆停车车为2.13％，左侧为1.2％。与PID控制器进行了比较，PID控制器记录了分别为2.19％，3.49％，1.12％和3.49％的错误。从电气工程部门到工程学院的完整路线测试，FLC型-2型的平均误差为8.87％，而PID的平均误差为12.35％，而PID的FLC型误差为4.52％，FLC型-2型和7.57％。flc型-2具有7个成员的被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。 这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。关键字：自动驾驶汽车，FLC型-2，PID控制器，转向角，5个成员，7个成员