XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System市场潜力
通过小型气液储能技术应用缓解住宅库存中可再生能源生产的变化
摘要：尽管可再生能源整合是国际政策中公认的要求，但能源系统仍然面临一些尚未解决的问题，包括生产的间歇性。为了解决这个问题，一个可行的解决方案可以包括在非高峰期储存多余的电力，然后在高峰负荷时段消耗。从分散的集中发电模式向涉及能源社区的分布式模式的转变表明需要管理的另一个方面：家庭应用系统的空间限制。压缩空气储能代表了一种有前途的电对电技术，可用于小规模能源整合。本研究提出在住宅建筑中应用气液储能系统 (GLES)，利用光伏 (PV) 阵列产生的多余可再生能源。所提出的系统的性能通过模拟设备及其与建筑物负载曲线的耦合进行能量分析来评估，该系统的操作涉及通过矿物油操作的活塞压缩气态物质。使用原型实验活动的数据验证了存储的热力学模型。敏感性研究针对系统的特征（例如压缩率和容器尺寸），使我们能够比较吸收的光伏能量过剩、扩展阶段的建筑能源需求覆盖率以及每日周期的电气效率。获得的结果以及相关的经济分析用于量化所提出解决方案的市场潜力，该解决方案可作为住宅中传统电池的机械替代品。
和TA取代的LI7LA3ZR2O12（LLZO）实心电解质
摘要：与传统的锂离子电池（LIBS）相比，固态电池（SSB）是有望实现高能密度和安全性提高的下一代电池的有希望的。尽管市场潜力很大，但很少有研究调查了SSB回收过程，以恢复和重用循环经济的关键原始金属。对于传统的LIB，湿法铝回收已被证明能够生产高质量的产品，而浸出是第一个单元操作。因此，必须建立对固体电解质的浸出行为的基本理解，这是具有不同lixiviants的SSB的关键组成部分。这项工作研究了矿物质酸（H 2 SO 4和HCl），有机酸，有机酸（Formic，乙酸，乙酸，草酸和柠檬酸）和水中最有希望的Al和最有前途的al和TA取代的Li 7 Li 7 Li 7 Li 7 La 3 Zr 2 O 12（LLZO）固体电解质。使用实际的LLZO生产浪费在1 m酸中以1:20 s/L的比率在25℃下24小时进行。结果表明，诸如H 2 SO 4之类的强酸几乎完全溶解了LLZO。用草酸和水观察到鼓励选择性浸出特性。对LLZO浸出行为的这种基本知识将为未来的优化研究提供基础，以开发创新的水透明质量SSB回收过程。
使用 arduino 方法增强太阳能浮动光伏系统的性能 Nur Amirah Abdul Jamil 1 , Siti Amely Jumaat 2 , Suria
1. 引言太阳能技术并不是最近才发展起来的，它始于 19 世纪中期工业革命，当时开发了太阳能发电厂，利用热水产生蒸汽来驱动机器 [1]。彻底的可再生能源技术需要使用大片土地来发电。当然，对于光伏 (PV) 系统来说，由于太阳能的密度低，需要很大的表面积。太阳能是太阳通过热核过程产生的能量，该过程产生热量和电磁辐射。这些电磁辐射具有到达地球的能量。浮动光伏是指在水面安装光伏系统，例如湖泊、池塘、水库、水电大坝和其他经常运行不足的水面，光伏板通常安装在基于浮筒的浮动结构上。浮动光伏具有巨大的市场潜力。据估计，它将成为继地面光伏和屋顶光伏之后的第三大光伏发展领域。如今，光伏系统的使用在最近一段时间内迅速扩大，当今市场上有几种不同的太阳能开发方式，其中就包括浮动光伏 [2]。早期的研究揭示了浮动光伏系统如何提高光伏板的生产率，同时减少水分蒸发。与安装在陆地上的系统相比，浮动光伏能源系统具有许多优势。首先，
关于：涉及可再生能源的拟议交易
