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砂拉越土地覆盖系统的发展
摘要 ：砂拉越土地覆盖系统 (LIMPAS) 是由马来西亚太空局 (MYSA) 开发并由砂拉越土地和测量局 (LSD) 实施的一项创新举措。该系统旨在通过整合先进的遥感技术，为决策者和土地管理官员提供准确和最新的土地覆盖变化数据。砂拉越是马来西亚 13 个州中最大的州，总面积为 12,417,000 公顷。传统上，这个广阔地区的土地覆盖制图需要十多年才能完成。为了解决这个问题，LSD 与 MYSA 合作，使用 SPOT 5 数据生成了 2013 年第一版土地覆盖地图 (LCM)，该方法采用了 eCognition 软件中的规则集开发方法。2023 年第二版 LCM 使用 SPOT 6/7 数据更新。结果表明，从第 1 版到第 2 版，农业用地增加了 2.8%，水域增加了 0.6%，裸地减少了 1.1%，城市增加了 0.4%，森林减少了 2.7%。森林面积的减少意味着为转变为农业而进行的森林砍伐，这可能导致农业用地增加。裸地的减少部分与城市扩张有关。LIMPAS 是一个基于网络的 Web-GIS 智能系统，用于管理砂拉越的土地覆盖，它是使用遥感、GIS 和 ICT 技术开发的，以传播这些信息。分析结果证明了该系统在利用信息传递方面的效率。总之，本文强调了 LIMPAS 系统对 LSD 和砂拉越州政府在土地管理方面的已证实的益处，包括确定新的土地所有权、评估泛婆罗洲公路开发的补偿成本、对电信塔位置进行适宜性分析以及进行洪水评估。
工程与工程技术的概况，2024
1。调查开幕：9月18日。机构可以注册并开始填写调查。如果您去年参加了，您的数据也已在电子表格中进口和使用。2。电子表格/FlatFile提交，2024年11月1日。从这一天开始，我们将每周使用电子表格数据更新预览报告，以便机构可以拥有最终的PDF数据，并在最终提交之前进行检查。我们将在此处放置上传链接[即将推出！]3。数据预览报告可用：2024年12月15日4.研究支出：对于计划向美国新闻提交数据的工程学博士学位课程的机构，我们将开始将提交给ASEE的结果与在2025年1月15日结束的调查之前提交给ASEE的结果进行比较。机构可以在2025年1月31日之前更新其数据。5。调查关闭：2025年1月31日。验证期：2月1日至3月15日。将联系机构，以回答Asee IR＆A的任何问题。7。EDMS中的初步发布数据：3月15日。EDM将显示2024个数据。机构将能够根据需要进行更新，直到2025年7月15日。在此日期之后纠正的数据将不会反映在配置文件出版物中。在此数据后提交的配置文件的数据更正将反映在EDMS中（有关数据日志的更改的注释）。8。最终2024数据：2025年8月15日。9。10。所有数据都将在EDMS中提供有关概况2024的信息，包括有关授予学位的ABET认可的非参与机构的联邦数据。按发布的数字进行的工程和工程：2025年9月。参与机构可用的出版物：2025年9月下旬。
报告 365 - 交通研究委员会
1978 年，交通研究委员会发布了 NCHRP 报告 tB7，“快速响应城市交通估计技术和可转移参数”。该报告描述了简单规划分析的可转移参数、因素和手动技术。该报告及其默认数据已以各种形式广泛应用于许多交通研究中。该报告已成为宝贵的交通数据来源。然而，手动技术已被微型计算机规划模型所取代，参数和因素基于 20 世纪 60 年代和 70 年代初期的数据。在 NCHRP 项目 8-29 下，Barton-Aschman Associates, Inc. 使用更为当前的交通调查程序和数据更新了 NCHRP 报告 187 中提出的交通需求估计技术和参数。为了向从业者提供最可靠的信息，联邦公路管理局为后续工作 NCHRP 项目 8-29(2) 提供了资金。在这个项目中，Barton-Aschman Associates, Inc. 收集了更多数据，以验证初始项目中开发的出行生成率和出行分布摩擦因素。除了对四步出行需求流程及其通用扩展进行全面审查外，该报告还提供了可转移参数，以便在特定区域的数据不可用或需要检查其合理性时使用。材料主要侧重于较小城市地区的需求，但一些材料对其他地区也很有用。一般而言，大城市地区、不断发展的中型城市地区和严重的空气质量不达标地区将需要更复杂的程序。特定区域参数几乎总是比转移参数更可取，尽管为较小的城市区域开发它们可能不具成本效益。这些技术和参数被组织起来，以便于在许多广泛使用的旅行需求预测程序中使用。案例研究说明了如何在典型研究中应用这些技术和参数。那些有兴趣更深入地研究可转移参数的人应该访问 1995 年全国个人交通调查全球网站 http://www-cta.ornl.gov/npts。该网站允许任何人根据 1995 年 NPTS 数据开发本报告中的参数。
英国统计局会议纪要星期四 23 ...
