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ION 托管有效载荷服务
将有效载荷封装在立方体卫星结构内，通过标准、定义明确的接口进行通信，大大简化了机载实验的开发和测试。客用有效载荷从托管航天器的主总线接收电力、电信和热控制。控制托管航天器方向的能力使有效载荷操作员能够在不同的光照和黑暗条件下进行测试和实验，或将其指向多个轨道上的全球不同区域。发射和运营成本捆绑在标准服务包中，定价方案可预测，不含非经常性成本，降低了在轨操作有效载荷所需的准入门槛。
光伏风电场储能系统附加运行优化模型
摘要。本文讨论了用于综合利用太阳能和风能的光伏和风力发电厂的建模和优化方法。给出了太阳能电池和风力发电厂特性对输入参数依赖性的建模结果。考虑了输出电压安培和功率参数随环境条件的变化。介绍了发电厂数学建模的各种编程方法。介绍了通过连接分流二极管来优化太阳能电池输出特性的方法。基于过程的数学建模分析了太阳能电池板的运行。研究了天气条件、温度和光照对太阳能装置输出参数的影响。还考虑了太阳能和风能装置与储能系统综合使用的优势。我们考虑基于各种分布函数的风速预测。
NexCOBOT 利用英特尔® 视觉加速器设计...
提高自动化程度是优化不同行业制造运营的关键。然而，传统的机器视觉有其局限性——通常，它只能根据固定规则进行缺陷检测和分类，并在固定环境中工作。例如，光照变化或灰尘或油脂等部分障碍物的存在会对准确性和质量产生负面影响。基于人工智能的方法的引入使机器人技术更加灵活，可以更好地抵御不断变化的环境条件，并可以自由地处理各种检查任务。机器人自动化流程可以通过视觉系统升级，以处理更复杂的任务。虽然现代人工智能方法的好处显而易见，但将这种能力集成到传统的机器视觉流程中可能很复杂。
Mokrane Hadj-Bachir、P de Souza、P Nordqvist、N Roy。固体空气颗粒对激光雷达传感器干扰的建模。SIA SIMULATION NUMERIQUES，2021 年 4 月，数字活动，法国。 hal-03220397
为了确保自动驾驶安全可靠，感知功能必须由足够的人工视觉支持。考虑传感器的性能已变得非常重要，以确保其可靠性，从而确保车辆即使在恶劣的环境影响下也能安全，例如雨、灰尘、雪 [1] [2] 或传感器屏幕正面受到污染 [3]。由于可用的传感器种类繁多，并且范围、分辨率或灵敏度方面的选择似乎无穷无尽，因此很难为自己的自动驾驶汽车 (AV) 应用选择最佳系统 [4] [5]。LIDAR 传感器在机器人和汽车领域非常受欢迎，因为它们能够提供高密度数据和精确的距离测量，同时对光照条件具有相对的鲁棒性。LIDAR 传感器从环境中捕获高清数据
人工智能如何简化自动化光学表面检查……
摘要 虽然自动光学检测 (AOI) 对薄膜/无纺布/纸张等表面及其随后的转换/层压产品的功能越来越强大和通用，但部署到日常运营中有时会很困难，特别是在运营和驻地工程人员减少的情况下。因此，AOI 制造商必须将开发重点放在工具和方法上，以实现 AOI 系统在日常操作中基本上无人干预的目标，并尽可能简化其初始部署。这是使用各种形式的人工智能 (AI) 来实现的，这些人工智能可以自动执行诸如调整光照水平、检测水平和缺陷分类等任务。本文将介绍这些功能的一般工作原理，并展示其使用情况的研究。
用于图像风格化的竞争神经网络
图像处理行业是全球增长最快的行业之一。电影制片厂雇佣了数百名设计师，以在截止日期前制作 CGI（计算机生成图像）视频。所做的工作极其艰苦，而且类型单一。这些特性使其成为用人工神经网络 (ANN) 取代 IT 工作者的潜在候选者。图像光照条件的变化尤其复杂和单调，特别是白天图像变为夜间图像和反之亦然。直到 2014 年，这个问题还没有解决方案，允许以当前一代图像格式 (1280 × 720 或 1920 × 1080 像素) 可接受的分辨率进行风格化。2014 年，生成对抗网络 (GAN) 的架构被发明 [15]。
计算器估计树二氧化碳的隔离
工具树在整个生命周期中将碳存储在其树干，树枝，叶子和根系中。树木的生长和碳存储受多种因素的影响，包括物种，土壤质量，水的可用性，光照和其他环境变量。为了解释这些方面，应至少详细介绍CO 2的计算器估算CO 2固换，或者允许用户选择碳池，碳存储时间范围，树种物种和地理规模。在选定的工具中，四个结合了详细评估1所需的最小方法论细节和数据质量，如表1所示。根据我们的分析，为每个分配了数据质量指标（DQI）分数（0-100，更高）。