RELC 是沙特阿拉伯主权财富基金公共投资基金 (PIF) 的全资子公司。RELC 致力于在全球领先的制造商和沙特私营部门之间建立合作伙伴关系，以满足日益增长的本地和出口可再生能源需求，并确保和加强本地供应链。Envision 是 Envision 集团的全资子公司。Envision 集团是一家全球绿色科技公司。它包括智能风电和智能储能系统技术公司 Envision Energy、智能电池公司 Envision Power (AESC)、开发世界领先智能物联网操作系统的 Envision Intelligence (Univers)、战略投资和培育全球绿色技术创新先驱的 Envision Capital 和 Envision Electric Formula One 车队。清洁能源工业项目和本地供应链的领先投资者和开发商 Vision Industries 与 Envision 的参与反映了 PIF 在吸引国际投资者的同时进一步支持沙特私营部门的持续努力。沙特阿拉伯王国正在实施多项私人计划，这些计划将增加实现大规模风电安装的市场潜力。目标合资企业将涉及中东和非洲的风力涡轮发电机系统的制造和供应。塞舌尔是将受或可能受拟议交易影响的成员国之一。委员会获悉，收购集团通过沙特阿拉伯矿业公司 (Ma'aden) 在塞舌尔开展业务。
专利的扩散和重点的见解
抽象的可持续性强化（SI）应对增加粮食生产的同时挑战，同时减少农业的环境影响。作为对创新的早期披露，专利是技术市场潜力的有用指标。但是，我们缺乏了解当前的农业技术专利与SI目标有关的程度以及哪些技术可以潜在地解决SI。在这里，我们分析了1970 - 2022年期间发行的超过一百万专利的扩散和重点。我们通过效率和环境友好目标的同时出现专利与SI相关的程度。我们的结果表明，尽管在过去的五十年中，专利发行率显着提高，但随着时间的推移，专利扩散到不同国家的速度却下降了。美国是专利最大的净出口国，是迄今为止最高影响的专利（在最高的1％最引用的专利中）生产的。自1970年以来，只有4％的农业专利和6％的高影响力专利与SI目标有关（即促进农业效率和环境友好性），但对SI的关注随着时间的推移而增加。随着时间的流逝，最引人注目的SI相关专利变得更加多样化，从1980年代的数字，机器和能源技术转移到当前的农业生态学，信息和计算机网络时代。我们的结果提供了有前途的技术的早期迹象，这些技术可能会在未来对SI发挥更大的作用，但应受到市场转移和采用农场采用的挑战，并受到农场管理和机构支持中非技术创新的补充。
数据分析和人工智能卓越中心 (CoE) 问题陈述示例
数据分析是发现、解释和传达数据中有意义的模式。分析在记录信息丰富的领域尤其有价值，它依赖于同时应用统计数据、计算机编程和运筹学来量化绩效。人工智能是一种旨在模拟人类思维的技术，特别是在分析和学习等领域。人工智能旨在根据数据得出结论、理解概念、自我学习甚至与人类互动。人工智能和数据分析是相互联系的，因为前者增强了后者的能力，使其能够提供比人类分析师所能做的更深入、更好的洞察。组织可以将人工智能与分析结合应用于业务数据，以描述、预测和提高业务绩效。由于人工智能分析可能需要大量计算，因此用于此目的的算法和软件利用了计算机科学、统计学和数学中最新的方法。以下是一些数据分析和人工智能可以发挥作用的示例问题陈述。 1. 物联网世界中的智能项目 随着智慧城市、智慧农业和智慧医疗概念的引入以及物联网在各个领域的应用，将产生大量数据。这些项目的长期成功将取决于底层数据分析能力。各种传感器传输的数据需要不断处理，在短期内产生警报和触发器，在长期内产生情报/洞察。2. 特里普拉邦数据分析 CoE 的市场潜力
领先边缘材料公司
Norra Kärr 此前曾于 2013 年获得 Bearbetningskoncession，当时该公司提议将采矿和所有加工活动都设在 Norra Kärr 矿场。根据利益相关者的反馈，Norra Kärr 项目于 2021 年进行了彻底的重新设计，完全将采矿和化学加工活动分开，后者从矿场迁出。重新设计是 2021 年完成的初步经济评估（“PEA 2021”）的基础。本新闻稿后面将包含 PEA2021 的财务亮点提醒。因此，Bearbetningskoncession 申请适用于 Norra Kärr 矿场拟定的采石作业，生产 HREE 精矿和工业矿物霞石正长岩。HREE 精矿的下游化学加工将在工业园区与类似工业一起进行，吕勒奥是首选地点。与 2015 年的预可行性研究（“PFS 2015”）相比，PEA 2021 将 Norra Kärr 的作业面积减少了 65%，用水量减少了高达 30%，并将挖掘材料转化为产品的比率从约 1% 提高到至少 60%。公司计划在 2025 年第一季度进行测试，以进一步研究霞石正长岩和霓辉石的市场潜力。霓辉石在当前设计中被归类为废料，但可能是一种可销售的产品。首席执行官 Kurt Budge 表示：
