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World File Search System严格要求
监视航空燃料和燃料系统微生物污染的风险
航空是世界许多国家经济成功的一个因素。航班有助于建立国际贸易联系，并建立了重要的国内联系，将一个国家“缝合”在一起。加速科学和技术进步，航空运输市场的全球化，提高国际连通性以及数字经济的引入需要持续监测风险以使运营的风险和维护航空运输的基础设施能力，以增强其竞争力和可持续发展。确保航空公司正常运行的最重要部分是确保正在进行的战役的安全。飞机运营安全以及航空和环境安全，对于确保安全安全至关重要。航空燃料和润滑剂的质量是飞机安全的一个方面[1]。普遍认可的法规和要求已经存在，并允许在其生命周期的每个阶段维持航空燃料质量和控制的稳定系统。飞机燃气轮机发动机的可靠性和效率高度取决于航空燃料的质量。从化学学量的角度来看，包括燃料在内的运行流体（包括燃料）是各个系统的完整结构元素。与民用和军事航空中使用的航空燃料强加了与可靠性，效率和环境友好性有关的严格要求。低质量的航空燃料降低了飞机设备的性能和可靠性，而较高的燃油需求会导致更高的燃油价格。因此，现代
基于闪光灯的高级...
内存计算（CIM）是解决“记忆墙”和效果瓶颈的有效技术方法。许多新出现的非挥发性记忆（NVM），例如电阻随机访问记忆（RRAM）[1-3]，相位变化记忆（PCM）[4，5]，铁电RAM（FERAM）[6，7]和灰烬记忆[8-13]，并且在许多人工网络中都表现出了良好的能力。重新说，高精度的CIM体系结构吸引了更多的关注，因为它可以提供一种基本的方法来满足不同科学计算的严格要求[2，14]。泊松图像编辑[15]是一种无缝图像编辑算法，在保留源图像的梯度信息的同时，已广泛用于融合背景图像和目标图像。要使用CIM体系结构实施高精度泊松图像编辑，有必要确保单元格和阵列具有良好的稳定性和稳健的可靠性。与其他NVM相比，在超高/效率上，良好的可靠性和对细胞变化的强可控制性方面，闪光内存具有显着的好处，因此在高精度计算中具有很大的优势。重要的是，灰烬内存与外围电路具有很大的兼容性，并且能够设计大型CIM阵列以进行大规模处理。到目前为止，已经根据NORPH ASH记忆报告了神经网络的CIM体系结构的大量作品。在2017年，Guo等人首先证明了基于嵌入的和灰分记忆技术的混合信号神经形态分类器。[8]。用于更多能量的卷积操作，
通用人工智能的根本限制
自大约七十年前诞生以来，人工智能取得了巨大的进步。自动驾驶汽车、在复杂游戏中击败专家的程序以及能够帮助需要护理的人的智能机器人只是机器智能的成功案例。这种进步可能会诱使我们设想一个由能够在不久的将来执行与人类相同任务的自主机器人组成的社会。这一前景似乎仅受当前计算设备的功能和复杂性的限制，而这些设备正在快速改进。然而，这条道路上有几个重大障碍。一般智能包括情境推理、采取观点、选择目标以及处理模糊信息的能力。我们观察到，所有这些特征都与识别和利用新可供性（代理实现其目标的道路上的机会（或障碍））的能力有关。可供性的一般示例是代理手中物体的使用。我们表明，不可能预先定义此类用途的列表。因此，它们无法通过算法处理。这意味着“人工智能代理”和生物体在利用新能力的能力上有所不同。只有生物体才能做到这一点。这意味着真正的 AGI 在当前人工智能研究的算法框架中是无法实现的。这对进化论也有重要影响。我们认为，通过彻底的涌现，真正开放的进化必须严格要求有机体能动性。我们讨论了这一论点的多种影响，不仅在人工智能研究和进化中，而且在科学哲学中。
基于多模纤维的干涉量传感器，使用微波光子
摘要 - 输入法是各个领域中使用最广泛的研究技术之一。通过在光纤上实施干涉仪，光纤干涉仪（FOIS）在过去的四十年中已经获得了巨大的生长和进步，并已探索以测量各种物理，化学，化学和生物学参数。FOI通常是使用单模纤维（SMF）构建的，并使用具有紧密控制的极化状态（SOP）在光学结构域中询问，以确保促进感应应用的高质量干扰信号。单模操作以及SOP的严格要求阻碍了敌人的进一步发展，例如，基于多模纤维（MMF）基于基于的FOI。在本文中，我们介绍了基于光纤的微波光子干涉仪的全面研究，该研究基于最近开发的技术，基于光载体的微波干涉仪（OCMI）。由OCMI审问（即微波炉干涉仪）启用了所提出的感应配置，从本质上讲，通过在微波域中读取FOIS来克服传统FOI的两个限制方面。微波炉干涉仪对光载体SOP的变化免疫，并且对光纤类型（SMFS和MMF）的依赖性较低。我们提出了微波仪干涉系统的完整数学模型。使用SMF和多模聚合物光纤的应变测量验证了所提出的系统的传感能力。然后，使用三种不同类型的干涉仪进行验证，包括Mach-Zehnder干涉仪，Fabry-Perot干涉仪和基于SMFS和MMFS的Michelson干涉仪。微波仪的干涉构构可以在各种传感应用中进一步扩展FOIS的路径。
