胡佛大坝是美国智慧和骄傲的标志性象征,为西部城乡社区的公用事业以及重要的工业客户提供可再生水电。大坝常常在能源需求高而资源稀缺的关键时刻提供电力。胡佛大坝是八十多年前建造的水电主力,其老化的厂房和设备需要更换才能保持电厂可靠运行。根据合同,大坝服务的水电客户有义务支付胡佛大坝的维护、维修和更换费用。由于气候变化和干旱,这些客户在看到成本增加的同时,也看到了水力发电量的减少。胡佛大坝的水电客户正在寻求解决方案来帮助缓解成本上涨,而 HR 7776 就是其中一种解决方案。
12 V铅酸电池多年来一直是低压动力网的主力。它用于许多目的,例如启动组合发动机车辆的发动机,提供静态电流,并与交流发电机结合使用作为缓冲元件。尽管铅酸电池由于其循环和部分充电(有时还要用于机械断层和水分流失)而容易发生衰老,但运行中的操作非常强大,例如,其对高压峰的耐受性,在低温下充电等。此外,这是一个非常具有成本效益的解决方案。然而,由于(计划中的)环境精神法规和其他劣质特性,例如其高重量,高失败率和仅几年的寿命,因此将来有一个普遍的愿望,可以将来用锂离子电池代替铅酸。
在导航中,从多个传感器中集成数据的能力是一个essen tial元素。如果已知系统的动力学(即可以随机建模),则可以将测量值随时间集成在一起以估计系统的状态。数十年来,Kalman过滤家族(包括线性,扩展,无味和许多其他变体)一直是传感器融合的主力,用于导航。是线性的卡尔曼滤波器,这是当(a)测量和动力学是线性和(b)所有噪声源的最佳最大似然估计器,Gaussian和White(Maybeck,1990)。不幸的是,大多数实用系统不符合这些要求,从而解释了社区中使用的大量Kalman过滤器变体。
虽然共聚焦显微镜是生物医学成像实验室的主力,为图像对比度和质量树立了黄金标准,但逐点获取图像的速度本来就很慢。为了突破这一速度障碍,Photon Force 客户使用 PF32 构建了开创性的多光束共聚焦显微镜架构:用光束阵列取代典型共聚焦显微镜的单光束和针孔,以快速扫描图像平面。返回点与 SPAD 阵列的感光区域对齐,这些区域充当虚拟针孔,可阻挡失焦光。由于每个光束和 SPAD 阵列像素对都完全独立且并行运行,因此最终的系统可以将共聚焦荧光寿命显微镜的速度提高几个数量级。
我们表明,政策不确定性和冲突相关冲击影响了俄罗斯经济活动(GDP)的动态。我们使用“冲突”的替代指标,指的是这一一般概念的具体方面:地缘政治风险、社会动荡、政治暴力爆发和升级为内部武装冲突。对于政策不确定性,我们采用主力经济政策不确定性 (EPU) 指标。我们使用两种截然不同但互补的经验方法。第一种方法基于时间序列混合频率预测模型:我们表明,即使在控制一组全面的标准高频宏观金融变量时,这些指标也能为预测短期 GDP 提供有用的信息。第二种方法是 SVAR 模型。我们表明,对所选指标的负面冲击会导致经济放缓,GDP 增长持续下降,国家风险短暂但大幅增加。
2022 年太阳能发电的变化——以及我们为什么认为这一年是一个转折点——是越来越多的政策制定者对这项技术的新认识。太阳能发电现在被广泛接受为实现中期本地能源安全的关键工具。在最近由化石燃料引发的能源危机期间,国际能源署 (IEA) 使用了两份报告来强调太阳能在减少欧盟对俄罗斯天然气依赖方面的关键作用。2022 年 5 月的欧盟太阳能战略甚至称太阳能是欧洲大陆摆脱俄罗斯天然气努力的“主力”。这种地缘战略考虑也适用于其他能源进口国。换句话说,太阳能现在已经解开了以前被认为是难题的问题——所谓的能源三难困境:可持续性、可负担性和供应安全。
在过去的几年中,机器学习(ML)技术已经迎来了范式转移,从而可以利用越来越多的数据来源来自动化复杂的任务。这些重要突破背后的技术主力可以说在于使用人工神经网络从数据中学习数据的信息和可行的数据表示。虽然经验成功的数量累积了,但对ML方法在高维数据中学习的不合理有效性的扎实理论仍然证明是难以捉摸的。这是本文中解决的问题,通过研究可解决的模型在高维模型中,提出了(a)捕获实用ML任务的关键特征的双重要求,而(b)仍然可以通过数学分析。从统计物理学中借用思想,本文将急剧的渐近入侵呈现为现代ML中心方面的选择。