实际应用场景中的表现与评估
智能传感器是一种快速发展的技术，它允许在资源受限的边缘设备上直接将数据采集与计算结合起来。因此，它们在非常接近传感微机械的地方在同一封装中执行机器学习。在物联网领域，需要越来越多的电池供电甚至无电池智能传感器，因为市场潜力是现场部署大约数千亿个传感器。为了维持不断增长的应用范围，最大限度地提高能源效率，同时允许此类设备中的传感器可编程，延长电池寿命和使用案例至关重要。为了将这一概念推向极致，意法半导体提出了一种新的传感器解决方案，允许将机器学习和二进制神经网络直接部署到超低功耗传感器本身。这带来了使用极其受限的内存的额外挑战。这项工作通过活动识别任务试验了这种超新颖且有前途的传感器内机器学习计算解决方案的功能，并介绍了性能和能效方面的初步发现。实验结果表明，该传感器在全浮点精度网络中可实现 10.7 个周期/MAC 的推理性能，在大型二进制模型中可实现高达 1.5 个周期/MAC 的推理性能。该传感器的运行功耗范围从大于 100 µJ 到低于 1 µJ，具体取决于所部署的机器学习计算（全浮点到全二进制）
Polymers-16-01286.pdf
，由于不断增长的环境问题，已经做出了相当大的努力来用可生物降解的聚合物代替其中一些材料。泡沫加工的发展迅速发展。超临界CO 2的使用在生物医学应用的多孔结构中尤其有利，因为CO 2是化学惰性和无毒的。此外，它允许通过处理条件轻松定制孔结构。可生物降解的聚合物疗法，尽管它们比基于石油的材料具有巨大的优势，但它们在泡沫中的潜在使用方面存在一些困难，例如熔体强度较差，结晶速度缓慢，可加工性较差，加工性较差，使用较低，耐韧性低，韧性低和耐磨度，这限制了其应用领域。制定了几种策略来提高熔体强度，包括单体组成的变化以及化学修饰符和链扩展器的使用以扩展链长或产生分支分子结构，以增加分子量和聚合物的粘度。使用添加剂或填充剂的使用也常用，因为填充剂可以通过充当晶体核剂来改善结晶动力学。另外，可以将可生物降解的聚体与其他可生物降解聚合物混合在一起，以结合某些特性和某些局限性。因此，这项工作旨在提供有关可生物降解聚合物的泡沫的最新进展。它涵盖了主要的泡沫技术及其进步，并回顾了可生物降解的聚合物在泡沫中的使用，重点是提高泡沫能力的聚体的化学变化。最后，提出的挑战和主要机会增强了可生物降解的聚合物泡沫材料的市场潜力。
计算机视觉、人工智能、计算量子光学和量子计算的项目提案
（注：该项目可能需要获得当地政府的无人机操作官方许可，请确保在项目的后续阶段不会遇到此类问题） 主题 3. 智能地理信息系统开发 该系统将基于卫星图像、地图、人工智能方法的统计数据分析，用于城市发展预测，因为其研究成果以后将适用于洪水估计，这对英国或世界任何关键地区的房地产市场都有重要的经济意义。预计在本研究中开发的任何预测系统都可能具有房地产和住房市场的市场潜力。（例如用于财产价值评估） 主题 4. 医疗健康应用（医学成像、红外成像、疾病或异常检测的组织/皮肤纹理分析）。我们的新方法“智能激光散斑分类”广泛用于从皮肤图像中检测健康异常。 （例如糖尿病等）有关更多信息，请访问：https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_laser_speckle_classification 主题 5. 工业应用（产品检测的视觉系统、机器人视觉、物体跟踪、纹理分析、航空航天/汽车工业的 3D 成像、物理现象建模等） 主题 6. 生物细胞 - 化学物质通信解码 生物信息学的这个主题涉及在基础层面上解码细胞或细菌或药物之间的“通信语言”，并在进一步阶段了解它们的隐形策略以制定对抗疾病的对策。对于这种研究，使用了一些微观视频录制应用程序和 AI 软件。 主题 7. 计算量子物理与光学