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World File Search System关键技术
ASPI 的关键技术追踪
下面是一个直观的快照，显示了按 44 项技术领域高影响力研究成果占比 (%) 排名的前 5 个国家。我们添加了一列（最右边），我们称之为“技术垄断风险”。该指标旨在突出单个国家/地区的技术专长的集中度。它包括：
愿景、需求、关键技术和测试平台
这项工作得到了国家重点研发计划（2018YFB1801101）、国家自然科学基金（61960206006）、江苏省科技攻关计划（工业前瞻性与关键技术）BE2022067 和 BE2022067-1、欧盟 H2020 RISE TESTBED2 项目（872172）、欧盟 H2020 ARIADNE 项目（871464）、欧盟 H2020 RISE-6G 项目（101017011）以及美国国家科学基金会（CCF-1908308 和 CNS-2128448）的支持。同时还要感谢毛希晨、卜英兰、季文协、周子豪、杨越、辛利建、常恒泰和黄多贤，他们对本研究提供了宝贵的帮助和建议。C.-X. Wang（通讯作者）、XH You（通讯作者）、XQ Gao、XM Zhu、ZX Li、C. Zhang 和 YM Huang 都来自东南大学信息科学与工程学院国家移动通信研究实验室，南京 210096，中国，以及紫金山实验室，南京 211111，中国（电子邮箱：{ chxwang, xhyu, xqgao, xm zhu, lizixin, chzhang, huangym } @seu.edu.cn）。 HM Wang 就职于东南大学信息科学与工程学院和毫米波国家重点实验室，南京 210096，中国，同时也就职于紫金山实验室普适通信研究中心，南京 211111，中国（电子邮件：hmwang@seu.edu.cn）。YF Chen 就职于英国华威大学工程学院，考文垂 CV4 7AL，英国（电子邮件：yunfei.chen@warwick.ac.uk）。H. Haas 就职于英国思克莱德大学电子电气工程系 LiFi 研究与开发中心，格拉斯哥 G1 1XQ，英国（电子邮件：harald.haas@strath.ac.uk）。JS Thompson 就职于英国爱丁堡大学工程学院数字通信研究所，爱丁堡 EH9 3JL，英国（电子邮件：john.thompson@ed.ac.uk）。 EG Larsson 就职于瑞典林雪平大学电气工程系 (ISY)，邮编 581 83 Linkoping，电子邮箱：erik.g.larsson@liu.se。M. Di Renzo 就职于巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究院、中央理工学院、信号与系统实验室，邮编 3 Rue Joliot-Curie，邮编 91192 Gif-sur-Yvette，法国。(marco.di-renzo@universite-paris-saclay.fr) W. Tong 就职于加拿大华为技术有限公司无线先进系统与能力中心，邮编 渥太华，邮编 ON K2K 3J1，加拿大。(电子邮件：tongwen@huawei.com)。 PY Zhu 就职于华为技术加拿大有限公司，加拿大安大略省渥太华 K2K 3J1（电子邮件：peiying.zhu@huawei.com）。X. Shen 就职于滑铁卢大学电气与计算机工程系，加拿大安大略省滑铁卢 N2L 3G1（电子邮件：sshen@uwaterloo.ca）。HV Poor 就职于普林斯顿大学电气与计算机工程系，美国新泽西州普林斯顿 08544（电子邮件：poor@princeton.edu）。L. Hanzo 就职于电子与计算机科学学院，南安普顿大学，南安普顿 SO17 1BJ，英国（电子邮件：lh@ecs.soton.ac.uk）
基于高效深度网络模型的智能工厂机器视觉关键技术
现有的智能空间机器视觉技术大多面向具体应用，不利于知识共享和重用，大部分智能设备需要人参与控制，不能主动为人提供服务。针对以上问题，本研究提出基于深度网络模型的智能工厂，能够基于庞大的数据库进行数据挖掘和分析，使工厂具备自学习能力，在此基础上完成能耗优化、生产决策自动判断等任务。基于深度网络模型，提高了模型对图像分析的准确率。增加隐层数会导致神经网络出现误差，增加计算量，可根据模型特点选择合适的神经元个数。当IoU阈值取0.75时，其性能同比提升1.23%。由非对称多个卷积核组成的残差结构，不仅增加了特征提取层数，还可以让非对称图像细节得到更好的保留。训练好的深度网络模型识别准确率达到99.1%，远高于其他检测模型，其平均识别时间为0.175s。在机器视觉技术研究中，基于深度网络模型的智能工厂不仅保持了较高的识别准确率，还满足了系统的实时性要求。
该系统是电动汽车能源管理的关键技术，将由马瑞利自主开发和生产，预计于 202 年上市。
“我们很高兴获得这项重要任务，尤其是因为这项技术在电动汽车的能源管理中起着关键作用。” Marelli 电力传动系统部门总裁 Hannes Prenn 表示。“这进一步加强了我们与全球汽车制造商的合作，也是对 Marelli 多年来在开发不同架构的 BMS 方面积累的丰富经验的认可，这些 BMS 可以满足我们客户的特定需求，并与他们共同打造未来的汽车。” 获奖的电池管理系统将由 Marelli 位于意大利和日本的电力传动系统团队开发和测试。该系统计划于 2026 年开始生产，为汽车制造商的各个工厂供货。BMS 将基于分布式架构，需要的线束更少。该系统（简而言之，其作用是监控和控制电池）将所有与锂电池单元相关的硬件集成到电池模块控制器 (CMC) 上，该控制器直接放置在被监控的电池模块上。该解决方案减少了大量的布线，布线仅限于相邻 CMC 模块之间的几条传感器线和通信线。因此，每个 CMC 都更加独立，并根据需要处理测量和通信。电池管理系统的主要任务是管理电池的存储电量和容量，以便为车辆提供能量，同时检查和提供有关电池的信息
