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电池储能系统的保修...
在发展中国家，电池储能正成为一种提高系统灵活性和实现更多可变可再生能源整合的可行方法。电池储能系统 (BESS) 对控制信号反应迅速，易于部署，并受益于成本降低趋势。相比之下，大多数主流技术无法提供长时间的存储，通常无法承受恶劣的气候条件，或需要频繁的操作和维护。当前的电池市场由电动汽车行业推动，该行业非常清楚电池报废管理带来的额外挑战。新电池技术具有非常适合发展中国家需求的宝贵属性。然而，它们在部署和运行方面的记录相当短，这可能会妨碍向买家和投资者保证这些新技术将在其项目生命周期内可靠运行的努力。一些发展中国家的条件可能会带来额外的挑战，因为储能系统需要在恶劣的气候条件下运行，通常是在数据访问有限的偏远地区。 BESS 的保证 1 通过将制造缺陷或性能问题的风险转移给制造商或电池供应商，为买家和投资者提供了减轻电池项目技术和运营风险的机制 2。保证的使用方式与传统发电技术相同，例如太阳能光伏 (PV) 和风能。BESS 的保证在覆盖范围和期限上各不相同。对于在发展中国家使用，关键属性包括为所有电池技术提供公平的竞争环境，具有明确的条款和条件，并考虑到特定条件，例如：高温、偏远地区接入困难、互联网接入有限（因此远程监控选项有限）以及缺乏足够熟练的本地劳动力。这些条件都使得对灵活操作的潜在需求更加迫切。
一个新的基于CRT的完全同型加密
fhe方案可以在加密数据上执行广泛的操作，包括算术（加法和乘法）和逻辑操作，使它们完成。这意味着从理论上讲，任何可计算的函数都可以在加密数据上评估，而无需揭示数据本身。范围的潜在应用是广泛的，包括安全的投票系统，保护隐私的数据分析以及加密的搜索功能等。FHE解决的关键挑战之一是需要保持数据隐私，同时实现现代数据分析和Ma-Chine学习的功能。传统的加密方案在静止和运输中安全数据，但需要解密以进行处理，将敏感信息暴露于电池漏洞中。fhe在整个处理生命周期中保持了加密数据，从而显着增强了安全性和隐私性。尽管具有有希望的功能，但实际上，FHE的实际部署受到了性能问题的阻碍，尤其是与同构操作相关的高计算间接费用。早期方案需要进行引导[8] [6] [12] - 一种刷新密文以管理计算过程中噪声增长的过程 - 这在计算上昂贵且对现实世界应用程序非常有效[1]。使用中国剩余定理（CRT）进行完全同构加密（FHE）方案的概念首先是由Rivest，Adleman和Dertouzos [13]引入了1978年的“隐私同态”。由Rivest，Adleman和Dertouzos设计的隐私同构同构如下：基本想法是定义一个加密功能，该功能允许在无需解密的无需解密的无需加密数据上组合。该方法始于启用基本的二进制操作（例如加法和乘法），而不是加密数据。由于任何函数都可以通过多项式添加和加密数据上的乘法来近似，这意味着有可能在数据上计算任何函数。
电子产品 - UTS 的 OPUS
巴伦将单端信号转换为平衡信号，广泛用于射频前端模块，如倍频器、混频器等，它们利用差分信号来消除共模信号并改善端口隔离。巴伦的关键性能规格包括插入损耗、幅度/相位平衡和芯片尺寸。这些参数在毫米波 (MMW) 电路和系统的设计中非常重要 [1]。Marchand 巴伦 [2-10] 利用两个耦合线段，由于其工作带宽宽且易于实现，在 MMW 频率电路设计中得到广泛应用。在 [2] 中，提出了一种基于改进的离中心频率法的非对称宽边耦合 Marchand 巴伦。它实现了 34-110 GHz 的带宽；然而，它的插入损耗很高，平均约为 3 dB。为解决不平衡性能问题，还设计了另一种带有偏置半径线圈的30 GHz至60 GHz变压器巴伦[11]。结果显示，幅度不平衡为0.12 dB，相位不平衡小于1 ◦；但最大插入损耗约为3 dB。一种小型化片上Marchand巴伦[12]基于堆叠螺旋耦合（SSC）结构，带有自耦合补偿线和带深沟槽的中心抽头接地屏蔽，设计用于6.5 GHz至28.5 GHz的宽带工作，但测得的最大插入损耗为3 dB。