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半导体
Amperex OC50、OC51 CBS-Hytron PT-2A、PT-2S 通用电气 G11、G11A、SX4A、Z2、2N30、2N31 Hydro-Aire A-0、A-1、A-2、A-3、S-0、S-1、S-2 Nat'l Union Electr T18A、T18B 无线电接收器 R1698、R1729、R1734 Raytheon CK716 RCA 2N32、2N33、TA165K、TA166、TA172 Sprague Electric 5A、2N159 Sylvania 2N32、2N33、3N21（四极管！） 德州仪器 100、101、102、103 晶体管产品 2A、2B、2C、 2D、2E、2F、2G、2H、2L 2N32、2N33、2N50、2N51、2N52、2N53 西电 2A、3A（光电二极管）、A1698、A1723、A1729、A1768、AN2891 2N21、2N21A、 2N22、2N23、2N24、2N25、2N26 2N67、2N110 贝尔实验室 BL115、M1689、M1698、M1729、M1734、M1768、M1832 1698、1729、1734、1768 西屋 WX3347、 WX4811、WX4812未知 2N72
通信有限环境的自主空中搜索和重新审视行为
本文介绍了多代理无人机系统（UAS）的自主搜索和重新审视策略，该策略是专门针对可能有限或拒绝通信的远程操作量身定制的。多个UA被指示对一个区域进行大区域搜索，然后重新审视任何感兴趣的对象，以确认其身份。该策略利用板载对象检测和本地化来确定与地面站运算符的数据通信的优先级，以实现未来的完全自主解决方案。使用现有的自主软件包进行快速原型制作和集成，并在飞行位置的数字双胞胎中使用软件中的软件（SITL）测试进行。使用配备有机载感应和计算的定制四极管平台对拟议的搜索策略的性能进行了实验评估。重新访问策略被发现是有效的，特别是由于它能够收集有关已识别对象的更多数据，从而帮助减轻可能未针对特定情况进行优化的检测模型。
在设计无人驾驶二次的可配置无人机自动驾驶仪
无人驾驶汽车（无人机）和四型人正在越来越多的应用中使用。通过纳入新的经济技术来不断改善森林火灾的检测和管理，以防止生态退化和灾难。使用内部圈循环设计，本文讨论了四个四面体的态度和高度控制器。作为高度非线性系统，可以通过假设几个假设来简化四项动力学。使用非线性反馈线性化技术，LQR，SMC，PD和PID控制器开发了四极管自动驾驶仪。通常，这些方法用于改善控制和拒绝干扰。pd-pID控制器还通过智能算法部署在烟雾或火灾的跟踪和监视中。在本文中，已经研究了使用具有可调参数的组合PD-PID控制器的效率。使用MATLAB Simulink通过模拟评估了性能。进行评估提出方法的计算研究表明，本文介绍的PD-PID组合产生了有希望的结果。
欧洲合作，调查下一代重离子治疗的超导磁铁
摘要 - 在最近推出的欧洲合作中，正在调查用于龙门和加速器（同步器）的内部离子治疗磁铁，在欧洲H2020 Hitri Plus和I.Fast计划的框架中，该合作已为超导磁铁提供了一些用于工作包的资金。超导磁体的设计和技术将用于离子治疗同步器，尤其是 - 尤其是龙门，作为430 MeV/nucleon离子（C-ION）的参考光束，具有10个离子/脉冲。磁体的直径约为60-90毫米，4至5 t峰值峰值，磁场的变化约为0.3 t/s，质量良好。本文将说明协作和技术计划的组织。各种超导体选项（LTS，MGB 2或HTS）和不同的磁铁形状，例如经典的Costheta或创新的Canted Costheta（CCT），具有弯曲的多功能（偶极子和四极管），在评估中，CCT为基线。这些研究应为现有设施的新超导龙门设计设计提供设计投入，并在更长的时间范围内，用于将新的强子治疗中心放置在东南欧（Seeiist Project）。
半导体电子学：材料，...
