XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System技术挑战
火星重点：可伸缩AI解锁全局图像搜索和映射。 A. M.附件1,2。 1 SETI Institute，CA Mountain View，2 NASA AMES研究中心
简介：在过去的近二十年中，火星侦察轨道（MRO）上下文摄像机（CTX）仪器[1]基本上捕获了MARS的整个MARS表面，每个像素大约6米，导致迪克森等人由迪克森等人提供的全球马赛克。[2]在2023年初，更新了先前发表的“β”马赛克产品。这种马赛克能够通过解决地理服分的巨大技术挑战来生成“统一”和分析准备就绪数据集，从而为科学家提供了几乎整个火星的表面。
关于 FDP 重要日期指南
2008 年由 Lakshmikanthammall Educational Trust 创立。该学院经新德里全印度技术教育委员会 (AICTE) 批准，隶属于钦奈安娜大学。该学院经 NAAC 认证，所有合格课程均经 NBA 认证。我们的机构引领学习前沿，将有抱负的个人聚集在一起，以推进这个世界知识和潜力的边界。凭借博学的方法和以批判性和有条不紊的方式应对技术挑战的奉献精神，我们的机构已从 2021-2022 学年开始获得自治地位。此外，我们的机构还通过了 ISO 21001 : 2018 认证。
第 6 届气体轴承研讨会 - VDE
使用空气（自然界中清洁且丰富的空气）作为润滑剂可减少摩擦损失，是一种极好的绿色解决方案。然而，这种解决方案带来了严重的技术挑战：i）更严格的制造公差以应对转子轴承组装，ii）由于空气可压缩性导致负载能力显著降低，iii）由于缺乏阻尼导致转子横向振动不稳定。DTU Construct 开展的研究活动的独创性在于使用压电控制空气喷射和柔性箔片轴承来克服这三个缺点。
药物研发中的量子机器学习
本文探讨了量子机器学习 (QML) 在药物发现中的变革潜力。QML 利用量子计算和先进的机器学习来加速候选药物的识别、预测分子相互作用和优化化合物。关键应用包括高效虚拟筛选、分子模拟和预测建模。虽然前景光明，但 QML 面临着技术挑战，需要量子专家和制药研究人员之间的合作。总之，QML 提供了一种更快、更经济的药物开发途径，有可能重塑制药行业并推动医学科学的发展。
电池
摘要：道路上电动汽车 (EV) 的数量不断增加，导致达到首次使用寿命的电池数量也不断增加。然而，这种电池仍有 75-80% 的剩余容量，为在低耗电量应用中实现二次使用寿命创造了机会。利用这些二次电池 (SLB) 需要进行专门的准备，包括根据电池的健康状态 (SoH) 对电池进行分级；重新包装，考虑最终用途要求；以及基于经过验证的理论模型开发准确的电池管理系统 (BMS)。在本文中，我们对 SLB 的数学建模和实验分析进行了技术审查，以解决 BMS 开发中存在的挑战。我们的审查表明，最近的大多数研究都侧重于环境和经济方面，而不是技术挑战。审查建议使用具有 2RC 和 3RC 的等效电路模型，这些模型在估计锂离子电池在二次使用寿命期间的性能方面表现出良好的准确性。此外，电化学阻抗谱 (EIS) 测试提供了有关 SLB 退化历史和条件的宝贵信息。为了解决日历老化机制，建议使用电化学模型而不是经验模型，因为它们更有效、更高效。此外，建议使用合成负载数据根据实际应用场景生成循环老化测试配置文件，以便进行可靠的预测。人工智能算法在预测 SLB 循环老化衰减参数方面显示出良好的前景，为实验室测试提供了显著的节省时间的优势。我们的研究强调了关注技术挑战的重要性，以促进 SLB 在固定应用中的有效利用，例如建筑储能系统和电动汽车充电站。
valladolid-循环经济计划2021-2023
废物处理中心的被许可人将资助设施的改善，废物研发中心以及废物和循环经济天文台。在这方面，废物研发和I中心被配置为家庭废物领域的参考中心，重点关注废物处理所需的技术挑战以及改善过程的需求。其战略线路将是回收，有机物的估值，渗滤液，沼气，塑料和数字化的热解。合作协议已与ISP研究小组ISP签署 - Valladolid大学可持续过程，Bioecouva研究所，AlcaláDeHenares，Cartif Technology Center和Aqualia Company。
第 6 章 航空航天和国防
初始范围 A&D 章节的初始版本主要关注美国航空航天和国防工业面临的挑战和要求。异构集成路线图的目的是创建一份为全球半导体社区提供有用指导的文档，因此以美国为中心的观点应被视为这项工作的起点。国际 A&D 行业确实存在许多普遍存在的技术挑战，例如可靠性、带宽、热管理、辐射加固、较长的产品开发周期和寿命以及供应链安全，因此许多内容可以推广到美国航空航天和国防工业之外。本章的未来修订将反映更广泛的范围。
国防部的 NVLAP 活动...
摘要 - 美国国防部 (DoD) 内有 367 个活跃的放射仪器校准实验室。国防部的四个服务部门分别管理、运营和认证其管辖下的实验室的技术能力和能力。每个服务部门都指定了二级校准实验室，将所有校准源标准追溯到国家标准与技术研究所。描述了当前和未来的单个服务放射校准计划和能力，以及用于其可追溯性的测量质量保证 (MQA) 流程。简要总结了剂量测定系统的国家自愿实验室认证计划 (NVLAP) 计划。在当前技术挑战和未来努力的背景下讨论了计划中的二级实验室 NVLAP 认证。