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低亚音速开路风洞的设计、制造和测试 - 综述
文丘里流量计，使用强力风扇吹风。它是机械和航空航天工程实验室研究全尺寸或缩小版汽车或飞机模型周围气流行为的典型设备。因此，它在空气动力学设计中起着至关重要的作用，节省了实时操作过程中因故障而产生的成本和时间。实验室使用中小型风洞进行实验和研究。虽然与商用风洞相比，这些风洞的规模相对较小，但满足其准确和精确的设计和制造规格是一项相当艰巨的任务。本文回顾了与此类低亚音速开路风洞的设计、制造和测试方面相关的几项先前研究。它侧重于各种风洞组件的设计方面，例如测试段、收缩锥、扩散器、驱动系统和沉降室。它还揭示了用于制造这些风洞的材料。还简要讨论了实验测试和 CFD 模拟的结果。
比较孤立混合微电网实时操作的两个能源管理系统策略
摘要：混合动力系统（太阳能–Diesel -Battery）的传播导致了新的能源管理系统（EMS）策略的开发，以有效地管理与混合微电网有关的所有发电技术。本文提出了两种新型的EMS策略，用于孤立的混合微电网，使用模拟突出了它们的优势和劣势。所提出的策略与迄今为止文献中报道的EMS策略不同，因为前者可以实现混合微电网的实时操作，这始终保证了微电网的正确操作。优先EMS策略通过分配优先顺序来起作用，而最佳EMS策略则基于优化标准，在这种情况下，该标准将其设置为最低边际成本。使用MATLAB/SIMULINK获得了结果，以通过动态微网模型验证和比较提出的策略的有效性，以模拟实时操作的条件。提出和讨论了EMS策略及其个人优势和缺点的差异。结果表明，拟议的EMS策略可以在不同方案下管理系统操作，并帮助电力系统操作员获得微电网的最佳操作方案。
学习极快交流最佳功率流的最佳解决方案：预印本
摘要 - 在本文中，我们开发了一种机器学习，以优化电网的实时操作。尤其是，我们学到了可行的解决方案，这些解决方案具有可忽略不计的最佳差距的交流最佳功率流（OPF）问题。AC OPF问题旨在确定电网的最佳操作条件，以最大程度地减少功率损失和/或发电成本。由于解决了这个非概念问题的计算挑战，许多努力都集中在线性化或近似问题上解决AC OPF问题，以解决更快的时间范围内的AC OPF问题。但是，其中许多近似值可能是实际系统状态的相当差的表示，并且仍然需要解决优化问题，这对于大型网络来说可能很耗时。在这项工作中，我们学习了系统加载和最佳生成值之间的映射，使我们能够找到近乎最佳和可行的AC OPF解决方案。这使我们能够绕过传统的非convex AC OPF问题，从而导致网格运营商的计算负担显着减少。
目的：简介：形式方法的好处：
强大的编程语言可确保变量具有正确类型的值，而不管如何设置这些值。使用强大的编程语言使编程变得更加容易，并防止了类型的编程，众所周知，它们可以调试。正式方法是这些类型系统的基础，事实上有些程序员可能不知道。飞机隔离控制软件对于飞机的稳定性至关重要，需要实时操作。返回响应迟到是不可接受的。在2003年，Astrée工具（请参阅https://www.astree.ens.fr/）能够证明AIRBUS A340频率的C代码永远不会产生运行时的验收，并且始终会符合其实时约束。网络安全协议现在有望进行正式的规格和验证。这种验证通常包括例如，例如，表明攻击者无法通过与无效的有效访问相结合来重播他人的通信和获得。尽管仍可能发生实现错误，但程序员对他们应该实施的内容有明确的声明。如果操作正确地完成，则协议将没有安全量。
用金属>的定量相成像内窥镜检查
抽象定量相成像（QPI）从强度测量中恢复了光的精确波前。可以从这些量化的相移中提取半透明微观体的地形和光密度图。我们使用氮化硅倍曲底金属固有的色差束在相干束束的尖端进行定量相成像。我们的方法利用光谱多路复用来使用彩色摄像头从单个捕获中的多个散焦平面恢复相位。我们的0.5 mm光圈金属量具有28°视图和0.2π相分辨率（空气中的〜0.1λ）显示出可靠的定量相成像能力，用于内窥镜束束的实验。由于光谱功能直接在成像晶状体中编码，因此金属既充当聚焦元件，又是光谱过滤器。使用简单的计算后端的使用将实现实时操作。在据报道的基于金属的QPI中，完全缓解了内窥镜检查相时成像方法的关键局限性。