宽带工作和幅度/相位不平衡一直是先前报道的文献的重点，同时以巴伦插入损耗为代价。在本文中，介绍了一种具有低插入损耗的新型Ka波段Marchand巴伦的设计，同时实现了宽带工作和可接受的不平衡性能。所提出的巴伦采用边耦合和宽边耦合组合结构来增强主信号和次信号之间的耦合，从而在 29.0 GHz 至 46.0 GHz 的 1 dB 带宽内实现了 1.02 dB 的测量低插入损耗。第 2 节介绍了巴伦的详细分析和所提出的巴伦设计，第 3 节讨论了实验结果并与最新技术进行了比较，第 4 节得出结论。
田纳西州滴灌排水系统性能报告
2024 年 6 月 7 日 陆地系统部门，水资源部 田纳西州环境保护部 执行摘要 从 1990 年代中期开始，田纳西州一直在颁发许可证，允许使用滴灌分散技术将废水输送到土壤环境中，而不会直接排放到地表水或地下水中。土壤环境提供废水处理并促进其返回环境。对于大多数这些系统，滴灌分散是管理废水的唯一方法。这些系统主要用于支持住宅区，其他农村机构（如教堂、学校和企业）也依赖这种技术。这些系统相对于其许可条件的性能一直并且仍然变化很大。在许可条件下操作这些系统最具挑战性的方面之一是土壤接收和传输所施用废水的能力，使其远离施用点，而不会导致土壤剖面长时间饱和或废水在地表积聚。在许多情况下，这些积水情况会导致废水从确定的土地应用区域流出。这种类型的不合规情况尤其严重，因为在许多情况下，废水会流入相邻的房产、住宅庭院或排水道和地表水，但未达到排放系统所需的水平或采样频率。2024 年 1 月和 2 月，田纳西州环境保护部水资源司对支持该州 374 个土地应用系统的 420 个土地应用区域进行了调查。这次全州调查的目的是观察这些系统土壤剖面成分的水力性能，并以可告知设计工程师、运营实体、地方管理机构和未来标准制定的方式报告结果。在 374 个获准的土地应用系统中，有 14 个要么未使用，要么尚未建造。对剩余 360 个土地应用系统进行的现场观察表明，大约四分之一的系统表现出明显的性能问题，包括废水未得到适当控制，并且在许多情况下，废水离开土地应用区域并进入相邻的财产和/或排水道或地表水；大约四分之一的系统表现出不太严重但仍然不合规的问题，例如局部饱和和积水或杂草丛生的区域阻碍评估；大约一半的活跃系统没有表现出任何不合规的迹象。
迈向有意识的服务机器人
深度学习在视觉感知，语音识别，自然语言处理和多模式模型等领域取得了巨大的成功，这激发了人们对自主机器人技术革命进步的希望。但是，现实世界中的机器人应用提出了独特的挑战，包括许多可变性来源，高维状态和动作空间，非线性依赖性以及部分遵守性。关键挑战是机器人及其环境的非平稳性，当训练的模型遇到分布外数据时，这会导致性能问题。不像当前的机器学习模型一样，人类有效地适应变化并迅速学习新任务，这是人类思想的认知建筑的能力。这包括利用组合性的系统概括，使人通过重新组合已知组件来理解和操纵新的对象和任务。人的大脑同时采用习惯和受控的处理，并通过系统1和更复杂的，更复杂的，有意识的方式以有意识的方式管理的快速，常规动作来处理系统2 [1] [1]，[2]（图1）。尽管能力有限，System 2仍可以灵活地解决问题和自我监控。要实现人类般的学习和推理，机器人必须整合因果模型，工作记忆，计划和元认知处理。我主张一种自下而上的方法，通过扩展高成功的系统1处理而无需更改工具，将意识启发的认知功能集成到服务机器人中。我的我设想开发学习感知和计划的方法，使机器人能够处理新颖的情况和自我监测。这可以通过三个特定的研究目标来实现：（i）通过快速，惯常的处理，从原始感觉数据中创建机器人工作空间的结构化表示，以及为这些表示形式学习预测模型以管理常规技能。（ii）通过为工作记忆选择几个元素，学习抽象的预测以及基于推出和搜索的计划操作来确定有意识的预测和计划。（iii）实施有意识的自我监控，以评估对在需要时收集信息并避免危险的预测和学习政策的信心。直观的沉浸式远程敏感系统可以实时运输到偏远地区。
CMSC416：并行计算简介...
