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idls 集成 - CP Technologies
综合数据链路系统 (IDLS MK-II) 是一种先进的单机数字数据链路系统，专为对尺寸、重量和功率 (SWaP) 敏感的中大型平台的远程操作而设计。作为当今已知的大多数要求的有效解决方案，这种先进的系统采用开放式架构，并支持全双工宽带、数字链路、纠错技术和上行链路 (UPL) 和下行链路 (DNL) 信道中的高速通信。IDLS MK-II 可以从大多数可用传感器下行实时视频图像、LAN、串行数据和信息。它将成熟的技术和标准与先进的算法相结合，为最恶劣的条件提供可靠性和高性能。
idls 集成 - CP Technologies
综合数据链路系统 (IDLS MK-II) 是一种先进的单机数字数据链路系统，专为对尺寸、重量和功率 (SWaP) 敏感的中大型平台的远程操作而设计。作为当今已知的大多数要求的有效解决方案，这种先进的系统采用开放式架构，并支持全双工宽带、数字链路、纠错技术和上行链路 (UPL) 和下行链路 (DNL) 信道中的高速通信。IDLS MK-II 可以从大多数可用传感器下行实时视频图像、LAN、串行数据和信息。它将成熟的技术和标准与先进的算法相结合，为最恶劣的条件提供可靠性和高性能。
单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。
综合驾驶舱和客舱通信应用进展
2.1目前窄带（L波段、VHF、HF）系统多用于座舱通信，提供语音和数据通信服务；Ku/Ka波段多用于客舱通信，为客舱旅客提供互联网接入服务。随着以Ka/Ku高通量卫星为代表的新一代宽带卫星技术的发展和成熟，客舱通信容量大幅提升，单机速率已高达100Mbps，流量成本大幅降低（目前约为座舱成本的1/100或以下）。以座舱宽带连接为特征的新一代互联飞机，有助于提升航空公司运维和管控服务能力，未来将迎来爆发式发展。近年来，包括Inmarsat在内的许多国家和组织都在大力发展和部署高通量卫星。HTS业务网络的快速发展，为一体化驾驶舱客舱宽带空地互联的规模应用提供了有利条件和机遇。
通过混合整数线性规划对工业现场进行综合生产和能源供应规划
摘要：如今，工业生产现场面临两大问题：需要减少生产过程对环境的影响，以及能源价格上涨造成的经济困难。这两个挑战可以通过使用现场可再生能源发电为工业过程提供动力来部分解决。然而，电价的波动性和当地可再生能源的间歇性导致需要解决综合工业生产和能源供应规划问题。这项工作研究了由电网电力和现场可再生能源驱动的工业过程的单机多产品批量问题。我们提出了一种新的比例批量和调度问题扩展，它依赖于两级结构进行时间离散化。第一级与产品需求满足有关，第二级用于生产和能源供应规划。将提出的扩展与之前发布的处理类似问题的一般批量和调度问题扩展进行了比较。我们的初步数值结果表明，在大多数情况下，我们的模型提供了相同成本的生产计划，但计算工作量显著减少。
风冷冷水机组 50Hz | 美的
美的风冷涡旋式冷水机组采用空气作为冷却/加热源，水作为冷却/加热介质，通过室内终端（AHU/FCU）冷却/加热室内环境温度。风冷式冷水机组的初始投资和维护成本通常低于水冷系统，它不需要冷却塔、冷凝水泵和相关的冷凝水化学处理系统。模块化设计理念使应用从单机到多机系统再到数千吨的装机容量。采用高可靠性和卓越效率的系统，美的风冷模块化冷水机组成为各种风冷项目的最佳选择之一。凭借最新的模块化设计技术、高效的 V 型热交换器和精确的气体流量控制技术以及数字压缩机应用，美的风冷涡旋式冷水机组系统始终处于最高效率阶段。模块化和压缩机操作根据实际负载需求智能调整，以保持最经济的工作状态。它们广泛应用于学校、医院、购物中心、办公室以及工厂和制造加工区。
sicnav：使用模型预测性控制和二线优化的安全且交互式人群导航
摘要 - 机器人需要预测和对人类动作做出反应，以在没有冲突的情况下在人群中导航。许多现有的方法将预测与计划的预测无法解释机器人和人类动作之间的相互作用，并且可能导致机器人被卡住。我们提出了SICNAV，这是一种模型预测控制（MPC）方法，该方法共同解决了机器人运动并预测闭环中的人群运动。我们在人群中对每个人进行建模，以遵循最佳的倒数避免避免（ORCA）方案，并将该模型嵌入机器人的本地规划师中，从而导致了双重非线性MPC优化问题。我们使用KKT改制将双重问题作为单个级别施放，并使用非线性求解器进行优化。我们的MPC方法可以影响行人运动，同时明确满足单机器人多人类环境中的安全限制。我们在两个模拟环境中分析了SICNAV的性能，并使用真实机器人进行了室内实验，以证明可以影响周围人类的安全机器人运动。我们还验证了在人类轨迹数据集上孔口的轨迹预测性能。代码：github.com/sepsamavi/saf-interactive-crowdnav.git。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
阿丽亚娜 5 号 - 阿丽亚娜空间公司
2.7.3. GTO 双机发射的发射窗口 2.7.4. GTO 单机发射的发射窗口 2.7.5. 非 GTO 发射的发射窗口 2.7.6. 发射推迟 2.7.7. 升空前关闭发动机 2.8. 上升阶段的航天器定位 2.9. 分离条件 2.9.1. 定位性能 2.9.2. 分离模式和指向精度 2.9.2.1. 三轴稳定模式 2.9.2.2. 自旋稳定模式 2.9.3. 分离线速度和碰撞风险规避 2.9.4. 多重分离能力 第 3 章 环境条件 3.1. 一般要求 3.2. 机械环境 3.2.1. 静态加速度 3.2.1.1. 地面 3.2.1.2. 飞行中 3.2.2.稳态角运动 3.2.3. 正弦等效动力学 3.2.4. 随机振动 3.2.5. 声振动 3.2.5.1. 地面 3.2.5.2. 飞行中 3.2.6. 冲击 3.2.7. 整流罩下的静压 3.2.7.1. 地面 3.2.7.2. 飞行中 3.3. 热环境 3.3.1. 简介 3.3.2. 地面操作 3.3.2.1. CSG 设施环境 3.3.2.2. 整流罩或 SYLDA 5 下的热条件 3.3.3. 飞行环境 3.3.3.1. 整流罩抛弃前的热条件 3.3.3.2. 气动热通量和整流罩抛弃后的热条件 3.3.3.3. 其他通量 3.4. 清洁度和污染 3.4.1.环境中的洁净度 3.4.2. 沉积污染 3.4.2.1. 颗粒污染 3.4.2.2. 有机污染 3.5. 电磁环境 3.5.1. L/V 和范围 RF 系统 3.5.2. 电磁场 3.6. 环境验证