i. 警方记录的犯罪：我在上次会议上承诺提供更多有关我们处理警方记录的犯罪的更广泛行动计划的细节。2 月份的监管委员会讨论了一份更新信息文件。该提案强调关注解决警方记录的犯罪统计数据质量的范围，并更清楚地说明了该项目的理由和结果，委员会对这一澄清表示欢迎。该文件已包含在本月的董事会文件中供您参考。ii. 超额死亡：继上个月的对话之后，我们发布了一份关于超额死亡报告的评论。该评论阐述了我们对衡量超额死亡的立场以及 ONS 在考虑改变超额死亡计算时的关键问题。iii. 智能透明度：作为我们持续了解智能透明度原则如何在实践中发挥作用的工作的一部分，我们计划今年举行更多圆桌会议。第一次会议将于 2 月底/3 月初举行，届时将邀请大型运营部门（国防部、司法部、就业和养老金部、内政部）讨论这些原则的实施进展情况、这些部门在实施过程中可能存在哪些障碍以及我们如何共同努力克服这些障碍。今年晚些时候将举行另一场圆桌会议，让其他政府利益相关者了解他们对此次活动的看法。iv. 国家统计数据更新项目：本月，我们在监管委员会讨论了更新项目的进展情况，包括测试新语言以澄清指定流程和“国家统计数据”标签的结果。我们要求监管委员会批准新语言以增强“国家统计数据”的描述，并批准将“实验统计”一词更改为“发展中的官方统计”。我们将向 3 月份的管理局董事会提交一份文件，总结我们的调查结果和建议，并回应监管委员会会议的反馈。v. 欧盟统计局发布后的评估：OSR 的首次以质量为重点的试点评估（ONS 生产者价格统计数据）正在顺利进行中。试点评估采用 OSR 根据《行为准则》和国际统计质量评估框架的要素制定的质量评估框架。作为项目的一部分，OSR 正在与制作团队、一系列关键利益相关者以及其他国家统计机构合作，以发挥他们的专业知识。
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 诊断错误每年影响超过1200万美国人，耗资超过1000亿美元（第5、15页）。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测，更一致的数据分析和改善患者的访问效果（第10、11、12页）。- 几种ML技术有助于诊断癌症，糖尿病性视网膜病，阿尔茨海默氏病，心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据（X射线，MRI等），但不像其他数据类型一样（第11、12页）。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术，而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用（第6页）。- ML诊断技术尚未看到广泛采用（第14页）。- 公司报告采用水平的不同；一种ECG技术被广泛使用，而Covid-19的另一种则仅限于研究（第6、14页）。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术，直到现实世界的绩效得到很好的表现为止（第6、23页）。- 三种新兴方法是自主，适应性和面向消费者的ML诊断（第17页）。- 自适应ML，使用新的患者数据更新算法，可能会提高准确性，但也可能导致不一致的性能（第17-19页）。- 自主系统可以降低成本，提高能力并提高准确性，但是它们的创造和采用可能很困难（第18-19页）。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集，但也需要采取其他步骤来确保适当的结果（第21-22页）。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现，确保技术满足实际的医疗需求，并在现有的监管框架中弥合差距（第23-27页）。- 研究表明，在临床部位之间的性能可能会有很大的不同，从而强调了对特定地点验证的需求（第23-24页）。- 关于算法验证和采用技术的监管差距，特别是对于具有适应性能力的人（第26、33页）。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估，扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员，提供者和监管机构之间的协作（第28-31页）。
Piso.AI 使用机器学习框架来预测/...