清洁工生产杂志 - UCL Discovery
每天不断增长的人口在保护气候方案方面都设置了令人震惊的情况。社会不断增长的需求还要求在制造能力上大大提高这种情况。但是，提出可持续和清洁的制造工艺的严格要求，以实现碳中立性的目标，以支持地球上健康的生活。具体来说，像电气加工（EDM）这样的能源密集型过程对可持续性的观点非常关注。由于出色特征的新材料的出现需要EDM的应用来准确切割复杂的轮廓，因此无法基本上消除上述过程的作用。然而，EDM中常用的基于油的介电（煤油）释放气溶胶，沉积物颗粒，碳（CO 2＆CO），从而导致环境污染。有必要提到的是，行业被迫调整其流程以实现净零的目标。因此，这项研究彻底研究了纳米 - 石膏混合米麸油的潜力，使EDM工艺清洁剂和可持续性从未进行过研究。此外，该过程已通过人工神经网络（ANN）成功建模，并通过非主导分类遗传算法II（NSGA-II）进行了优化，这是本研究的另一个新方面，因为它消除了对广泛实验的需求。实验是通过Taguchi的实验策略进行的，然后是基于过程物理学的发现的详细说明。与传统的介电相比，如果在不损害质量的情况下应用上述新型组合，则实现了98.8％的材料去除率（MRR）（MRR）和93.9％的特定能源消耗（SEC）的降低（SEC）。CO 2针对米麸油和煤油油确定的排放表明，米麸油与同行相比提供了99.96％的CO 2排放。
技术数据表-Micro-ultra 15-3
Micro-ultra 15-3快速填充糊剂是一种刚性，轻（低密度）系统，满足了25.853a，满足了航空航天和飞机工业的严格要求。新技术和空间年龄材料使应用产品的重量减少了30-35％。这是内部复合材料的修复和表面饰面的理想材料，该复合材料有资格使用多个OEM规格*。微尿素15-3的耐化学性非常好；该系统将承受常规维护中使用的清洁解决方案。Micro-ultra 15-3为用户提供了一个光滑，奶油系统，具有高物理性能，重量较小。微乌尔特拉15-3是非导电的，具有出色的饰面特性。微乌尔特拉15-3具有玻璃纤维，SMC，BMC，RIM，FRP，Graphite和Kevlar复合材料的良好键合和填充质量。它可以承受振动和影响，而不会损失粘结或表面织带。微型乌尔特拉15-3可以通过碎片，挤压，刮刀或任何扁平型工具来应用。设置后，它可以通过机械或手动打磨或打磨完成。装饰覆盖物也可以可行； Micro-ultra 15-3不会流血。典型的应用包括：在预直或湿的上式 /注入复合材料中填充孔隙率和布料印象，填充孔隙度和外部复合材料上的表面斑点，内部复合材料上的表面填充，更新和修复破裂或破裂的区域，大修，大修，并在内部零件，边缘填充，边缘填充以及最终的制造和更多最终面积的区域和更多面积。
用于高能物理实验的硅微通道框架
微通道冷却具有出色的传热特性和最佳整合特性。微通道冷却系统通常由许多微米大小的平行通道组成，冷却液通过。这项技术在过去十年中为电子设备的热管理提出了相当大的影响[1]。从近年来微型制动技术的令人难以置信的进步中受益，微通道冷却板可以制造出来，以非常薄且光线底物的微观平行通道。由于这些原因，在高能量物理实验中的粒子探测器的热管理中，微通道冷却已开始考虑[2]。在高能物理实验中，微通道冷却的首次应用是在Na62实验[3]的GigAtracker（GTK）中进行的，其中硅微通道冷却板用于消除60×40 mm 2 GTK模块的电子设备在局部耗散的热量，同时维持40 mm 2 GTK模块，同时在5下进行了0 cy [4] Sensor Dever in Sensor Dever in Sensor Devers [4]。这项技术后来被用于大型强子对撞机美容实验（LHCB）顶点定位器（VELO）升级[6]。也已对爱丽丝内部跟踪系统（ITS）[7，8]的LS2升级进行了广泛的研究。在这项研究中，我们描述了微通道原型的制造过程和压力测试。对爱丽丝的物质预算贡献和高温均匀性的严格要求[9]需要一项深入的研究，而爱丽丝的社区与CERN，Suranaree Technology（SUT），Thai Microelectronics Center（TMEC）（TMEC）和EpletechniquiquefédéraleDeLausanne（Epfl deSanne（Epfl）进行了密切合作。
