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电池操作的便携式芒果收割机的设计和开发
Pharma Innovation Journal 2023; 12（2）：2547-2556 ISSN（E）：2277-7695 ISSN（P）：2349-8242 NAAS评级：5.23 TPI 2023; 12（2）：2547-2556©2023 TPI www.thepharmajournal.com收到：17-12-2022接受：21-01-01-2023 Rajender Kumar农业和食品工程系，印度西孟加拉国IIT Kharagpur，印度西孟加拉国IIT Kharagpur，印度Lokesh Kumawat印度西孟加拉邦IIT Kharagpur的Ankit Somra农业和食品工程系，印度曼尼什帕特尔农场机械和动力工程系，农业工程学院，JNKVV，JNKVV，JNKVV，Madhya Pradesh Pradesh Pradesh Pradesh印度印度Ajay Sonjay Somrriagral and Food Engifeering of Kharagpur，iiT Kharagpur，Ink and Idand and India and Ind Idand and India nation。印度西孟加拉邦IIT Kharagpur的农业和食品工程
用于操作的双物种原子干涉仪有效载荷……
摘要我们报告了能够与41 K和87 RB的Bose-Einstein冷凝物进行原子干涉测量法的设计和构建。该设备的设计旨在连续两个任务发起VSB-30发声火箭，并有资格承受在20-2000 Hz之间的频率范围内的预期振动载荷，在频率范围内和预期的静态载荷范围内，在播种过程中，在播种和重新居住的期间静态载荷之间。我们提出了包括物理包，激光系统，电子系统和电池模块的科学有效载荷的模块化设计。专用的车载软件提供了预定义实验的很大程度上自动化的过程。要在实验室和飞行模式下安全操作有效载荷，已经实施了热控制系统和地面支撑设备，并将提出。此处介绍的有效载荷代表了与卫星上超速原子的物质干涉测量法的未来应用的基石。
公共道路操作的自动驾驶汽车审判申请
a）表格AV01：授权申请自动车辆技术或自动驾驶汽车的审判； b）AV02表格：每辆车的详细信息（每辆车要提交一张表格）；和c）AV03表格：每种车辆型号的详细信息（每种车辆型号要提交一种表格）。2。旨在在试用中使用的每个AV都必须具有板载AV操作员，才能进步为AV的无人驾驶部署，请填写并提交表格AV04：无人驾驶部署申请。3。所有提交的文件都必须使用英语。对于未用英语提供的文档，公证翻译1是可以接受的。4。LTA将以书面形式通知成功的申请人，并可能要求AVS和自动化技术在被授权审判之前接受安全评估和检查。（b）安全评估和检查5。旨在在试验中使用的每个AV必须首先在Cetran AV测试中心清除车辆安全评估，并在LTA确定的任何位置进行检查，然后才开始试验。6。在任何公共道路上以自主模式进行试用之前，请确保：
使用电池操作的触发器对反某人地雷
板载电池的尺寸可用于确定其武装时间，一旦电池电量耗尽了电荷，板载电子扳机就无法正常工作，并且地雷无法由压力板触发地雷。。发动战时，一旦地雷的武装状态的计算时间可以安全地删除，充电并在服务中诱导，从而确保可重复使用性，从而减少了成本和后勤挑战。在战后场景中，电池操作的触发机制几乎没有通过压力触发而爆炸的威胁，并且可以安全地删除并适当地处理。使用电池操作的触发因素还可以通过不污染战后肥沃的土地来帮助环境。
测量和报告电动货车操作的碳足迹
此白皮书提供了有关计算电动汽车运营排放的补充指南，与ISO 14083提供的要求和指南保持一致，这是运输链中排放计算的全球标准。电动汽车在大大减少道路货运的温室气体排放方面起着至关重要的作用，从能源生产到创新的牵引力电池组将其解耦。在低碳电力国家预期的排放强度最多减少了85％，EVS超过了传统的燃料替代品，这对于实现可持续和低排放物流至关重要。准确的排放测量对于将电动汽车（EV）集成到运营中并将其嵌入更广泛的物流生态系统中至关重要，这需要精确的报告以符合行业标准。白皮书与ISO 14083和GLEC框架V3一致，重点是指导既定温室气体排放框架内电动货车的测量和报告，假设对ISO 14083的基础理解。在行业中需要附加指导，尤其是由于EV充电行为和策略的复杂性质，与收费基础设施有关的技术挑战以及ISO 14083中电力排放因子的独特要求。白皮书涵盖了以下主题：▪基于GHG协议
基于区块链的智能电网操作的隐私和透明度
