对于 Stream II,项目资金旨在帮助弥合学术研究与技术验证之间的差距 [在技术就绪水平 (TRL) 2-4 内]。项目将推动一种想法朝着开发具有预期未来市场机会的技术解决方案的方向发展。项目随后可能导致技术转让活动和授权后商业化。该计划中符合条件的技术开发最早可以从概念研究阶段开始(从 TRL 2 开始),直到在实验室环境中测试/验证临时组件集成(TRL 4)。在后期阶段开发技术的项目不符合该计划的资格。不允许行业参与 Advance 计划;有行业合作伙伴的项目可以申请 NSERC 联盟主流计划或其他 AI/NSERC 支持。
限制、复杂的几何形状以及隐藏损坏的位置和深度。可靠的结构健康监测 (SHM) 系统可以自动处理数据、评估结构状况并发出需要人工干预的信号。如果使用机载健康监测系统持续评估结构完整性,则可以更好地防止意外缺陷增长和结构故障。此类系统可以在发生灾难性故障之前检测到早期损坏。机载分布式传感器系统的其他优势是它们可以消除昂贵且可能造成损坏的拆卸,通过实现传感器的最佳放置来提高灵敏度,并通过消除更耗时的手动检查来降低维护成本。本文介绍了成功的 SHM 技术验证工作的结果
6。安全性:基于戴尔内部分析,2024年10月。适用于英特尔处理器上的PC。并非所有PC可用的所有功能。某些功能所需的其他购买。由原则技术验证。安全功能的比较,2024年4月。可管理性:基于戴尔内部分析,2024年1月。在比较戴尔更新流程的系统管理功能时,最可操纵的商业PC,戴尔可管理性解决方案的功能以及与第三方管理解决方案的集成以及竞争对手更新流程,系统管理解决方案功能以及与第三方管理解决方案的集成。第三方管理解决方案 - Microsoft Intune,Workspace One是单独的购买。Intel VPRO(支持带外系统管理)是另一种系统配置升级。
6。安全性:基于戴尔内部分析,2024年10月。适用于英特尔处理器上的PC。并非所有PC可用的所有功能。某些功能所需的其他购买。由原则技术验证。安全功能的比较,2024年4月。可管理性:基于戴尔内部分析,2024年1月。在比较戴尔更新流程的系统管理功能时,最可操纵的商业PC,戴尔可管理性解决方案的功能以及与第三方管理解决方案的集成以及竞争对手更新流程,系统管理解决方案功能以及与第三方管理解决方案的集成。第三方管理解决方案 - Microsoft Intune,Workspace One是单独的购买。Intel VPRO(支持带外系统管理)是另一种系统配置升级。
马里兰创新计划 (MII) 创新商业化计划 (以下简称“计划”) 旨在促进具有巨大商业潜力的有前途技术从发现它们的合格大学(定义如下)向商业部门的转变,在商业部门,这些技术可以开发成满足确定的市场需求的产品和服务。具体而言,该计划旨在通过技术验证、市场评估、向合适的商业伙伴授权或在马里兰州创建初创公司来促进此类技术的商业化。“初创公司”是指依靠合格大学许可的技术开始运营的公司。该计划还旨在促进该州各研究机构和部门之间的合作。该计划分为两个阶段,合格大学的技术评估阶段和初创公司的公司组建阶段。本文件概述了技术评估阶段的详细信息。公司组建阶段在单独的文件中概述。资格:
摘要:在2023年和2024年8月的甜橙树上观察到叶子和水果的坏死斑。严重影响的叶子和水果表现出过早的下降。病原体是从这些斑点中分离出来的,并检查了其形态特征。在马铃薯葡萄糖琼脂(PDA)上培养的真菌菌落表现出灰黑菌丝体,分生孢子在带有横向和纵向隔sepa的链中排列,导致病原体将病原体鉴定为Alternaria替代品。内部转录的间隔物(ITS)和翻译伸长因子1-alpha(Tef-1alpha)区域的分子分析,真菌分离株进一步证实了其作为替代品的身份。通过分离的叶测定技术验证了选定分离株的致病性。据我们所知,这代表了Tirupati地区的第一个造成叶面和水果斑以及枯萎病的A.替代案例。
● 验证轨道:适用于 TRL 3-5 的初创公司,验证轨道提供了在 EPRI 或 EPRI 成员研究机构运行实验室特性项目的机会,并被考虑加入 Shell GameChanger。在其实验室特性项目中,EPRI 作为第三方独立技术验证者提供支持,用于成本效益分析、系统平衡分析、市场可行性研究和其他分析。Shell GameChanger 提供可能的种子前和种子投资以及其他好处。● 演示轨道:适用于 TRL 5-7 的初创公司,演示轨道提供了许多可能的框架。根据战略契合度,初创公司可能有机会与 EPRI 成员公用事业公司进行商业演示和/或与 Shell 业务线或网络建立商业或开发伙伴关系(例如联合开发、试点机会、Shell Ventures 的投资和许可协议)。
摘要。本研究探讨了量子方法在解决物流领域组合优化问题方面的有效性。特别是,我们专注于两级设施选址问题,该问题已知是 NP 难问题,因此无法在多项式时间内解决。由于解决这些问题很困难,我们探索了使用 D-Wave 求解器解决量子无约束二元优化公式的量子退火技术的潜力。此外,鉴于该公式对于大型实例仍然表现不佳,我们提出了一种预处理物流网络的方法。该方法的开发目的是减小物流网络的规模,从而随着实例规模的增加而提高系统性能。我们通过执行计算实验证明了我们提出的解决方案的有效性。这些实验的目的是使用我们的预处理网络技术验证量子退火的性能。