法医国际法医：数字调查
对智能设备的调查已成为数字取证中的重要子域。智能设备的固有多样性和复杂性在不对其进行物理篡改的情况下提取证据构成了挑战，这通常是执法和法律程序的严格要求。最近，这导致了非侵入性电磁侧通道分析（EM-SCA）的应用，作为从智能设备中提取法医见解的新兴方法。EM-SCA用于数字取证仍处于起步阶段，并且仅在迄今为止的少量设备上进行了测试。最重要的是，EM-SCA中的机器学习（ML）模型仍然存在于多个设备中，以便在数字取证，即跨设备可移植性中有用。这项研究使用广泛的智能设备在实验中探索EM-SCA的这一方面。使用各种iPhone和北欧半导体NRF52-DK设备进行实验表明，在多个相同的设备中直接应用预训练的ML模型不会产生最佳结果（在大多数情况下，精度低于20％的精度）。随后的实验包括从所有设备中收集不同的EM痕迹样本，以训练具有混合设备数据的新ML模型；这也没有期望（仍然低于20％的精度）。这促使采用了转移学习技术，这表明了跨模型实施的希望。特别是对于iPhone 13和NRF52-DK设备，应用转移学习技术有效的是达到最高精度，精度得分分别为98％和96％。此结果通过在相同或相似的设备上启用预训练的模型，在将EM-SCA应用于数字取证中的应用取得了重大进步。
6G 无线网络的当代调查
摘要：基于万物互联 (IoE) 的智能服务预计将在未来引起学术界和工业界的广泛关注。尽管第五代 (5G) 是一种很有前途的通信技术，但它无法满足新应用的全部需求。第六代 (6G) 技术有望克服 5G 技术的局限性。未来 6G 网络的愿景和规划已经开始，旨在满足移动通信的严格要求。我们的目标是在这篇评论中探索实现 6G 技术的最新进展和潜在挑战。我们设计了一个基于计算技术、网络技术、通信技术、用例、机器学习算法和关键推动技术的分类法。在这方面，我们随后重点介绍了 6G 的潜在特性和关键领域。这篇评论详细阐述了包括量子通信、触觉通信、全息通信、太赫兹通信、可见光通信 (VLC) 生物纳米物联网在内的关键技术突破，这些突破可能会对无线通信产生深远影响。在这篇评论中，我们的主要重点是讨论可以开发无缝和可持续网络的潜在支持技术，包括共生无线电、区块链、新通信范式、可见光通信和太赫兹。这些变革性可能性可以推动管理快速增长的服务和设备数量的激增。此外，我们还研究了可能妨碍 6G 网络性能的开放研究挑战。最后，我们概述了几个实际考虑因素、6G 关键项目和未来方向。我们设想 6G 将经历前所未有的突破，以消除技术不确定性，并为后续研究提供启发性的研究方向。虽然不可能设想 6G 的完整细节，但我们相信这项研究将为未来的研究工作铺平道路。
新闻稿
通过 160 兆瓦太阳能项目 努美阿，2021 年 12 月 20 日——道达尔能源将在新喀里多尼亚开发一系列光伏和储能项目，以便通过为期 25 年的可再生能源购买协议 (PPA) 为采矿和冶金财团 Prony Resources New Caledonia 的工业运营提供脱碳电力。2022 年至 2025 年期间，该公司将分阶段开发装机容量为 160 兆瓦的地面光伏阵列，以及 340 兆瓦时的电池存储容量。大多数装置将位于 Grand Sud 湿法冶金厂拥有的土地上。第一座光伏电站 (30 兆瓦) 计划于 2023 年投入使用。最终，该项目将满足该场地近三分之二的电力需求，并将有助于避免近 230,000 吨二氧化碳排放。该项目加强了 Prony Resources New Caledonia 到 2040 年实现碳中和的雄心。通过结合太阳能和储能来取代煤炭发电，TotalEnergies 展示了其为 Prony Resources New Caledonia 提供可持续能源解决方案的能力，同时满足了当地、工业、环境和社会的严格要求。TotalEnergies Renewables France 首席执行官 Thierry Muller 表示：“Prony Resources New Caledonia 对脱碳的承诺既雄心勃勃，又在行业中具有开创性。我们非常自豪能够支持他们的能源转型以及新喀里多尼亚的能源转型。作为工业企业，我们以负责任的态度思考和行动。我们两家公司致力于保护自然资源和生物多样性，并改善当地社区的状况。通过这种长期合作伙伴关系，我们展示了支持新喀里多尼亚工业活动并同时参与可持续发展方法的可能性。”