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World File Search System低成本的
新墨西哥州可再生能源输送管理局
即使没有联邦税收抵免激励，风能和太阳能现在也比新天然气和新煤炭更便宜。 风能和太阳能是完全基于低成本的新能源市场的重要组成部分。 到 2030 年代初，新风能和太阳能将比现有天然气更便宜。 有组织的西部电网将需要输电升级和灵活的电网。
军事应用的智能触发武器系统
shreyamuralidhara03@gmail.com 和 nagarathna@jssateb.ac.in 摘要：在印度，边境安全完全依赖于士兵。这是一项由军队承担的重要且必要的任务。为了减轻士兵的负担，我们使用机器人，这也有助于提高边境地区的安全。目前对边境安全和监视非常有用的武器化机器人系统过于昂贵，而对它们应用的需求却在不断增加，这就是为什么他们借助现有的人类团队来解决危险任务的原因。这个项目旨在解决这个问题，因为我们开发了一种低成本的机器人设备，它能够使用各种半自动武器向目标精确射击，并且安全可靠。这个项目包括 3 个步骤：检测人类入侵者的脸部、无线通信和触发武器。为了这个项目的目的，我们使用基于微控制器的自动系统。该系统的基本思想是使用超声波传感器检测人类入侵者。通过无线通信，信息将被发送到军营，军营将触发枪支射击敌人。本文的主要目标是开发一种低成本的机器人设备来保护边境地区，因为士兵很难监视这些地区。关键词：人类入侵者、无线通信、超声波传感器、微控制器
可再生能源设施退役：行业建议
• 报废可再生能源设施规划的替代策略可能包括更新地面设备（例如风力涡轮机、太阳能电池板或电池），方法是用新的、更高效的涡轮机替换旧设备，或用新的、更高效的技术替换原来的涡轮机部件。这通常被称为“重新供电”，使设施继续其商业运行寿命，提供清洁、高效、低成本的能源。
空间加速度计三联体 (SAT)
SAT 以霍尼韦尔数十年来在太空级角速率传感器技术领域的领先地位为基础，充分利用了 HG4934SRS 三轴空间速率传感器中使用的合格组件。它采用小巧、轻便、低功耗和低成本的封装，可提供一流的性能，是小型卫星的理想选择。SAT 可实现保证的 TID 和 SEE 辐射性能。
麻省理工学院开放访问文章，使能源严谨...
将严格的能源创新政策评估[接受的手稿版本。完整发表的文章可用：PLESS，J。，Hepburn，C。＆Farrell，N。将严谨性带入能源创新政策评估。nat Energy（2020）。https://doi.org/10.1038/s41560-020-0557-1]由Jacquelyn Pless，A， * Cameron Hepburn，B和Niall Farrell C抽象的清洁能源创新对低成本的能源脱碳的碳化是至关重要的。
针对嗜睡检测的可用低成本EEG耳机的系统评价
嗜睡是交通事故和工业事故的主要原因，使生活和生产力造成了损失。脑电图（EEG）信号可以反映意识和专注力，而低成本的消费者EEG耳机在市场上可用。将这些设备用作嗜睡探测器可以增加针对小型企业和发展中国家的安全性和生产力提高设备的可及性。我们对当前可用的低成本，基于脑电图的嗜睡检测系统进行了系统评价。我们试图确定是否可以可靠地用作消费者脑电图的脑电图。我们包括了记录的案例，描述了使用基于消费者的EEG设备，包括Neurosky Mindwave，Interaxon Muse，Emotiv Epoc，Emotiv Insight和OpenBCI。46项相关研究，约27个报告了精度得分。 其中最低的是神经性思维自我，最低31％。 通过OpenBCI研究，报告的第二最低精度为79.4％。 在许多情况下，算法优化仍然是必要的。 精确计算，系统校准和嗜睡的不同定义的不同方法使直接比较有问题。 但是，即使是基本特征，例如脑电带的功率谱，也能够始终如一地检测到嗜睡。 每个特定设备都有自己的功能，权衡和限制。 广泛使用的光谱特征即使使用低成本的消费者设备也可以实现成功的嗜睡检测。但是，可靠性问题仍必须在职业环境中解决。46项相关研究，约27个报告了精度得分。其中最低的是神经性思维自我，最低31％。通过OpenBCI研究，报告的第二最低精度为79.4％。在许多情况下，算法优化仍然是必要的。精确计算，系统校准和嗜睡的不同定义的不同方法使直接比较有问题。但是，即使是基本特征，例如脑电带的功率谱，也能够始终如一地检测到嗜睡。每个特定设备都有自己的功能，权衡和限制。广泛使用的光谱特征即使使用低成本的消费者设备也可以实现成功的嗜睡检测。但是，可靠性问题仍必须在职业环境中解决。
AI Conductor 在软件开发中的价值
技术格局瞬息万变，组织不断寻求加速软件开发、同时保持高质量和降低成本的方法。然而，他们经常发现自己陷入了项目管理的“难以实现的三角关系”——时间、成本和质量之间的权衡。平衡这三个因素一直是软件开发行业的永恒挑战。但如果有一种方法可以摆脱这个三角关系并同时实现这三个因素呢？AI Conductor 就是一个不错的选择。