指标类型是评估各个领域的程序性能的重要工具。 “解决方案的时间”和“每个设置时间（迭代）”指标提供了有关完成程序内特定任务或迭代的效率的见解。这些指标对于了解程序如何迅速提供结果至关重要。诸如“科学进步”之类的指标通过量化在给定时间范围内实现有意义的科学结果的速度来提供更细微的观点。该指标在研究和科学计算环境中特别相关，在研究和科学计算环境中，发现的步伐至关重要。 “每秒浮点操作（flop/s）”和数据点之间的比较（例如加速和效率）提供了对程序的计算效率的见解。通过测量数学操作的速率或比较通过并行化获得的绩效提高，这些指标有助于优化程序执行。尽管它们多样性，但这些指标统称有助于理解计划绩效的速度和有效性，从而为优化和决策提供了宝贵的见解。数据收集完成后，下一步涉及分析关键性能指标（KPI），例如峰值失败/s，峰值存储器带宽和峰网络带宽。这些指标提供了有关系统的最大计算和数据传输功能的见解。但是，由于各种因素，实现峰值性能通常难以捉摸。实际上，实际性能通常范围从广告上的峰值性能的20％到40％不等。峰值性能代表了系统性能的理论上限，通常由硬件制造商宣传。上下文在确定可实现的绩效水平方面起着至关重要的作用；例如，在深度学习应用中，性能接近峰值的60％至80％是可行的。沟通效率，硬件体系结构和工作量特征等因素会影响性能结果。了解绩效限制背后的原因对于有效优化系统性能至关重要。虽然达到峰值性能并不总是可行的，但是识别和解决性能瓶颈可能会导致总体效率和有效性的显着提高。识别和解决绩效问题对于优化程序执行和最大化计算效率至关重要。常见的性能问题包括串行代码性能瓶颈，效率低下的内存访问以及无效的浮点操作。要解决这些问题，可以采用几种策略：
思维流浪影响复杂的多模式环境中的脑电图
思维徘徊的现象（MW）是与内部定向认知有关的经验家族，严重影响了警惕性的演变。尤其是，在远程运营中的人类在需要手动控制之前，在必要的情况下进行部分自动化的频率监测，可能会看到由于内部来源引起的注意力漂移；因此，它可能在越野（OOTL）情况和相关性能问题的出现中发挥重要作用。要遵循，量化和减轻这种现象，脑电图（EEG）系统已经显示出强大的结果。由于MW创造了注意力脱钩，因此ERP和脑振荡都受到影响。但是，在复杂环境中影响这些标记的因素仍然尚未完全理解。在本文中，我们指定地解决了注意力脱钩的逐渐出现的可能性以及用于传达目标的感觉方式所产生的差异。有18名参与者被要求（1）监督执行障碍物避免任务（视觉任务）的自动无人机，以及（2）尽可能快地响应不常见的哔哔声（听觉任务）。我们通过脑电图测量了与事件相关的电位和α波。我们还添加了40 Hz振幅调制的棕色噪声，以引起稳态听觉响应（ASSR）。报告说，MW发作是在与任务相关和与任务无关的情节之间分类的。我们发现，在任务无关的MW期间，蜂鸣率引起的N1 ERP组件的振幅较低，而与其他注意力状态相比，在任务相关的MW中，P3组件在与任务相关的MW期间的振幅较高。我们讨论解释原因的可能原因。专注于甲状腺枕骨区域，与其他人相比，任务无关的MW期间α波活动更高。这些结果支持与任务无关的MW但不与任务相关的MW的解耦假设，从而强调了取决于MW发作的“深度”的可能变化。最后，我们发现注意状态对ASSR振幅没有影响。结果强调了脑电图在模仿生态环境的实验室任务中跟踪和研究MW的能力，以及感知脱钩对操作员行为，尤其是脑电图测量的复杂影响。
AFX24.5--1 空军部（DAF）...