移动机器人的神经形态感知和导航
随着机器人技术和人工智能的快速和不可阻挡的演变，在现实世界中有效的统一导航已成为文献中最紧迫的挑战之一。但是，苛刻的要求，例如实时操作，能源和构成效率，鲁棒性和可靠性，使最新的解决方案不适合现实世界中的挑战。因此，研究人员被迫寻求创新的方法，例如生物启发的解决方案。的确，动物具有有效感知，理解和浏览其非结构化环境的内在能力。这样做，他们在认知过程中利用自我运动提示，本体感受和视觉流程来绘制其环境并将自己定位在其中。计算神经科学家的目的是回答“如何”和“为什么”这种认知过程发生在大脑中，以设计模仿生物学处理的新型神经形态传感器和方法。这项调查旨在全面审查脑启发策略在自主导航中的应用，考虑：神经形态感知和异步事件处理，能量和适应性学习，或模仿大脑领域的工作原理，在导航中起着至关重要的作用，例如hippococappampumant或hippocappampumant nectorhinal cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort。
NextG 无线连接点上的工业数字孪生... - arXiv
摘要 — 通过融合最新的通信和控制技术、计算和数据分析技术以及模块化制造，工业 4.0 促进通过信息物理系统 (CPS) 和数字孪生 (DT) 集成信息物理世界，以监控、优化和预测工业过程。DT 是一种新兴的但概念上不同于 CPS 的结构。与 CPS 一样，DT 依靠通信来创建对象或物理过程的高度一致、同步的数字镜像。此外，DT 还使用此精确图像上的内置模型来模拟、分析、预测和优化它们的实时操作。随着工业物联网 (IIoT)、边缘和云计算、机器学习、人工智能和高级数据分析的最新进展，DT 正在行业中迅速传播。然而，现有文献缺乏从通信和计算的角度识别和讨论这些技术在支持 DT 的行业中的作用和要求。在本文中，我们首先介绍 DT 在智能行业中的功能方面、吸引力和创新用途。然后，我们通过系统地回顾和反思下一代 (NextG) 无线技术（例如 5G 及更高网络）、各种工具（例如信息时代、联合学习、数据分析）以及网络计算中的其他有前景的趋势的最新研究来阐述这一观点
安全智能车辆导航的操作设计域监视概述
摘要 - 智能车辆（IV）的运营安全是一个核心主题，也是许多研究项目的复杂问题。虽然在验证驾驶自动化系统的最可靠方法上尚未达成共识，但存在基于操作设计域（ODD）的规范的几种方法，例如基于方案的测试和实时操作域（OD）限制。在我们的案例中，我们将重点放在奇怪的概念作为IV的安全保证的作用上，以及如何与对其操作领域（OD）的实时监控相结合可以作为复杂移动系统的保障。我们建议分析在OD/ODD监测操作安全领域提出的相关文献，标准，作品和建议，并将它们组装为三类：首先涉及使用分类法和本体来代表车辆驾驶环境要素的使用；第二个涉及通过专用语言对奇数的形式定义。第三个问题是允许监视车辆OD以提高操作安全性的技术。通过从确定的方法中退后一步，我们突出显示如何以连贯的方式组合它们，以朝着符合奇数定义和OD/奇数监视的框架前进。
用于精确和数字农业的人工智能
摘要AI集成已彻底改变了农业数据的收集，分析和解释的方式，尤其是通过数据融合通过非货车（VANTS）和高级时间序列分析获得的图像的使用。这项工作探讨了在准确性和数字农业的背景下，人工智能技术（AI）的应用（AI）所带来的进步和新观点。dl技术，包括卷积神经网络（CNN），是这种转变的中心。这些深网不仅允许使用RGB以及多光谱数据对农业条件进行有效的对象检测和详细监控，还可以实现农业过程优化。在这里讨论这些技术如何通过实时操作应用来降低成本和最小化环境影响。此外，还对农业中的DL技术进行了全面综述，强调了它们对数字农业和准确性的发展的贡献。还讨论了GPU和加工群集的采用如何促进该行业的重大创新，尤其是专注于在Vant，机器人和农业机器中实施这些技术。关键字：机器学习；遥感;深度学习；万特精确农业。这种详细的分析不仅说明了农业中AI的变革潜力，而且还为未来的研究和技术发展提供了方法，这些方法可以进一步优化农业生产并促进更可持续和有效的培养实践。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。