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建筑空调的基于热泵的多源多源可再生能源系统：想法项目体验
当前的论文介绍了在Horizon 2020 EU框架计划下资助的正在进行的思想研究项目的最先进。该项目涉及来自六个欧洲国家的14个合作伙伴，并提出了一个多源具有成本效益的可再生能源系统，以供建筑物信封的脱碳。该系统具有由热泵为建筑物热管理提供的辐射地板。热泵可以通过使用光伏/热太阳能电池板，空气热交换器和浅层平板式热交换器来利用阳光，空气和/或地面作为热源。通过相变材料沿几个系统组件扩散的相位材料，例如：辐射地板以增加其热惯性，太阳能电池板用于冷却，以增强土壤热容量。在项目框架内，一个小规模的建筑物，具有大量的传感器用于测试目的，两座大型建筑物旨在配备提议的可再生能源系统。小规模建筑目前正在运行中，目前的工作中讨论了第一个结果。初步数据表明，虽然多源系统加上热泵特别有效，但在城市规模上获得合适的热能储藏很复杂。
现场环境中无线传感器网络节点的多源能量收集系统
摘要 —本文介绍了适用于自供电无线传感器网络 (WSN) 节点的硬件平台的设计、实现和特性。其主要设计目标是设计一个混合能量收集系统，以延长 WSN 节点在现场环境中部署后的使用寿命。除了实现最佳组件（微控制器、传感器、射频 (RF) 收发器等）以实现最低功耗外，还需要考虑能源，而不是频繁充电或更换电池。因此，该平台采用了多源能量收集模块，从周围环境中收集能量，包括风能、太阳辐射和热能。该平台还包括一个通过超级电容器、RF 收发器模块和主微控制器模块的能量存储模块。实验结果表明，经过适当集成的 WSN 节点系统将储备足够的能量，并满足现场环境中无电池的 WSN 节点的长期供电需求。实验结果和九天的经验测量表明，平均每日发电量为7805.09 J，远远超过WSN节点的能量消耗（约2972.88 J）。
有向平面图中的多源多源最大流量
他们分别向所有来源和下沉，但这种减少并不能保留平面性。使用Orlin的算法进行稀疏图[21]导致O（n 2 / log N）的运行时间。对于少于u的整数容量，可以使用Goldberg and Rao [9]的算法，它导致O（n1。5 log n log u）。Miller和Naor [19]首先研究了具有多个来源和水槽的平面图中的最大流量。他们为所有水槽和来源都位于单个面边界的情况下给出了一种分裂和争议算法。插入Henzinger等人的线性最短路径算法。[12]产生O（n log n）的运行时间。Borradaile和Harutyunyan具有相同的运行时间的迭代算法[2]。Miller和Naor还为源头和水槽位于K不同面部边界的情况下提供了一种算法。使用O（n log N） - 时源单源单源单源最大流量算法和klein [3]产生O（k 2 n log 2 n）的运行时间。Miller和Naor表明，当知道多少商品在每个来源和每个水槽都产生/消耗时，可以找到一致的流量路由，而尊重ARC容量的一致路由可以降低到最短的最短路径[19]，可以在O（n log 2 N/ log log 2 n/ log log log N n n/ log log N n n n n/ log log n n）时[20]。
加拿大巡逻护卫舰多源数据融合系统集成优化
自 1991 年以来，洛克希德马丁加拿大公司 (LM Canada) 的研究与开发 (R&D) 小组一直在开发和演示 1、2、3 和 4 级数据融合、资源管理和成像技术，这些技术将为海军和空中指挥与控制 (C2) 提供观察-定位-决策-行动 (OODA) 决策能力/工具，供加拿大巡逻护卫舰 (CPF) 和加拿大 CP-140 (Aurora) 固定翼飞机使用。在过去三年中，LM Canada 与加拿大国防研究机构 Valcartier (DREV) 合作，还建立了一个通用专家系统基础设施，并已证明它适合将这些决策技术集成到实时指挥与控制系统 (CCS) 中。多源数据融合 (MSDF) 技术是这些决策技术中最成熟的，很可能最快集成到目前部署的 CCS 上。在过去的两年中，LM 加拿大研发团队已开始致力于重新构建和优化概念验证 MSDF 算法，以建立一个原型，该原型将准备好集成到现有平台（特别是 CPF）上，并可以在 2000 年底之前执行实时跟踪和识别。这种重组和优化正在分阶段进行。
多源遥感数据的潜力......
感谢我的两位论文导师 Pascal Allemand 和 Christophe Delacourt。感谢您信任我，为我投入时间，并为我提供完成这个项目的方法。感谢 Christophe 的热情、活力和自发性。感谢帕斯卡的冷静、专注、严谨和积极进取（“摇滚之心”）。我要热烈感谢帕特里克·莱德鲁。在这三年里，我受益于你们的动力、你们的能量、你们的支持和你们的地质知识。感谢 Herv´e Le Borgne，没有他我就会淹没在资料来源的独立性中。感谢您对我们的所有讨论、鼓励以及对本研究的参与。感谢奥利维尔·布尔乔亚在纳米比亚战场上陪伴我们。与您分享这次旅行，无论是为了深夜谈话还是为了我作为一名野外地质学家的学徒，我真的很高兴。感谢 Ondrej Sramek，他为约束下光谱混合物分析的编程做出了贡献。感谢您投入的时间、动力和兴趣。感谢托马斯·贝克对我们的研究和结果如此热情（感谢您通过烧烤向我们介绍了纳米比亚生活的一部分）。还要感谢 Serge Elmi 让我参与他在摩洛哥的测绘项目。