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World File Search System收集系统
利马镇太阳能收集系统条例草案
附属太阳能收集系统包括所有在此获准作为附属用途的小型太阳能电池板或技术，但须根据第 3.4 条或本条例获得批准或分区合规证书。作为住宅用途附属的地面安装太阳能电池阵列不应视为附属结构。通常安装在个人住宅或商业场所，仅用于私人目的，不得用于任何能源的商业转售，但将剩余电能卖回电网除外。任何附属太阳能收集系统的设计和尺寸都应满足主要用途的能源需求。以下要求适用于所有供私人使用的附属太阳能收集系统。
Apose™脂肪收集系统
•与脂类系统相比，分离出更高的MSC•抗炎和生长因子相关蛋白的浓度显着增加，例如VEGF，TGF-BETA1和M-CSF，与脂肪仪相比，与脂肪群相比，提供了明显更高的免疫管率IL-6和IL-6和IL-6和IL-2的浓度。脂类仅提供更高浓度的FGF。
摩擦纳米发电机在可持续和可再生能源方面的进展：工作机制、摩擦表面结构、能量存储-收集系统和应用
摘要：摩擦电纳米发电机 (TENG) 是一种可持续和可再生技术，用于收集自然界中浪费的机械能，例如运动、波浪、风和振动。TENG 装置通过摩擦材料对接触和分离的循环工作原理发电。该技术在能源生产、人类护理、医药、生物医学和工业应用领域有着突出的应用。TENG 装置可应用于许多实际应用，例如便携式电源、自供电传感器、电子设备和电力消耗设备。借助 TENG 能源技术，可以在不久的将来减少甚至解决重大能源问题，例如减少气体排放、加强环境保护和改善人类健康。通过利用摩擦电特性具有显著差异的材料或实施先进的结构设计，可以提高 TENG 的性能。本综述全面研究了 TENG 技术在利用机械废能方面的最新进展，主要关注其可持续性和可再生能源属性。它还深入探讨了优化摩擦表面结构以提高输出性能、实施储能系统以确保稳定运行和长期使用、探索能量收集系统以有效管理收获的能量以及强调 TENG 在各种情况下的实际应用等主题。结果表明，TENG 技术有可能在不久的将来广泛应用于可持续能源生产、可再生能源、工业和人类护理。
超高功率密度道路压电能量收集系统
作者感谢加州能源委员会对本项目的支持，并感谢前项目经理 Prab Sethi 先生在整个项目期间的耐心和周到指导。研究团队还感谢 Kaycee Chang 女士接任该项目并担任项目经理，并在项目最后一年给予宝贵指导。团队还感谢其所在机构的管理部门的支持。大部分工作是由研究生 Cheng Chen 博士和 Amir Sharafi 先生完成的。团队还感谢加州大学默塞德分校机械工程系的本科生在项目期间提供的帮助。他们是 Jason Flores、Ralph Louie Dela Pena、Priscilla Mendoza、Helen Ayala 和 Steven Ortiz-Donato。研究团队对他们对项目的奉献深表感谢。
基于高位移驻极体的能量收集系统，用于利用心跳为无导线起搏器供电
摘要：体内生物医学设备是振动能量收集研究最多的应用之一。在本文中，我们研究了一种新型高位移设备，用于收集心跳以驱动无导线植入式起搏器。由于位置特殊，设计此类设备时必须考虑某些限制。事实上，系统的总尺寸不得超过 5.9 毫米，才能在无导线起搏器内使用，并且它必须能够在低于 50 Hz 的频率下产生低于 0.25 m/s 2 的加速度。建议的设计是基于尺寸为 4.5 mm 的方形驻极体的静电系统。它基于准手风琴结构，具有非常低的 26.02 Hz 谐振频率和 0.492 N/m 的低刚度，使其在此类应用中非常有用。使用充电电压为 1000 V 的特氟隆驻极体，该装置能够在共振频率下以 0.25 m/s 2 的振动速率产生 10.06 μW 的平均功率。
永久运动涡轮机发生用于新颖能量收集系统；概念设计方法
本文涉及永久运动的最佳能源收集系统设计。这种设计在促进新产生的新来源方面具有灵活性。电能的需求每天都在呈指数增长，因此有必要以低成本寻找替代的能源产生方式。此外，考虑一下化石燃料将要补充，因此除了化石燃料之外，还应使用其他资源。化石燃料的替代品是可再生能源。风能是可再生能源的主要来源之一。该系统中的永久运动是另一个新的创新。整个系统可用于产生电能，而不会对自然造成任何伤害。使用该系统，完全可以消除对连续自然风能来源的依赖。永久运动系统将产生风向能量收集系统，以便可以操作风力涡轮机发电机，然后产生电力。该系统也可以连续运行，而不取决于天气的当前状况。永久运动机（PMM）产生的能量通常会被科学界打折，因为它们在工业层面上被认为是不可能的，但是对于小型操作而言，PMM可能会变得非常有效。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
高效随机激光发射收集系统的能量测试
摘要。本文讨论了随机激光器 (RL) 中的光收集问题。由于该系统发射的辐射由于其空间不相干性而呈朗伯辐射，因此设计、开发和测试了一种基于椭圆旋转镜的装置，以优化 RL 发射的辐射的收集。该系统提供了一种在多模光纤入口处注入发射能量的简单程序。所得结果表明，该装置的净能量效率为 35%，接近理论预期。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.60.1.010502]
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。