Piso.AI 使用机器学习框架，使用可用且定期更新的网格气候数据产品和位置变量来预测/重建过去特定月份和年份降水的氢和氧同位素组成。该模型使用全球降水同位素网络 (GNIP) 提供的降水同位素数据进行训练。该方法的详细信息在原始出版物中概述。如果您将 Piso.AI 用于您的工作（出版物、口头/海报演示等），我们要求您引用：Nelson, D.B., Basler, D., Kahmen, A.(2021)。“机器学习在欧洲应用的降水同位素时间序列预测。”美国国家科学院院刊，第 12 卷。118 号26 e2024107118。Piso.AI 旨在定期更新，因为所使用的输入气候数据每年都会更新。年度更新不会改变输入变量的选择或用于重建氧和氢同位素值的模型结构。如果输入气候变量发生变化（例如，由于原始数据提供者使用的插值方案更新），则对过去时间点的预测将仅在每年更新与下一次更新之间有所不同。Piso.AI 的年度更新以版本号后的更新年份表示。原始出版物使用了截至 2019 年底的数据，称为 Piso.AI v.1.01。第一个包含对新一年 2020 年预测的更新名为 Piso.AI v.1.2020。未来可能实施的模型结构的任何更改（例如纳入新的预测变量或使用新输入数据重新训练模型）都将以新版本号 (即 Piso.AI v.X) 标记。早于原始出版物的 Piso.AI 版本现在追溯重命名为 Piso.AI v.0.9（之前在 2020 年 9 月之前在 Piso.AI 网站上提供）和 Piso.AI v.0.01（之前在 2021 年 3 月之前在 Piso.AI 网站上提供）。还可能引入使用 Piso.AI 框架的其他模型，但这些模型将使用新名称标识。第一个这样的扩展是 Piso.AI.eur1900。该模型使用与原始 Piso.AI 类似的空间域，但使用更有限的预测变量选择，允许重建更早的沉淀氧和氢同位素值。但准确性会略有降低，Piso.AI.eur1900 v.1.2020 目前涵盖的是 1901 年至 2020 年的时间段。有关此应用程序的更多信息，请参阅：https://isotope.bot.unibas.ch/PisoAI-eur1900-v1-2020/ 模型版本和数据更新：Piso.AI v.1.2020（2021 年 12 月发布）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.05 - 欧洲观测网格数据集 (E-OBS) v.23.1e - 国家环境预测中心 (NCEP/NCAR) 再分析 1 项目数据（包括 2020 年）- 从气候预测中心获得的遥相关指数时间序列数据（包括 2020 年）Piso.AI v.1.01（原始出版物中的版本）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.04
使用 Power BI 仪表板进行业务策略推荐的数据可视化方法
Kallal Banerjee 博士、Siddharta Das 和 Soumen Nath DOI：https://doi.org/10.33545/26648792.2024.v6.i1b.138 摘要 本研究提供了一个集成的 Power BI 仪表板，以提供销售、财务、营销和供应链方面的预测和未来预测。仪表板使组织能够利用数据分析和可视化的强大功能做出数据驱动的选择，优化资源配置和未来增长机会。仪表板的销售预测功能使用历史销售数据、市场趋势和客户行为模式预测未来的销售业绩，并实时查看收入估算、转化率和销售额。此外，仪表板利用不同的尖端算法提供精确的收入、费用和盈利能力估算。通过利用先进的算法，仪表板可以准确预测收入、费用和盈利能力。