SBIR X24.5 第一阶段提案提交时间表 • 2024 年 2 月 7 日：DAF 开始接受提案 • 2024 年 3 月 7 日：完整提案最迟应于美国东部时间下午 12:00:00 提交 • 收货截止日期：上述提交截止日期没有例外。DAF 建议提前提交，因为公告结束前计算机流量会加剧。请勿等到提交期结束才提交提案材料。DAF 不对因系统延迟或无法访问而导致的提案提交失误负责。提案提交概述 • 所有提案都必须通过国防部 (DOD) SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) https://www.dodsbirsttr.mil/ 准备和提交。 • 确保申请人的电子邮件地址准确无误。DAF 对申请人在提交后未通知 DAF 而更改邮寄地址/电子邮件地址/公司联系人而错过通知不承担任何责任。 • DSIP 是国防部 SBIR/STTR 提案提交的官方门户。申请人必须通过 DSIP 提交提案；通过任何其他方式提交的提案将不予受理。首次通过此网站提交的申请人将被要求注册。申请人必须注册一个 Login.gov 帐户并将其链接到他们的 DSIP 帐户。• 不接受机密提案。SBIR/STTR 帮助台：对于 AF SBIR/STTR 计划问题，请联系 USAF SBIR/STTR One 帮助台，电话 1-855-855-5360 或 usaf.team@afsbirsttr.us。DSIP 支持台：• 有关 DSIP 中国防部 SBIR/STTR 流程的一般信息，请参阅 DSIP 客户支持文档。如需有关 DSIP 申请的更多帮助，请访问 DSIP 的学习与支持部分，网址为 https://www.dodsbirsttr.mil/submissions/learning-support/。 • 仅当需要有关 DSIP 申请直接相关的问题的进一步帮助时，才发送电子邮件至 DSIP 支持部门 DoDSBIRSupport@reisystems.com。提交给 DSIP 支持部门的问题将按照正常工作时间（周一至周五，上午 9:00 至下午 5:00，东部时间）收到的顺序进行处理。 • 申请人有责任遵循 DSIP 支持部门提供的所有故障排除指南。如果提供的故障排除提示无法解决申请人提案提交问题，申请人有责任跟进 DSIP 支持部门。申请人提案提交失败几乎从来不会归因于 DSIP 性能问题。
afx23.7--1 空军部 (daf) 小型企业...