中国背景下可再生能源消纳场景下共享储能应用前景、发展现状及关键技术
摘要：随着碳达峰与碳中和目标的推进和可再生能源主导电力系统建设的推进，可再生能源将成为我国电力系统的主要电源，如何保障可再生能源的消纳也将成为未来可再生能源主导电力系统发展过程中的核心问题。在此背景下，共享储能（SES）作为一种结合储能技术与共享经济的新型商业模式，有望在可再生能源消纳场景中发挥重要作用。本文系统梳理了SES在中国背景下可再生能源消纳场景中的应用前景、发展现状及关键技术，为该商业模式的推广提供有益的参考。首先，描述了一种典型的可再生能源消纳SES框架，并给出了该场景中SES的三种基本形式；然后，结合碳达峰目标下的可再生能源发电规划和现行可再生能源消纳保障机制，定量分析了SES在可再生能源消纳场景中的应用前景。在此基础上，总结了我国典型区域及省级行政区域储能系统提供调峰辅助服务的规律，结合实际市场数据分析了储能系统在可再生能源消纳场景下的发展现状，并提出了推动储能系统在可再生能源消纳场景下进一步发展的关键技术。
面向装备战损试验评估的数字孪生体系架构及关键技术研究
摘要：为突破传统装备战损评估方法面临的技术瓶颈，通过分析数字孪生在战损评估中的应用现状，总结当前数字孪生技术在战损评估中的应用需求及存在的问题。以战损试验为依托，在梳理装备战损试验评估与数字孪生技术研究现状的基础上，探究面向装备战损试验评估的数字孪生技术的内涵及应用特点。构建了面向装备战损试验评估的数字孪生体系架构及实施方案。提出了面向战损试验评估的数字孪生关键技术及实现。本研究为数字孪生在战损评估中的应用提供了理论参考和方法指导，对数字孪生战场建设和战损评估的开展具有重要的参考意义。
面向装备战伤试验评估的数字孪生体系架构与关键技术研究
摘要：为突破传统装备战斗损伤评估方法面临的技术瓶颈，通过分析数字孪生在战斗损伤评估中的应用现状，总结当前数字孪生技术在损伤评估中的应用需求及存在的问题。
关键技术和工业能力
1 Masha Hedberg 和 Andres Kasekamp，“波罗的海国家”，《欧洲防务政策和武装部队手册》，Hugo Meijer 和 Marco Wyss 编辑，牛津大学出版社，2018 年，第 214-230 页。 2 立陶宛共和国议会，关于立陶宛共和国政府 2018 年 8 月 13 日第 818 号决议“关于批准国家网络安全战略”修正案，2018 年。[检索自：https://e-seimas.lrs.lt/portal/legalAct/lt/TAD/e16e7761fc4b11e89b04a534c5aaf5ce] 3 同上。 4 关于立陶宛共和国议会的决议 2002 年 5 月 28 日第 818 号决议“关于批准国家网络安全战略”修正案，2018 年。[检索自：https://e-seimas.lrs.lt/portal/legalAct/lt/TAD/e16e7761fc4b11e89b04a534c5aaf5ce] 3 同上。 4 关于立陶宛共和国议会的决议 2002 年 5 月 28 日第 818 号决议IX-907 号修正案关于批准 2021 年国家安全战略。[检索自：https://e-seimas.lrs.lt/portal/legalActPrint/lt?jfwid=124aazcfpq&actualEditionId=zDQFzPCLKi&documentId=TAIS.167925&category=T AD] 5 同上。 6 采访立陶宛国防部国防物资局局长西吉塔斯·泽昆斯卡斯 (Sigitas Dzekunskas) 和立陶宛国防部国防物资局研究与技术部负责人 Laurynas Mockaitis，2022 年 11 月。 7 立陶宛国防部长 Arvydas Anušauskas，“Gynybos pramonės ir krašto” apsaugos sistemos Beendradarbiavimo perspektyvos”，2022 年 11 月 7 日。 [摘自：https://www.lrt.lt/naujienos/pozicija/679/1814302/arvydas-anusauskas-gynybos-pramones-ir-krasto-apsaugos-sistemos- Bendradarbiavimo-perspektyvos]
移动式热能储存用于余热回收利用-关键技术探讨
摘要：波兰能源部门的变化，包括对热能的需求和使用，要求采取适当措施，使可用热源多样化，增加可再生和低排放源在热能生产中的份额，增加废热回收和利用。人们越来越重视减少碳足迹、减少污染、减少原材料使用、减少废热和提高企业能源效率等问题。越来越多的问题出现了——哪些技术可以用来解决已发现的问题和需求。本出版物提出的支持这些需求的解决方案是使用移动式热能存储 (M-TES) 技术。这种技术的使用具有巨大的潜力，但也涉及在进行这种技术的设计、建造和使用时需要考虑的许多条件。本出版物的主要目的是详细描述移动式热能存储技术，并讨论与 M-TES 的设计和使用相关的各种实际方面。讨论技术时既要考虑应用，也要考虑具体领域。第一种情况是逐步讨论，从设计阶段到报废阶段。第二种情况是一次讨论一个领域，包括：技术、法律、经济和环境。在讨论技术之前，先分析该领域现有的解决方案。最新情况表明，尽管人们对该主题的兴趣日益浓厚，但该领域仍有少数解决方案已经实施并投入使用。分析表明，M-TES 是一种具有巨大潜力的解决方案。然而，有必要对其进行开发，特别是在技术和经济领域。
DD2345，“军事关键技术数据协议”
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