我们使用对英国公司的大型经济范围调查分析了气候相关投资的重要性。超过一半的公司预计气候变化会对他们在中期投资产生积极影响,大约四分之一的人预计会有超过10%的影响。预计这些投资的三分之二大约是正常资本支出,而一些公司的投资较少。气候投资主要是在转向绿色能源并提高能源效率的主要方面,并且公司期望这些主要使用内部现金储备为这些资金融资。气候投资将由较大的公司以及更多能源密集型领域的公司驱动。尽管公司期望在合理的假设下投入更多资源来适应气候变化,但这些投资仍然不足以满足英国净零途径所隐含的估计目标。
目前最先进的无人机着陆系统依赖于对着陆目标车辆上放置的视觉路标的检测。然而,在光线不足、遮挡或极端运动等具有挑战性的条件下,这些路标可能在相当长的时间内都检测不到。本论文展示了一种状态估计算法,该算法跟踪和估计目标车辆上未知视觉特征的位置。实验结果表明,该方法在未检测到路标的情况下显著提高了对目标车辆状态的估计。
技术。这些电池依赖于液体电解质。作为液体,这些电解质对温度敏感,并且由于较低的能量密度而保持较少的能量。较低的能量存储等于较小的范围。正在开发几种替代电池解决方案,最著名的是固态电池。固态电池使用的固体电解质在高温和低温下性能很好,并且能量密度较高。这项技术会转化为每充电和更快的充电时间。丰田已经从事固态电池技术工作了几年,最近发布了一个固态电池的发布时间表,其性能水平不同(范围/充电时间),估计目标日期为2028年。但是,该公司对新的电动汽车汽车开发的发展速度很慢,因此将新电池纳入将在2028年将其提供给消费者的产品。与其他拥有电动汽车产品计划的制造商对专利的固态技术的无私共享还有待观察。
随着民用和军用领域对地月空间的兴趣日益增加,对地月空间物体的空间域感知 (SDA) 的需求也随之增加。地月空间的太空 SDA 具有挑战性,部分原因是难以准确估计观测卫星的位置,而准确估计是有效执行 SDA 任务的必要条件。使用多颗配备低保真度设备的观测卫星有助于缓解这些问题,因为可以将方差较大的多个数据集聚合在一起,以实现与较少高质量测量系统相同或更高的精度。地月周期轨道用于观测星座,目标航天器位于 L1 Halo 轨道上。所有轨道均使用圆形限制三体问题 (CR3BP) 建模。系统工具包 (STK) 用于计算轨道几何形状和角度 - 仅提取测量值以模拟带有光学传感器的观测航天器。然后利用扩展卡尔曼滤波器处理测量数据以估计目标航天器的位置。分析重点是比较不同数量的观测航天器的有效性。模拟结果发现,使用低保真度星座可以达到高保真度星座所达到的性能。
摘要 - 本文提出了一种基于密度的拓扑处理方案,用于局部优化由损失的分散材料制成的纳米结构中的电力耗散。我们使用复杂偶联的杆子(CCPR)模型,该模型可以准确地对任何线性材料的分散剂进行建模,而无需将它们限制为特定的材料类别。基于CCPR模型,我们在任意分散介质中引入了对电力耗散的时间域度量。CCPR模型通过辅助微分方程(ADE)合并到时域中的麦克斯韦方程中,我们制定了基于梯度的拓扑优化问题,以优化在宽频谱上的耗散。为了估计目标函数梯度,我们使用伴随字段方法,并将伴随系统的离散化和集成到有限差分时间域(FDTD)框架中。使用拓扑优化球形纳米颗粒的示例,由金和硅制成,在可见的 - 粉状谱光谱范围内具有增强的吸收效率。在这种情况下,给出了与基于密度的方法相关的等离子材料拓扑优化的拓扑挑战的详细分析。我们的方法在分散媒体中提供了有效的宽带优化功率耗散的优化。