可获得受控电子流的装置是所有电子电路的基本组成部分。在 1948 年发现晶体管之前，此类装置大多是真空管（也称为阀门），例如真空二极管具有两个电极，即阳极（通常称为极板）和阴极；三极管具有三个电极——阴极、极板和栅极；四极管和五极管（分别有 4 个和 5 个电极）。在真空管中，电子由加热的阴极提供，通过改变不同电极之间的电压可获得这些电子在真空中的受控流动。电极间空间必须为真空，否则移动电子可能会在与其路径中的空气分子碰撞时失去能量。在这些装置中，电子只能从阴极流向阳极（即只能朝一个方向流）。因此，此类装置通常被称为阀门。这些真空管设备体积庞大，功耗高，通常在高电压（~100 V）下工作，寿命有限，可靠性低。现代固态半导体电子器件的发展可以追溯到 20 世纪 30 年代，当时人们意识到某些固态半导体及其结可以控制流经它们的电荷载流子的数量和方向。光、热或施加的小电压等简单激励可以改变半导体中移动电荷的数量。请注意，电源
大型场景的有效的以Rob中心的入住网格地图...
摘要 - 激光雷达技术的最新进展为机器人导航提供了新的可能性。鉴于在机器人运动计划中广泛使用占用网格图（OGM），本文旨在应对将激光雷达与OGMS相结合的挑战。为此，我们提出了ROG-MAP，这是一种基于网格的OGM，它可以维护与机器人一起移动的本地地图，以实现有效的地图操作，并降低大型自动式自动驾驶的内存成本。此外，我们提出了一种新型的增量障碍物方法，该方法显着降低了诊断的计算成本。所提出的方法优于各种公共数据集上的最先进方法（SOTA）方法。为了证明ROG-MAP的有效性和效率，我们将其集成到一个完整的四极管系统中，并对小型障碍和大型场景进行自主行动。在现实世界中以0进行测试。05 m分辨率本地地图和30 m×30 m×6 m本地地图大小，ROG-MAP仅占29。平均以50 Hz的帧速率更新地图的8％（i。e。，5。在20毫秒内96毫秒），包括0。33％（即0。66 ms）要执行障碍障碍，表现出杰出的现实世界表现。我们将ROG-MAP作为开源ROS套件1发布，以促进基于激光雷达的运动计划的开发。
人驾驶的无人机赛车：视觉处理和控制
摘要 - 人类赛车的无人机比算法更快，尽管仅限于固定的摄像头角度，身体速率控制和以数百毫秒为单位的响应潜伏期。从高度动态的视觉信息中选择适当的电机命令的人类飞行员的能力可以更好地理解能够为解决基于视觉的自主导航中当前挑战的关键见解。本文调查了无人机赛车任务中人类眼动，控制行为和战斗性能之间的关系。我们使用高度逼真的无人机赛车模拟器从21个经验丰富的无人机飞行员那里收集了一个多模式数据集，该模拟器也用于招募专业的飞行员。我们的结果表明，随着时间的推移，无人机赛车性能的任务提高。特别是，我们发现眼睛凝视跟踪未来的航路点（即大门），平均第一次固定发生1。5秒和16米，然后到达大门。此外，人类飞行员始终看着未来的内部横向路径（即左右转弯）和垂直演习（即上升和下降）。最后，我们发现飞行员的眼球运动与四极管的指挥方向之间存在很强的相关性，平均视觉运动响应潜伏期为220毫秒。这些结果强调了在人驾驶的无人机赛车中协调眼运动的重要性。我们公开提供数据集。
基于无人机的甲烷排放测量值的几种不确定性来源的定量估计
摘要。甲烷排放的现场水平测量值由操作员与自下而上的散布清单进行对帐，以提高所报告排放的准确性，彻底和确定。在这种情况下，至关重要的是避免测量错误并了解测量不确定性。遥远的飞机系统（通常称为“无人机”）可以在现场级甲烷排放的量化中起关键作用。典型的实现使用“质量平衡方法”来量化排放，高精度甲烷传感器以垂直窗帘模式安装在四极管无人机上。然后可以根据测量的甲烷浓度数据和同时的风数据在事后计算总质量排放率。受控释放测试表明，使用质量平衡方法的错误可能是相当大的。例如，Liu等。（2024）报告了测试的两个无人机解决方案的绝对错误超过100％；另一方面，如果在数据上放置了其他约束，则误差可能会小得多，在Corbett和Smith（2022）中的根平方错误的顺序，将分析限制在风场稳定的情况下。在本文中，我们提出了对物理现象的系统误差分析，该分析影响了与甲烷浓度数据获取和后处理有关的参数质量平衡方法中的误差。这些来源的示例包括单独分析了词的来源，并且必须意识到，实践中可以积累单个错误，并且也可以由未包含在本工作中的其他来源增加它们。