营销预测模块通过检查以前的活动绩效和市场趋势，收集来自各种营销渠道（如社交媒体、在线活动和客户互动指标）的数据，用于客户获取、品牌知名度和潜在客户生成活动。供应链预测部分结合需求预测、库存控制和生产调度，通过分析历史需求趋势、供应链中断和市场动态来预测优化库存水平、简化采购并提高整体供应链效率。用户可以使用 Power BI 仪表板提供的直观可视化、交互式图表和深入分析功能从各个角度和维度探索数据。它还可以与许多数据源链接，包括 CRM 系统、财务数据库、营销分析平台和供应链管理系统，并允许实时数据更新。总体而言，该计划为组织提供了一种强大而集中的方式来预测销售额、财务结果、营销影响和供应链要求。关键词：SWOT、BCG、APAC、DAX、SQL 简介 Power BI 是 Microsoft 开发的一款功能强大的商业智能工具，在各个行业中广受欢迎。它允许组织收集、分析和可视化来自不同来源的数据，从而实现数据驱动的决策并为业务运营提供有价值的见解 (Geetha Bhargava Mandava, 2018)。凭借其用户友好的界面和强大的功能，Power BI 已成为不同领域专业人士的必备工具。它使企业能够将非结构化数据转化为富有洞察力的仪表板、报告和可视化效果，从而使他们能够更彻底地理解关键业务 KPI [1] 。Power BI 通过结合来自多个来源（包括数据库、电子表格和基于云的服务）的数据，全面了解组织的绩效 [2] 。Power BI 的广泛且适应性强的可视化功能使其能够以引人入胜的方式描绘整个页面。该工具提供了各种图形、地图、图表和其他视觉组件，可以根据个人需求和设计偏好进行定制。通过组合不同的图形、使用配色方案和创建简单的导航界面，用户可以生成美观且动态的报告。此外，由于 Power BI 能够
目标价格 (€) 6.89 (7.14 起) - Siav
2023 财年收入为 3390 万欧元，新平台投资已完成。Siav 是意大利内容服务平台领域的领先公司，其公布了 2023 财年业绩，其收入 (VoP) 为 3390 万欧元，与 2022 年的 3380 万欧元基本持平，低于我们的预期 (3630 万欧元)。这一结果主要是由于与地方公共行政业务部门相关的医疗保健领域某些重要 NRRP 项目被推迟，以及研发税收抵免大幅减少，导致现行立法认可的税率下调 50%，研发投资减少。 EBITDA 为 530 万欧元，而 2022 年为 580 万欧元，尽管在 2023 年，集团实施了一条旨在专注于附加值更高的业务线的路线，其特点是销售具有很强的递归性（“软件”组件 +14% 与 FY22 业绩相比，其中 80% 以上的销售额被视为经常性）。盈利能力下降，销售额的 EBITDA 利润率为 16.6%，而上一年为 17.9%，这也是由于 2023 年有关研发补助计算的规定发生变化造成的。息税前利润为 90 万欧元，而 2022 财年为 180 万欧元，折旧费用为 440 万欧元（2022 年为 410 万欧元），主要与无形资产 220 万欧元（190 万欧元）、有形资产和使用权 220 万欧元（210 万欧元）有关。最后，净收入为 -30 万欧元，部分原因是子公司难以产生足够的盈利能力。在资产负债表上，净债务为 1960 万欧元，而 2022 财年为 1650 万欧元，这更多归因于可用于投资活动的现金减少和新的内部组织。AM OnPrem 合同的管理被转移到新成立的内部销售办公室，该办公室将合同的续签和开票（约 630 万欧元）推迟到 2024 年初。商业重组仍在继续，并计划制定内部合理化战略以提高效率和利润率。