最近预估计的视觉语言(VLP)模型已成为许多下游任务的骨干,但它们被用作冷冻模型而无需学习。提示学习是一种通过在文本编码器的输入中添加可学习的上下文向量来改善预训练的VLP模型的方法。在下游任务的几次学习方案中,MLE训练可以导致上下文向量在训练数据中拟合占主导地位的图像特征。这种过度适应的可能会损害概括能力,尤其是在训练和测试数据集之间的分布变化的情况下。本文介绍了基于贝叶斯的迅速学习的框架,这可以减轻几乎没有射击的学习应用程序中的过度问题,并提高提示在看不见的情况下的适应性。具体来说,建模与数据相关的先验增强了文本特征的适应性,可用于可见的和看不见的图像特征,并在其之间取决于它们之间的折衷。基于贝叶斯框架,我们在估计目标后分布中利用了Wasserstein等级流,这使我们的提示可以灵活地捕获图像特征的复杂模式。我们通过与现有方法相比显示出统计学上显着的性能改善,证明了在基准数据集上的方法的有效性。该代码可在https://github.com/youngjae-cho/app上找到。
摘要B -LACTAM抗生素已成功使用了数十年来与易感假单胞菌的铜绿假单胞菌作斗争,该抗生素具有众所周知的渗透外膜(OM)的臭名昭著。然而,对于完整细菌中B- lactams和B-乳糖酰酶抑制剂的青霉素结合蛋白(PBP)的目标位点渗透和共价结合缺乏数据。我们旨在确定完整和裂解细胞中PBP结合的时间过程,并估计目标位点penetra和PBP访问铜绿假单胞菌PAO1中的15种化合物。所有B-乳酰胺(在2 MIC处)在裂解细菌中有相当大的pbps 1至4。然而,完整细菌中的PBP结合大大减弱,但对于快速穿透B-乳酰胺而言,PBP结合的速度很慢。imipenem产生1.5 6 0.11 log 10在1H时杀死,而其他所有药物的杀戮为0.5 log 10。相对于imipenem,净插入率和PBP访问的速率为;多甲苯和美洲膜烯的慢2倍,阿维巴氏菌的7.6倍,头孢嗪速14倍,头孢菌素为45倍,硫酸盐为50倍,Ertapenem为72倍,; 249-用于哌拉西林和aztreonam的折叠,tazobactam的358倍; 547倍碳苯甲林和提卡林蛋白,头孢辛蛋白的1,019倍。在2 MIC时,PBP5/6结合的程度高度相关(r 2 = 0.96)与净插入率和PBP访问的速率,这表明PBP5/6的净率是诱饵靶标的,应通过缓慢穿透,未来的B -LACTACTAMS来避免。对完整和裂解的铜绿假单胞菌中PBP结合的时间过程的第一次全面评估解释了为什么只有imipenem迅速杀死。完整细菌中发达的新型共价结合分析构成了所有表达的恢复机制。
加拿大纽芬兰海岸。对所谓的费森登振荡器的研究一直持续到 1931 年,在此期间,频率从 540 Hz 增加到 1,000 Hz(Lasky,1977 年;Hackman,1984 年;Bjørnø,2003 年;Katz,2005 年)。第一次世界大战中,潜艇成为较弱海军强国的首选武器——用今天的话来说,这是一种“不对称威胁”——刺激了对水下潜艇的探测需求,而这些潜艇本来是隐形的(Cote,2000 年)。潜艇的隐蔽性和海洋的不透明性深刻改变了 20 世纪剩余时间的海战(Keegan,1990 年;Cote,2000 年)。由于声音是唯一能在水中传播可观距离的传输能量,因此必须利用声学回声测距来应对这一威胁。第一次世界大战后出现的最重要的回声测距系统是超声波 ASDIC,这是英国和法国海军合作研制的。ASDIC 是盟军潜艇探测调查委员会的缩写,该委员会在第一次世界大战期间成立,以开展潜艇探测研究。意大利也进行了类似的研究,美国的研究范围更为广泛。1918 年,法国物理学家 Paul Langevin 使用一种设计为以 38 kHz 机械共振的发射器演示了第一个 ASDIC 系统,并用它来估计目标距离和方位(Lasky,1977 年;Urick,1983 年;Burdic,1984 年;Hackman,1984 年;Bjørnø,2003 年;Proc,2005 年)。第一个 ASDIC 舰载系统于 1919 年安装,该系统有一个覆盖式圆顶,使系统可以在船舶移动时运行。工作频率从 20 到 50 kHz 不等。在 20 世纪 20 年代和 30 年代初,ASDIC 被开发用于驱逐舰的反潜战 (ASW)。两次世界大战之间的时期也是水下声学基础研究的时期。这一时期的一个关键发现是,水下较高频率的声音在穿过海水时,其振幅比较低频率的声音衰减得更大。基于这一观察,新型驱逐舰 ASDIC(119 型)的频率范围从