使用机器学习应用于
NASA的第4个新边界任务是Titan Dragonfly可重新定位的Lander。 这款同轴性四极管车将于2028年在泰坦的火箭上发射。 在重力辅助地球飞行和大约6年的运输速度之后，蜻蜓将在2034年左右进入泰坦大气层，目的是探索泰坦的益生元化学和可居住性。 自2016年以来，这种独特应用程序的多旋动设计一直在不断发展，例如泰坦（Titan）在95开尔文（-288 F）的低温气氛，重力为14％的地球大气密度为440％的标准海平面空气的440％，以及在所有这些条件下都无法在所有这些条件下测试整个系统。 本文重点介绍了蜻蜓着陆器的转子设计方面，并为多种飞行条件介绍了多运动设计优化的新颖框架。 该方法论利用机器学习方法，并在蜻蜓的背景下进行了证明。 首先提出了一种新的溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库。 然后将Palmo包裹在贝叶斯优化框架内，并应用于四连杆系统（蜻蜓兰德勒的一侧）。 使用CAMRAD-II综合分析软件对优化的每次迭代生成培训数据，以评估多个相关飞行条件下连续的转子设计。 在CAMRAD-II中分析了大约900个转子设计，发现了4旋转系统的最佳设计，该设计需要对Palmo替代模型进行900万个查询。NASA的第4个新边界任务是Titan Dragonfly可重新定位的Lander。这款同轴性四极管车将于2028年在泰坦的火箭上发射。在重力辅助地球飞行和大约6年的运输速度之后，蜻蜓将在2034年左右进入泰坦大气层，目的是探索泰坦的益生元化学和可居住性。自2016年以来，这种独特应用程序的多旋动设计一直在不断发展，例如泰坦（Titan）在95开尔文（-288 F）的低温气氛，重力为14％的地球大气密度为440％的标准海平面空气的440％，以及在所有这些条件下都无法在所有这些条件下测试整个系统。本文重点介绍了蜻蜓着陆器的转子设计方面，并为多种飞行条件介绍了多运动设计优化的新颖框架。该方法论利用机器学习方法，并在蜻蜓的背景下进行了证明。首先提出了一种新的溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库。然后将Palmo包裹在贝叶斯优化框架内，并应用于四连杆系统（蜻蜓兰德勒的一侧）。使用CAMRAD-II综合分析软件对优化的每次迭代生成培训数据，以评估多个相关飞行条件下连续的转子设计。在CAMRAD-II中分析了大约900个转子设计，发现了4旋转系统的最佳设计，该设计需要对Palmo替代模型进行900万个查询。此演示案例使用统一的流入，在114个CPU内核中评估了10,000,000个潜在的候选转子设计，并在27.8小时内使用规定的唤醒模型在27.8小时内评估了10,000个潜在的转子设计。因此，这项工作可以实现中心转子设计优化，而无需访问高性能计算。
使用...
在下一代智能城市中，无人驾驶汽车（UAV）也被称为无人机在许多高级应用中起着至关重要的作用，例如电力输电线路，运输，运输，航空航天和监视等。由于过高和宽的传输塔高度，传统的电源线检查方法通常无效。此手稿的主要重点是开发自动座无人机/四轮摩托车，该自动脉/四轮驱动器可以通过沿预先计划的路线飞行来悬停在变速箱上，并捕获照片和视频。四足动物具有独特的功能，可以用现有的飞机区分它们，并且在广泛的应用中具有至关重要的作用，例如对交通和拥挤区域的实时监控，远程位置，交付和检查。此手法还解释了高级传感器和组件，例如全球导航卫星系统（GNSS），光流传感器和这里链接等。为电力传输线应用制造自动脉动四轮驱动器所需的所需。制造的四极管包括一个轻巧的S-500框架，配备了智能控制器，例如Pixhawk Cube Orange（2.1）和NVIDIA NANO板，用于接收和分析基于预定标准的机板传感器和相机的数据。提出的方法提高了效率和准确性，对于智能绝缘体检测和检查具有有希望的未来，这是电力网络的宝贵补充。建议的深度学习技术的检测速度为51.8帧/秒，检测准确性高达90.31％。建议的DL算法在电源网格中的智能绝缘体检查方面具有有希望的未来。