根据“Gartner EAS 预测 2024-27”，在仍不确定的宏观经济环境中，意大利内容服务平台市场预计将实现 4.6% 的年增长率 (CAGR 2024-2027)。Siav 将继续进行商业重组，以增加对“企业”目标市场的关注，并制定了内部合理化计划，以修改组织流程，实现成本效益。经常性收入增长趋势将继续，重点是提高盈利能力和现金产生。此外，2023 年 11 月，SIAV 宣布已赢得四个 CONSIP 招标，为公共行政部门提供“数字健康 - 管理信息系统”的应用和支持服务。该订单的影响预计将从 2024 财年开始，持续约 24 个月，介于 800 万至 1000 万欧元之间。同时，到 2H24 年初，新的原生云平台 Connect 将在意大利最重要的金融机构之一发布。最后，将继续积极寻找合适的并购交易公司，以产生新的协同效应，并扩大所提供的产品范围和客户群。估计修订和估值。基于上述情况，我们决定调整对 FY24-25 的预测。我们预计 2024-25 年的销售额分别为 3790 万欧元（之前为 4120 万欧元）和 4240 万欧元（之前为 4620 万欧元）。关于盈利能力，我们现在预计 EBITDA 利润率将提高 19.6% 和 21.1%，与成本和流程效率目标一致。我们还将 FY26 添加到我们的明确预测中。我们使用新的估值和市场数据更新了我们的 DCF 和市场倍数估值模型，得出了新的目标价 6.89 欧元/股（7.14 倍）。我们的新目标价比当前股价高出 183%。按照我们的目标价，该股的 FY24E/25E EV/EBITDA 倍数分别为 10.9 倍和 8.7 倍。
面向工程专业学生的可再生能源项目
如何将您的日常生活转变为家庭的可再生能源 • 科学博览会项目创意的科学方法 • 在家节约能源的好主意 • 地热能让您脚下就有热能 • 将垃圾转化为气体：生物质能 • 利用微生物燃料电池将泥浆转化为能量 • 利用水来工作：利用水力发电提升负载 • 燃料电池 — 为未来提供燃料！ • 生物柴油：将石油转化为清洁燃料 • 使用 LED 照明节约能源 • 燃烧生物燃料：比较不可再生和可再生燃料 • 科学博览会项目创意的科学方法 世界人口的增长意味着对能源的需求增加，这使得能源生产成为一个复杂的话题，人们争论不休的是化石燃料还是清洁可再生能源。科学家和工程师正在应对制造和储存能源的挑战。与此同时，学生们正在寻找可以通过建造来学习的项目，特别是与电气工程 (EEE) 相关的项目。一些流行的想法包括： * 家庭自动化系统：通过蓝牙连接电器并可通过移动应用远程控制的项目。该系统还可以根据用户需求进行编程，以自动开启/关闭。 * 太阳能和智能能源系统：该项目专注于开发基于太阳能的电池充电器，为智能交通照明系统供电。这有助于学习太阳能技术的基础知识。这些项目适合希望构建有助于他们未来职业生涯的优秀项目的 EEE 学生。它们提供了修改和创新的空间，使其成为小型或大型电气工程项目的理想选择。这个电气项目让您可以学习和构建可再生能源领域的小型或大型工程项目。它涉及 4 个关键组件：太阳能电池板、红外传感器、微控制器和 LED。查看太阳能和智能能源项目详情并试用免费演示。另一个令人兴奋的项目是使用物联网的智能灌溉系统，它应用物联网 (IoT) 技术来监测土壤湿度水平并自动打开水泵。它还通过电子邮件发送用户更新。该系统需要 4 个主要组件：土壤湿度传感器、Arduino Uno、WiFi 模块和水泵。查看智能灌溉项目详情并试用免费演示。此外，Animatronics Hand 项目利用机电一体化技术来模拟手部运动，可以使用 Flux 传感器、Arduino Uno 和伺服电机构建。最后，使用 IoT 的天气监测系统是物联网 (IoT) 技术的另一个应用，需要 5 个关键组件：DHT11 传感器、WiFi 模块、NodeMCU、LCD 显示器和电源。