摘要在过去的几年中，区块链技术已经在众多智能电网应用中出现，从而无需值得信赖的第三方就可以构建系统。区块链提供透明度，可追溯性和问责制，可以通过智能合约（例如监视，消费分析和智能能源适应）来执行各种能源管理系统的功能。然而，揭示敏感的能耗信息可能会使用户容易受到数字和物理攻击的影响。本文提出了一种新的方法，用于在隐私和透明度之间达到双重平衡，以及问责制和可验证。此均衡需要在多渠道区块链及其相关的智能合约的分布式组件中纳入加密工具，例如安全多方计算和可验证的秘密共享。我们在需求响应方案的整个过程中证实了所建议的架构，从能源数据的收集到最终奖励。为了解决我们的提案的约束，我们提出了针对意外崩溃和拜占庭行为的对策，同时确保解决方案仍然适合于低性能的物联网设备。
中型能量激光（MEL）和远程操作的平台
Disclaimer:ThisdocumentisnotpublishedbytheEditorialOfficeofDefenceResearchandDevelopmentCanada,anagencyofthe DepartmentofNationalDefenceofCanadabutistobecataloguedintheCanadianDefenceInformationSystem(CANDIS),the nationalrepositoryforDefenceS&Tdocuments.HerMajestytheQueeninRightofCanada(DepartmentofNationalDefence) makesnorepresentationsorwarranties,expressedorimplied,ofanykindwhatsoever,andassumesnoliabilityfortheaccuracy,本文档中包含的任何信息，产品，过程或材料的可靠性，完整性或有用性应被解释为对任何信息，产品，流程或材料的使用，以确保任何依赖或不依赖于CANACA的损失，以对任何信息，产品，流程或材料进行任何依赖。使用或依赖本文档中包含的任何信息，产品，过程或材料
可互操作的信息伞：共享空间信息技术
在1996年，约瑟夫·奈（Joseph Nye）和威廉·欧文斯（William Owens）预见了信息技术和数据共享的重要性，警告说，如果美国没有共享其信息系统中获得的知识，尤其是卫星，那么其他国家就会增加自己开发自己的动机。但是，他们的分析并未考虑冗余系统提供的弹性的潜在益处。决策者应既应该考虑数据共享的软功率优势，又要考虑与冗余，可互操作系统相关的弹性优势，以使在信息时代获得和保留能力的更强大的途径。本文研究了NYE和OWENS预测的数据限制对数据的缺点，以及三种太空行业信息技术的冗余的意外益处：雷恩斯·苏斯·卫星卫星，全球导航卫星系统和太空领域意识系统。
饮用水处理操作的设计方面、能耗评估和补偿
摘要：饮用水处理、废水处理和供水都是能源密集型过程。本研究的目标是设计现有饮用水处理厂 (DWTP) 的单元流程，评估相关的能耗，然后使用太阳能光伏 (PV) 来减少碳排放。选定的 DWTP 位于美国西南部，利用凝结、絮凝、沉淀、过滤和氯化工艺每秒处理 3.94 立方米的当地河水。根据确定的每个单元流程的能耗（使用工厂数据验证）和工厂的可用土地，使用系统顾问模型确定 DWTP 的太阳能光伏规模（作为建模研究）。包括供水泵在内的 DWTP 总运行能耗估计为 56.3 MWh day − 1，而不包括供水泵的 DWTP 能耗为 2661 kWh day − 1。结果表明，除供水泵（158.1 Wh m − 3 ）外，能耗最大的是凝结过程（1.95 Wh m − 3 ）和絮凝过程（1.93 Wh m − 3 ）。500 kW 光伏系统足以抵消纯水处理操作的能耗，净现值为 24 万美元。采用光伏设计后，在使用和不使用电池存储的情况下，每年可净减少 450 和 240 公吨 CO 2 当量碳排放。该方法可应用于其他现有的分布式水处理厂，用于设计和评估能源消耗和可再生能源的使用。
to LLMCI- llm -Vision UI操作的多模式AI
人类计算机的相互作用（HCI）已经显着发展，但它仍然在很大程度上取决于通过屏幕和手动输入设备的视觉通信。虽然该范式在可预见的未来可能仍然占主导地位，但这项研究表明，现有的用户界面（UI）也可以由大语言模型（LLMS）利用，以与计算机进行交互。通过将视觉模式集成到多模式框架中，LLM可以获得理解和操作UI元素的能力，使它们能够检索信息，运行功能并像人类一样执行各种任务。该框架利用视觉模型将UI组件和信息传达给LLM，然后将其语言理解功能杠杆化来检索信息，并操作键盘和鼠标输入。本文介绍了人类计算机交互的新元素（HCI），称为LLM-Computer交互（LLMCI），该元素将大型语言模型（LLMS）与通过智能代理结合的计算机视觉结合在一起。这些代理处理用户文本命令并使用视觉感知来识别计算机接口的视觉和文本元素。这允许Mul-timodal AI独立执行复杂的任务，并以类似于人类行为的方式导航应用程序。我们提出了一个概念验证框架，该框架说明了代理如何使用LLM和计算机愿景来处理相互元素，完成任务并根据其说明提供支持。这种策略密切模仿人类的互动，并提出了增强HCI实践的前进道路。