随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式,对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式,受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发,克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是,通过在内存中执行计算,神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈,从而提高了计算能力,同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法,但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的,这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术,以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段,但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而,这些主要是软件实现,与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力,仍存在硬件层面(材料和设备)的基本挑战需要解决。因此,“内存传感和计算:新材料和设备迎接新挑战”于去年启动,引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
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如今,由于可再生能源(RESS)和车辆电气化的整合增加,因此本地分销网格一直面临技术,经济和监管挑战。 电网扩展的传统解决方案,例如建立额外的电力线,是以公用事业为中心的解决方案,即分销网格运营商(DSOS)是唯一涉及解决网格问题的方。 DSO必须与电网用户与技术提供商联系,以开发创新的解决方案来解决一个问题并具有成本效益。 本文提出了一种整体解决方案,可在相互连接的微电网(MGS)之间进行最佳控制跨部门的能量流,该微电网(MGS)由不同的Ress,水力发电厂(HPP)和风tur bines(WTS)组成,以满足电动汽车(EVS),居住,商业和工业需求,并提供主要网格的贡献。 此问题将提供基于社区的MGS在本地能源交易中的优势,这会导致活跃和参与的系统,但是,需要适当的控制策略。 提出的解决方案是基于两个MG之间的新互连线,通过多托转换器(MPC),对新安装的组件(例如MPC,电缆和所需的电池储能系统(BESS))的技术经济考虑考虑。 在三种不同条件下评估了拟议的案例研究,例如,载荷增量,需求响应(DR)和N-1标准在单独的互连和岛模式下。 使用GAMS软件的CPLEX求解器用于求解混合组的线性编程模型。如今,由于可再生能源(RESS)和车辆电气化的整合增加,因此本地分销网格一直面临技术,经济和监管挑战。电网扩展的传统解决方案,例如建立额外的电力线,是以公用事业为中心的解决方案,即分销网格运营商(DSOS)是唯一涉及解决网格问题的方。DSO必须与电网用户与技术提供商联系,以开发创新的解决方案来解决一个问题并具有成本效益。本文提出了一种整体解决方案,可在相互连接的微电网(MGS)之间进行最佳控制跨部门的能量流,该微电网(MGS)由不同的Ress,水力发电厂(HPP)和风tur bines(WTS)组成,以满足电动汽车(EVS),居住,商业和工业需求,并提供主要网格的贡献。此问题将提供基于社区的MGS在本地能源交易中的优势,这会导致活跃和参与的系统,但是,需要适当的控制策略。提出的解决方案是基于两个MG之间的新互连线,通过多托转换器(MPC),对新安装的组件(例如MPC,电缆和所需的电池储能系统(BESS))的技术经济考虑考虑。在三种不同条件下评估了拟议的案例研究,例如,载荷增量,需求响应(DR)和N-1标准在单独的互连和岛模式下。使用GAMS软件的CPLEX求解器用于求解混合组的线性编程模型。结果表明,与分离的操作模式相比,MGS的应用互连线可以降低系统的总成本,将所应用的峰降低到上游网格中,并在不同条件下增强系统的依赖能力。此外,应用的解决方案即使在不同条件下(24小时)在岛模式下(24小时)也提供了MGS操作的能力。
2022 年 5 月 24 日 — 阵亡将士纪念日是全民意识和庄严崇敬的日子,是我们向为保卫我们的国家而牺牲的军人致敬的日子……
钒氧化还原流量电池(VRB)系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用,其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上,固定流量已用于操作方便。但是,在当今高度动态的能源市场环境中,根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是,将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂,因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法,该方法将流速集成到VRB建模中,增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元(GRU)神经网络作为其基本框架,在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计,以优化模型的预测能力,流速被视为关键输入参数,以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验,涵盖了电流和流速的不同条件,以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析,包括等效电路模型和其他数据驱动的模型,证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力,该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测,低误差率不超过0.023 V(1.3%)。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性,突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
在过去的二十五年中,MAX 相及其衍生物 MXenes 已成为材料研究的焦点。这些化合物无缝融合了陶瓷和金属特性,具有高导热性和电导性、机械强度、低密度和耐极端条件性。它们的多功能性使其成为各种应用的有希望的候选材料,特别是在用于氢气释放的先进光催化和电催化中。此外,MAX 相和 MXenes 是潜在的储氢材料,具有独特的结构,可为高效的氢气储存和释放提供充足的空间,这对于燃料电池等清洁能源技术至关重要。本综述旨在全面分析它们在光催化、电催化和储氢中的作用,重点关注它们的层状晶体结构。MAX 相集成了优越的金属和陶瓷属性,而 MXenes 提供可调节的电子结构,可增强催化性能。持续探索对于充分发挥其潜力、推动清洁能源技术及其他领域至关重要。
7月31日,在2024年巴黎奥运会期间,高水平防御运动员(SHND)中士Léo Bergère获得男子铁人三项比赛铜牌。这是法国历史上该项目获得的首枚奥运奖牌。紧随贝尔热尔中士之后的是他的战友皮埃尔·勒·科尔中士,他位列第四。三名法国选手均为陆军高水平国防运动员。
过去几年,美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究,NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即,NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购,包括在其总统过渡计划中;解决人工智能专业知识差距并培训采购人员;利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估;并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此,这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。