到 2020 年，预计将有 10 亿台设备使用该技术连接到互联网。为了更好地理解它，您可以从事利用该技术的项目。其中一个项目是构建一个温度和湿度传感器设备，该设备根据用户定义的阈值远程发送更新。您需要三个主要组件：DHT 传感器、Arduino Uno 和 WiFi 模块。另一个电气项目想法是通过构建自动太阳能跟踪系统来提高太阳能的效率。该设备可以自动调整其方向以最大限度地提高阳光的能量输出。使用固定的太阳能电池板，该跟踪系统可产生 40% 以上的能量。您需要四个主要组件：太阳能电池板、LDR 传感器、Arduino 开发板和直流电机。此外，您还可以构建一个可以通过人类手势控制的机械臂。该项目涉及使用 ADXL 加速度计传感器来检测手势，使用 Arduino Uno 作为大脑，并使用伺服电机来控制单个手臂运动。最后，考虑使用 PIR 传感器开发智能照明系统。该设备可检测人类的存在并相应地控制照明。它还可以编程为根据占用水平打开/关闭电器。您需要三个主要组件：PIR 传感器、Arduino 开发板和继电器模块。查看这些项目的详细信息并试用免费演示！检测人类存在并连接到系统微控制器充当大脑，处理来自传感器的数据继电器驱动器将电压转换为电源灯查看智能照明项目详情并试用演示使用 GSM 的智能电能表：监测能源消耗对工业至关重要。获取的数据有助于采取必要的措施来节约能源。这个电气项目开发了一种监测能耗的设备，可以集成到任何行业中。当能耗超过阈值时，系统可以通过短信向用户发送更新。所需组件包括电能表、Arduino Uno、GSM 模块。查看智能电能表详细信息并试用演示 10. 太阳能基本上是我们从太阳获得的阳光，可以使用光伏 (PV) 或聚光太阳能 (CSP) 系统将其转化为电能。这种能量可用于路灯、灌溉系统和交通信号灯等各种应用。许多人都对在日常生活中使用这种能源感兴趣，这就是为什么工程专业的学生热衷于做与之相关的项目。以下是可以帮助他们成功完成 B.Tech 的太阳能项目创意列表。这些项目适用于不同的类别，如 DIY、Arduino、LED、电池和创新项目。对于家庭，有各种 DIY 太阳能项目可供选择，需要特殊工具才能操作。其中一些包括使用太阳能的蓝牙扬声器设计、基于离网的 DIY 太阳能系统，由太阳能 PV 跟踪器充电的立体声冷却器，使用太阳能驱蚊，基于太阳能的 USB 充电器，使用太阳能电池充电器的 DIY 手机充电器，使用太阳能通过互联网启用的太阳能跟踪器，基于可移动太阳能发电装置 DIY，基于太阳能的移动充电站，基于太阳能的灌木，基于家庭太阳能的 DIY 电池充电器，基于 LLI 或 Lipo 太阳能充电站，家庭 DIY 太阳能电池板，公寓太阳能系统，基于太阳能的电源，基于纸板的太阳能灯，夜间太阳能灯泡设计。继续讨论 Arduino 项目，列出了各种想法，包括由太阳能充电电池供电的 Arduino Uno、使用 Arduino 的 MPPT 充电控制器、使用 Arduino 的 MPPT 太阳能充电器 - 基于非光学太阳能供电的 Arduino 的 PV 太阳能跟踪器、使用自动和手动模式的双轴太阳能跟踪器面板、由太阳能供电的堆肥监控、用于光跟踪和伺服控制的太阳能电池板、基于 Arduino 的智能能源监控器、基于太阳能的 UPS 控制器、使用 Arduino 的太阳辐射测量、使用太阳能的水箱调节器、太阳能电池板和光强度的能量检测器、基于 Arduino 的太阳能锅炉、基于 Arduino 的太阳跟踪器炮塔、使用 MPPT 和 Arduino 的太阳能充电控制器、由太阳能供电的基于 Arduino 的太阳能充电控制器、使用 Arduino 的能量计、基于 Arduino 和太阳能的气象站等想法。