SBIR X23.7 第一阶段提案提交时间表 • 2023 年 8 月 30 日：DAF 开始接受提案 • 2023 年 9 月 28 日：完整提案最迟应于中午 12:00 提交。ET • 收据截止日期：上述提交截止日期没有例外。DAF 建议尽早提交，因为公告结束前计算机流量会加剧。不要等到提交期结束才提交提案材料。DAF 对因系统滞后或无法访问而错过提案提交不承担任何责任。提案提交概述 • 所有提案都必须通过国防部 (DOD) SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 准备和提交，https://www.dodsbirsttr.mil/。• 确保申请人的电子邮件地址准确无误。如果申请人在提交后更改邮寄地址/电子邮件地址/公司联系人而未通知 DAF，则 DAF 不对错过通知负责。• DSIP 是国防部 SBIR/STTR 提案提交的官方门户。申请人必须通过 DSIP 提交提案；通过任何其他方式提交的提案将不予受理。首次通过此网站提交的申请人将被要求注册。申请人必须注册 Login.gov 帐户并将其链接到其 DSIP 帐户。• 不接受机密提案。SBIR/STTR 帮助台：如需 AF SBIR/STTR 计划问题，请联系 USAF SBIR/STTR One 帮助台，电话 1-855-855- 5360 或 usaf.team@afsbirsttr.us。DSIP 支持台： • 有关 DSIP 中 DoD SBIR/STTR 流程的一般信息，请参阅 DSIP 客户支持文档。如需有关 DSIP 应用程序的更多帮助，请访问 DSIP 的学习和支持部分，网址为 https://www.dodsbirsttr.mil/submissions/learning-support/。• 仅向 DSIP 支持发送电子邮件 DoDSBIRSupport@reisystems.com，以获取与 DSIP 应用程序直接相关的问题的进一步帮助。提交给 DSIP 支持的问题将按照正常工作时间（周一至周五，上午 9:00 至下午 5:00美国东部时间）收到的顺序进行处理。• 申请人有责任遵循 DSIP 支持提供的所有故障排除指导。如果提供的故障排除提示无法解决申请人提案提交问题，申请人有责任跟进 DSIP 支持。申请人提案提交失败几乎从来不会归因于 DSIP 性能问题。
1 空军 AFX24.6 小型企业创新研究 (SBIR) 商业解决方案开放 (CSO) 修正案 2
直接进入第二阶段 (D2P2) X24.6 提案提交时间表 • 2024 年 4 月 24 日：DAF 开始接受提案 • 2024 年 5 月 23 日：完整提案最迟应于美国东部时间下午 12:00 提交 • 收据截止日期：上述提交截止日期没有例外。DAF 建议尽早提交，因为公告结束前计算机流量会加剧。请勿等到提交期结束才提交提案材料。DAF 不对因系统延迟或无法访问而错过提案提交负责。提案提交概述 • 小型企业只能提交一份 (1) 提案以响应此征集。有关详细信息，请参阅下表 1。 • 所有提案都必须通过国防 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) https://www.dodsbirsttr.mil/ 准备和提交。 • 确保申请人的电子邮件地址准确无误。如果申请人在提交后更改邮寄地址/电子邮件地址/公司联系人而未通知 DAF，则 DAF 不对错过通知负责。• DSIP 是国防 SBIR/STTR 提案提交的官方门户。申请人必须通过 DSIP 提交提案；通过任何其他方式提交的提案将不予受理。首次通过此网站提交的申请人将被要求注册。申请人必须注册 Login.gov 帐户并将其链接到他们的 DSIP 帐户。• 不接受机密提案。SBIR/STTR 帮助台：对于 AF SBIR/STTR 计划的问题，请联系 USAF SBIR/STTR One 帮助台，电话 1-855-855-5360 或 usaf.team@afsbirsttr.us。 DSIP 支持台：有关 DoD SBIR/STTR 流程的一般信息，请参阅 https://www.defensesbirsttr.mil/Portals/122/Documents/DSIP_Customer_Suppo rt.pdf 上的客户支持文档。如需有关 DSIP 申请的更多帮助，请访问 https://www.dodsbirsttr.mil/submissions/learning-support/。• 仅向 DSIP 支持发送电子邮件 DoDSBIRSupport@reisystems.com，以获取与 DSIP 申请直接相关的问题的进一步帮助。提交给 DSIP 支持的问题将按照正常工作时间（周一至周五，上午 9:00 至下午 5:00，东部时间）收到的顺序进行处理。• 申请人有责任遵循 DSIP 支持提供的所有故障排除指南。如果提供的故障排除提示无法解决申请人提案提交问题，申请人有责任重新联系 DSIP 支持。申请人提案提交失败很少（如果有的话）是由于 DSIP 性能问题造成的。