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南非通过太阳能光伏系统进行私人嵌入式发电的激励措施和驱动因素
可再生能源发电，特别是屋顶太阳能光伏 (PV) 系统，预计将在南非未来的能源结构中发挥重要作用。国家政府以及地方政府各市政府正在推出监管激励措施，以促进私营部门采用太阳能光伏系统。这些激励措施包括上网电价、资本补贴和税收优惠。除了监管激励措施外，还有一些非监管驱动因素激励私人业主采用太阳能光伏系统。这些驱动因素包括环境考虑、成本节约、能源安全、租户要求和绿色能源融资。本研究考察了开普敦大都会区私人业主可享受的各种监管激励措施，以推动其采用太阳能光伏系统。开普敦市被选为单个案例研究区域，因为该市通过其监管框架为私人业主采用私人嵌入式发电系统创造了有利环境。该研究考察了适用于住宅和非住宅业主的不同激励措施。该研究还确定了与非监管驱动因素和好处相比，监管激励措施在多大程度上影响了私人业主追求太阳能光伏系统。研究表明，各种监管激励措施对住宅和非住宅业主的影响不同。这些差异影响了监管激励措施在多大程度上激励特定私人业主追求太阳能光伏系统。研究表明，尽管监管激励措施在私人业主的决策过程中发挥着作用，但非监管驱动因素是私人业主追求太阳能光伏系统的主要动机。
使用嵌入式处理器在边缘增加智能
lmbench基准BW_MEM测量已达到的内存副本性能。参数CP执行数组副本，而Bcopy参数使用Memcpy（）标准函数的运行时GLIBC版本。GLIBC使用了高度优化的实现，例如使用SIMD，从而导致更高的性能。大小参数等于或小于给定级别的高速缓存大小，可以测量典型的loop或memcpy（）类型操作的软件可实现的内存带宽。典型用途用于外部存储器带宽计算。带宽计算为字节读取和书面计数为1，这大约是流副本结果的一半。表3-1显示了所测得的带宽和与理论电线相比的效率。使用的电线速率是DDR MT/s速率倍宽度除以两个（读写副本都消耗了总线）。基准进一步允许使用-p参数创建并行线程。要获得最大的多核心存储器带宽，创建与可用于操作系统可用的核心相同的线程，对于AM62X Linux（-p 4）为4。
贝叶斯和人工智能驱动的嵌入式感知和
2009-20 年，在贝叶斯感知、风险分析和人类环境中机器人导航决策方面的新发现的推动下。这些新发现促使我们完成了几项研发行动（在科学成果、软件和专利方面），并开辟了新的研究方向和新的合作伙伴关系（包括法国国家研发机构 CEA），朝着未来智能移动机器人和自动驾驶汽车所需的软件/硬件集成迈出了决定性的一步。1 我在 2002 年 3 月由欧盟研发计划“未来新兴技术”在布鲁塞尔组织的“头脑风暴日”上介绍了这一新研究议程的第一个大纲（这次头脑风暴研讨会的主要目的是准备一份新的欧盟提案征集，题为“超越机器人”）。然后，我制定了一个 10 年的研究议程，通过结合几何、概率和人工智能方法，逐步解决已确定的关键理论和技术机器人问题。 2 IRT：法国技术研究院 - SVA 计划：长期“自动驾驶汽车安全”计划。 3 Inria 项目团队“e-Motion”于 2004 年成立，最初的想法经过了一年的孵化期。该研究团队由 Inria Grenoble Rhône-Alpes 和格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 (UGA) 的 LIG 实验室共同组成。在 2004-14 年期间，e-Motion 项目团队收到了多个国际评估小组的出色反馈：2009 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会、2010 年 2 月的法国 AERES 对 LIG 实验室的评估（e-Motion 项目团队得分为 A+）以及 2013 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会。
基于嵌入式人工智能的智能入侵检测系统...