太阳能逆变器项目包括使用 SG3525 手持太阳能逆变器的太阳能逆变器项目、家用太阳能逆变器、基于准 Z 源的馈电 BLDC 驱动太阳能逆变器、带微控制器的旋转太阳能逆变器等想法。最后，还有太阳能 LED 项目，涵盖的主题包括：太阳能 LED 供电的家庭照明系统、用于教室的太阳能光伏照明系统、基于太阳能 LED 的道路标记、使用太阳能发电和净化水的 LED 街道。太阳能电池项目是工程专业学生应用知识和技能的绝佳方式。其中一个项目是 Lipoly 充电器，它使用太阳能为铅酸电池调节器供电。另一个项目涉及使用太阳能为风扇供电，创建手提包大小的太阳能充电器。使用微控制器和 C 语言编程可以实现通过太阳能为电池充电的简单系统。此外，可以使用 MPPT 充电控制器和降压转换器设计 DIY 太阳能升压转换器。这些项目展示了太阳能等可再生能源的潜力。创新太阳能项目创新太阳能项目专注于太阳能物联网和无线项目。其中一个项目是太阳能管理系统项目，它将可再生能源产生的电力分配到城市和农村地区，解决电力问题。然而，它需要一个大型逆变器来存储可变的太阳能，因此电网与当前电网并联设计。家用太阳能项目可产生交流电来操作电器、小工具、照明系统等。基本组件包括太阳能电池板、电池、逆变器和太阳能系统。利用太阳能净化水源清洁饮用水的供应是一个全球性问题，尤其是在盐度普遍存在的沿海地区。基于太阳能的水净化系统可以利用反渗透原理克服这一问题。该项目使用 8051 微控制器来防止溢流，适用于电力供应有限的农村和偏远地区。可以降低水中的盐含量。哈佛大学的 Noah Jaffer 和他的同事开发了一种轻型太阳能昆虫机器人。这种昆虫机器人无需电源即可飞行，其四只翅膀每秒拍打 170 次。翅膀通过两块板控制，一旦电流通过它们，它们就会结合。机器人由安装在翅膀上的六个小型太阳能电池供电，每个电池重 10 毫克。当暴露在光线下时，翅膀开始拍打，机器人飞行约半秒钟后飞离光线。未来的发展可以整合传感机制，让机器人在阳光下飞行。基于物联网的太阳能监控系统可以通过检测太阳能电池板故障、灰尘堆积和连接问题来优化电力输出。该系统不断监控电池板性能，并通过互联网将数据传输到物联网服务器。GUI 显示参数，并在输出低于指定限值时向用户发出警报，从而实现对太阳能发电厂的远程监控。拟议的太阳能电池板双重管理系统使用物联网来防止盗窃并指示维护需求。该系统使用传感器和 LinkIt ONE 来检测加速度计值的变化并跟踪 GPS 位置。可以生成警报并通过短信或电子邮件发送。维护指示是通过电压、灰尘和传感器读数实现的，使用电池板效率数据更新网络服务器。设计了一种使用太阳能的无线充电器，允许将小型太阳能电池板安装在手机上，无需电线即可独立充电。拟议的使用太阳能的无线电力传输系统具有多种优势，包括无需充电线和节能。这种可再生能源丰富且免费，可以减少客户的电费并为他们省钱。该系统使用太阳能电池板产生电能，电能储存在电池中，然后以电磁波的形式从发射器传输到接收器。森林火灾探测项目涉及两个模块：监测区域模块 (MAM) 和森林区域模块 (FAM)。这些模块包括传感器、与 Zigbee 的串行通信、使用 MPPT 的太阳能收集以及基于 PC 的 Web 服务器。该系统专为区域监测而设计，效率为 85%。网络服务器降低了整个系统的成本和重量。文中提到的其他未来太阳能项目包括：* 由太阳能供电的对接系统* 利用太阳能的信标项目* 使用太阳能为电动汽车供电的项目* 太阳能疫苗冰箱* 太阳能炊具和烤箱* 太阳能手机充电器* 太阳能油漆和织物* 荷兰太阳能自行车的路径* 比利时由太阳能供电的火车隧道* 马尔代夫的浮动太阳能农场* 各国由太阳能供电的机场、旋转木马、国家和太阳能公园。