新技术是为了使用轨道碎片通过电离层时产生的等离子体波来跟踪空间中的小物体[1,2,3]。已经对计算机模拟和实验室测量进行了研究。原位观察结果证实了这些等离子体波的存在是在空间传感器与已知空间对象的结合过程中进行的。小空间物体通过结构化环境时,也可以使用接地传感器和远程卫星仪器检测到。阿拉斯加的HAARP HF设施通过产生对齐的违规行为(FAI)提供了这种结构化环境。空间碎片和卫星通过这些不规则性会激发血浆排放,例如惠斯勒,压缩alfvén或较低的杂种波。当带电的空间对象遇到FAI时,轨道动能转换为电磁等离子体振荡而产生了惠斯勒波动扰动[3。4]。吹口哨者在距离源区域约9000 km/s的范围内繁殖,可以在几个地球 - 拉迪的范围内检测到。在加拿大Cassiope/Swarm-E航天器上的原位电场探头已检测到100 km的快速磁波。检测后,需要空间碎片地理位置才能更新轨道预测模型。从主机传感器的原位测量值可以从空间中电磁(EM)等离子体波的测量值提供范围和到达角度。从目标对象形成e x b poynting通量,从而产生其源方向。到达的角度需要EM场的矢量传感器,以从空间碎屑中给出入射信号的电(E)和磁性(H)矢量成分。这个方向的时间历史记录允许估计目标轨迹通过主机传感器平台通过。当带电的目标碎片越过田间对齐的不规则性时,它会发射一个分散波形,作为惠斯勒下调或磁通型上的速度。来自源点的传播在这些信号中引起时间分散,这些信号在时间和空间范围内都延伸。匹配的带有小波的信号的滤波器处理,等离子波形可以在特定的生成时间确定范围到源的范围。
使用模糊逻辑的 2-D 雷达进行空中物体高度估计 SGK Murthy、MV Ramana Murthy、D Satya Narayana 摘要 - 多传感器跟踪是航空航天应用中广泛使用的技术,用于精确估计目标运动学。特别是海军跟踪系统在多传感器跟踪场景中利用不同类型的雷达(2-D、3-D)进行稳健估计。由于 2-D 雷达提供的信息仅包含距离和方位角值,因此很难使用 2-D 雷达估计空中物体的高度。为了克服这一限制,考虑采用几何方法来组合从位于两个不同位置的两个 2-D 雷达获得的信息。由于几何方法的解决方案取决于某些几何特征,因此不可能用一对传感器获得良好的结果。然而,为了获得更好的结果,提出了一种方法,并尝试使用两个以上的 2-D 雷达结合基于模糊逻辑的验证。本文讨论了与 2-D 雷达跟踪相关的问题,以及包括三角测量几何和基于模糊逻辑的验证方法在内的方法,以提高实时高度估计精度。索引术语:模糊决策、模糊逻辑、使用 2-D 雷达进行目标跟踪 I。简介雷达技术的发展始于 20 世纪初的第二次世界大战。所有部队都使用雷达来控制天空和海洋。那个时代开发的雷达技术仍然用于跟踪空中和陆地物体。目标跟踪是一个重要的研究领域,涵盖了国防和商业应用的广阔领域[1]。了解空中情况是空域控制的一项基本任务。多雷达跟踪 (MRT) 是海军目标跟踪应用中广泛使用的技术。在多传感器数据融合系统中,从位于不同位置的多个雷达获得的信息被融合到手稿中 2010 年 5 月 20 日收到 SGK Murthy 在印度海得拉巴国防研究与发展实验室工作,电话:91-40-24151654,电子邮件:sgk_murthy@yahoo.com MV Ramana Murthy 在印度海得拉巴奥斯马尼亚大学数学系工作,电子邮件:mv_rm50@gmail.com D Satya Narayana 在印度海得拉巴奥斯马尼亚大学数学系工作