摘要。本文提出了一种通常适用于所有边缘到云应用的通用物联网框架，并对涉及汽车 V2X 架构的用例进行了评估研究，该架构在模拟智能车环境中的玩具智能车上进行了测试和验证。研究中的架构经过精细调整以模拟实际场景，因此玩具车上的传感器几乎涵盖了当今智能车中辅助常规 ADAS 的所有传感器。云连接通过 CoAP 协议维持，CoAP 协议是一种标准的物联网连接协议。最后，提出的安全解决方案是使用机器学习 (ML) 技术构建并部署在边缘的智能入侵检测系统 (IDS)。边缘 IDS 能够执行异常检测并将检测结果以及传感器收集的大数据报告给云端。在云端，服务器存储和维护收集的数据，以便进一步重新训练 ML 模型以进行边缘异常检测，该模型分为两类，即传感器异常检测模型和网络异常检测模型。为了演示无线软件更新 (SW-OTA)，评估设置中的云实现了从云到连接边缘的 ML 模型升级功能。此实现和评估提供了选择 ML 作为 IDS 候选的概念验证，并且该框架通常适用于各种其他 IoT 场景，例如医疗保健、智能家居、智能城市、港口和工业环境等，并为未来的优化研究铺平了道路。
使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计
mmwave雷达技术通常是在LIDAR，相机和其他光学传感器上选择的，不仅是为了节省成本，而且还因为雷达在不良天气条件下工作得很好，而相机可能会受到较差的照明和天气的影响。雷达还具有广泛的范围和覆盖范围，可传感器检测到一百多米以上的物体。使用移动机器人应用程序需要节省功耗，并且通常有时客户使用雷达，而雷达可以达到1兆瓦的范围来进行检测。但是，将雷达与激光雷达，相机或其他光学传感器配对结合，可以帮助应用程序达到您的应用程序可能需要的几乎每个角落情况。
过渡嵌入式系统以发布量子...
用于研究加密硬件和软件实现的设计和分析。作为国际加密研究协会（IACR）的区域会议，Ches桥接了加密研究和工程社区，并吸引了学术界，工业，政府及其他地区的参与者。
在带有嵌入式的正方形围栏中的自然对流...
摘要：多孔介质中的自然对流代表了一种基本的运输现象，其在工程和自然系统中具有广泛的应用。这项全面的综述研究了包含嵌入物体的正方形外壳内的流体流，传热和多孔结构之间的复杂相互作用。通过分析最近的理论发展，数值研究和实验研究，本文提供了有关通过多孔培养基增强传热增强的机制的见解。特别注意几何配置，材料特性和操作条件对系统性能的影响。此处介绍的发现对热管理系统，地热应用和储能技术的设计和优化具有重要意义。KEYWORDS: Natural convection, Porous media, Heat transfer, Darcy flow, Computational fluid dynamics, Square enclosure, Thermal transport, Buoyancy-driven flow, Heat exchangers, Numerical simulation, Rayleigh number, Nusselt number, Thermal optimization, Geothermal systems, Energy storage, Embedded objects, Isotherm analysis, Streamline visualization, Finite volume method, Heat transfer enhancement I.引言1.1背景和动机多孔介质中自然对流的研究已成为研究的关键领域，因为它在众多工程应用和自然现象中的基本作用。从地热能提取到电子冷却系统，浮力驱动的流动结构的原理继续塑造技术进步。本综述旨在综合该领域的当前理解和最新发展，特别强调涉及带有嵌入式对象的正方形外壳的应用。1.2历史发展多孔媒体对自然对流的调查可以追溯到亨利·达西（Henry Darcy）在19世纪的开创性作品。Forchheimer，Brinkman等研究人员的后续发展已建立了通过多孔材料分析流量的理论框架。近几十年来计算方法的整合已大大提高了我们对这些复杂系统的理解。1.3 Applications and Significance The principles of natural convection in porous media find applications across diverse fields: • Geothermal energy systems and underground heat storage • Environmental remediation and groundwater flow • Heat exchangers and thermal management systems • Nuclear waste disposal • Solar energy collectors • Building thermal insulation • Chemical reactors and process equipment
嵌入式大豆：从了解挑战到采取行动
目前，约 76% 的大豆产量被用作肉类、奶制品和蛋类生产中低成本、高质量的动物饲料蛋白质来源。约 20% 被用作食用油和人类食品，例如豆腐、豆奶和豆豉。剩余的 4% 用于工业用途，主要以生物柴油的形式 3 。考虑到大豆产品在加工和转化后的下游目的地，那些专门为直接大豆采购做出“不砍伐和转化”和“不侵犯人权”承诺的公司可能只解决了其整体大豆暴露（或足迹）的一小部分。为了全面了解，公司应该评估他们的大豆足迹，即计算直接大豆以外的各种产品类别采购的大豆当量。这种评估可以帮助识别在生产层面可能面临更大风险的产品，并为其负责任的嵌入式大豆采购策略的后续步骤提供信息（见方框 1）。
使用法国公开赛和主权 AI 平台 AIDGE 思考基于 ML 的嵌入式航空部件的认证流程
摘要：AIDGE 是一种用于嵌入式人工智能 (AI) 的新型软件开发平台。它旨在以完全开放、透明和可追溯的方式导入甚至学习深度神经网络 (DNN) 并为目标硬件架构生成优化代码。其目的是避免对不透明和非主权工具或元素的依赖，确保竞争性能并有利于嵌入式机器学习 (ML) 组件的认证。在本文中，我们根据有关将 ML 应用于关键航空系统的航空认证标准不断提高的情况，对使用该平台的潜在好处进行了初步分析，并根据 AIDGE 可以自动生成的工件指出了可能的认证步骤。