这些项目适合工程专业学生作为最后一年的项目。一个例子是具有自动强度控制的太阳能 LED 路灯。太阳能 LED 路灯因其高效率和易于强度控制而越来越受欢迎。该项目专注于设计太阳能 LED 路灯系统，该系统在高峰时段最大限度地利用能源，同时在夜间最大限度地减少浪费。该系统在白天将太阳能电池板的能量存储在电池中，然后在晚上用于为 LED 供电。为了确保高效充电，LED 阵列由充电控制器单元控制，该单元可感应过度充电或过载等异常情况。电池中存储的直流电用于通过开关装置为 LED 供电，LED 的强度使用脉冲宽度调制 (PWM) 技术控制。这允许从微控制器向开关提供不同的占空比脉冲，从而使 LED 的强度在特定的时间间隔内发生变化。该项目还探索了使用主动跟踪系统来最大限度地利用太阳辐射的太阳跟踪太阳能电池板。使用步进电机阵列和假太阳能电池板来演示这一概念。最后，太阳能充电控制器旨在调节电池充电，防止过度充电、低电压或过载情况。该系统使用比较器来感应这些异常情况并提供输出信号来控制电池的充电。这确保了电池充电和放电的安全高效。该项目利用太阳能用于街道照明和灌溉系统的创新方法在自然资源有限的地区具有巨大的实际应用潜力。土壤湿度监测系统使用太阳能和自动灌溉控制，即使在电源不稳定的地区也能有效利用水资源。该项目利用太阳能泵来克服主电源频繁不可用的问题，并根据传感器输入控制泵电机，传感器输入可感知土壤湿度水平。该系统还包括太阳能测量功能，如温度、光强度、电压和电流监测，显示在 LCD 显示屏上。其他相关项目包括用于提高光伏发电性能的太阳能跟踪系统、用于灌溉的太阳能水泵系统以及用于汽车应用的利用雨水和太阳能自动操作的雨刷。此外，电动自行车可以设计为配备太阳能电池板来为电池充电，太阳能电池板还可以为在日出和日落时打开/关闭的夜灯供电。本文介绍了各种创新项目和系统，旨在利用太阳能为日常问题提供解决方案。这些项目包括： - **工业锅炉控制**：一种使用太阳能电池板控制工业锅炉温度的系统，满足供暖需求。 - **太阳能多用途机器人**：一种由太阳能驱动的机器人，能够在农业环境中挖土、播种和洒水。 - **太阳能冷却系统（阿联酋）**：一种旨在在炎热的夏季减少阿联酋建筑物电费并节约能源的系统。 - **设计太阳能供电和操作门**：一种使用太阳能操作的门，由通过太阳能充电的电池供电，并通过远程操作控制。 - **太阳辐射追踪器**：通过追踪太阳的运动来优化太阳能电池板效率以最大限度提高发电量的系统。 - **基于纳米太阳能电池的光伏系统设计**：一个分析使用纳米技术从阳光发电的光伏系统成本的项目。 - **设计用于去除太阳能电池板上灰尘的嵌入式系统**：一种旨在去除灰尘和提高太阳能电池板性能的嵌入式系统，确保最大限度的输出能量。 - **通过可持续的植物修复方法防止水土流失**：一种利用太阳能监测土壤湿度和 pH 值的方法，防止水土流失。 - **基于太阳能的海水淡化生产**：一个利用太阳能淡化海水以生产淡水的项目。 - **利用太阳能进行村庄电气化**：通过使用太阳能为村庄提供电力供应，节约用电。 - **太阳能袋和抛物面太阳能烤箱**：专注于为利用太阳能发电和烹饪提供可持续解决方案的项目。该烤箱可以在 15-20 分钟内烧开水，在 50 分钟内煮好三人份的米饭，还能节省电能。其他项目包括太阳能驱动的割草机、使用 GSM 为煤矿工人提供的灵活呼叫系统、基于太阳能的农村农业电围栏以及为机器人提供动力的带光束电路的太阳能发动机。此外，还有太阳能驱动的便携式收音机和各种其他创新理念，如太阳能移动充电器、冰箱和空调。这些项目展示了太阳能在节省电力和更高效地完成任务方面的潜力。太阳能因其可用性、可持续性以及零污染物排放而被认为具有优势。