在过去的 10 年中,随着电子组件尺寸的减小和可靠性的提高,对各种必须进行表面贴装的元件的需求全面增加。PowerSO-10RF 不仅仅是一种新封装,它还是一种用于射频功率应用的小外形塑料封装的新概念。在此类应用中,对表面贴装 (SMD) 封装的需求很大,但到目前为止,可用的双极技术还不允许这样做。这种新型射频塑料封装的主要优点是出色的热性能、高功率能力、高功率密度和适用于所有回流焊接方法。本应用说明将表明,PowerSO-10RF 是意法半导体最近推出的新型射频功率 LDMOS 产品的完美解决方案。
摘要:本研究提出了一个智能半自主人机物理系统 (HCPS) 的新概念,用于在工业 5.0 技术背景下操作未来的风力涡轮机。下一代风力涡轮机的复杂性呈指数级增长,需要人工智能 (AI) 来高效、一致地操作机器。当前的工业 4.0 数字孪生技术不再只是人类决策过程的唯一辅助工具,而是通过机器学习对 AI 进行高效训练,使所提系统中的数字孪生成为可能。人类智能 (HI) 被提升到监督级别,其中通过人机界面做出的高级决策在需要时会打破自主性。本文还确定并阐述了实现所提 HCPS 所必需的关键支持技术 (KET)。
EMR-Telemetry 的所有产品均在萨拉索塔进行研究、设计和制造,以满足全球客户的需求。配备精密仪器的先进研究实验室为工程师和技术人员提供支持,帮助他们开发新概念和新产品。EMR-Telemetry 工厂设有两个计算机中心。一个计算机中心处理公司记录,如会计、物料处理、长期规划预测、零件采购、项目间关键材料转移以及按序列号每天打印每件产品以显示当前状态和预计完成日期。第二个计算机中心是一个完整的 EMR 遥测/计算机系统,可执行复杂的研究计算,用于处理客户数据或展示我们的工程/设备能力。
摘要 与其他高度不确定的情况一样,与 COVID-19 大流行相关的未知数引起了媒体的极大关注。我们借鉴媒体化理论和无知研究的见解,讨论了对阿斯利康疫苗争议的报道,以发展一个新概念,我们称之为无知的媒体化。在此过程中,我们将未知数媒体化的过程概念化为一个三步过程,该过程源于政治、健康和科学/工业领域逻辑的结合。此外,我们认为,在接种疫苗对于应对 COVID-19 大流行至关重要的时刻,无知的媒体化可能加剧了人们对疫苗的犹豫。最后,我们建议有必要进一步详细探讨无知不仅在 COVID-19 危机管理中而且在社会不同领域所起的作用。
自助结账 (SCO) 允许顾客无需收银员即可付款。这一概念并不完全是新概念,因为自动售货机几十年来一直很常见。这更像是概念上的进步,因为所使用的许多技术在人工结账时就已经存在,尽管现在可以集成其他功能,例如其他语言。非接触式支付的兴起使这种结账方式更加高效,而且最近正在进行更多的开发,以提高这些系统的效率,以限制盗窃或滥用。杂货商开发了自己的 SCO 技术,以缩短顾客排队时间,同时降低劳动力成本和空间要求。它们现在已变得很常见,甚至在杂货店之外,它们被应用于机场和快餐店等场所。
作为致力于促进创新和影响力的机构,LSE理解并欢迎AI带来的巨大价值,学校积极支持并鼓励员工和学生负责任。生成的AI仍处于起步阶段,但已经具有变革性,为知识交换活动,构想,学习新概念和技能,计划,反馈,分析和加速知识发现提供了前所未有的生产力优势。随着AI技术的规模和质量的提高,随着研究人员学会充分利用它们,增强研究的潜力只会增长。目前,有关有效使用生成AI工具的指南是LSE研究人员的广泛且不断更新的资源,包括对技术的介绍,良好的实践建议和众多说明性示例。
联邦政府和州政府、研究机构和行业通过耗资 2.2 亿美元的 MinEx 合作研究中心 (CRC) 合作开发新概念和技术,以促进勘探。该计划为期 10 年,旨在为澳大利亚未开发、未勘探地区生成新的竞争前地球科学数据。新南威尔士州政府已承诺投入 1600 万美元支持该计划,该计划将开发更高效、更安全、更环保的钻井方法,开发钻井时收集数据的新技术,并通过国家钻井计划 (NDI) 在未开发地区进行钻井以收集新数据。NDI 是澳大利亚地质调查局、研究人员和行业之间的全球首个合作。
土耳其在人工智能研发方面迈出了决定性的一步。在这一视角下,2021 年 8 月 20 日,土耳其宣布了其国家人工智能战略,该战略将指导其未来四年(2021-2025 年)的人工智能政策。3 这可以被视为土耳其政府在人工智能路线图及其应用方面采取的最重要的步骤之一。50 多个州已经发布或正在制定人工智能国家战略,该战略要求土耳其制定有关人工智能的路线图并开始在不同领域应用和使用它。考虑到人工智能对许多读者来说可能是一个新概念,本文将简要介绍人工智能是什么以及它的影响是什么。此外,本文特别关注土耳其的国家战略,认为土耳其必须考虑到其他国家对人工智能的应用将制定技术标准,这无疑将产生依赖关系。正如
新挑战。虽然使用基于生成式 AI 的工具为开发人员节省的时间对于复杂任务来说比较有限,但我们的研究仍然发现了其好处:该技术可以帮助开发人员快速复习完成工作所需的不熟悉的代码库、语言或框架。此外,当开发人员面临新挑战时,他们可以求助于这些工具来提供他们原本可能从经验丰富的同事那里寻求的帮助 - 例如,解释新概念,综合信息(例如,通过比较和对比来自不同存储库的代码),并提供如何使用框架的分步指南,以便他们能够完成工作。因此,使用基于生成式 AI 的工具执行复杂任务的开发人员比没有使用工具的开发人员在给定的时间范围内完成这些任务的可能性高出 25% 到 30%(图 2)。
未来冲突的胜负很可能取决于信息优势,而成功的关键在于将来自多个领域的分布式传感器和武器系统的大量数据转化为可操作的信息,以便做出更好、更快的决策并取得精确的效果。国防部正在集中精力,通过综合和同步的能力开发,在所有领域迅速实现灵活、有弹性的指挥与控制 (C2),以确保在作战和竞争中领先于对手。这项工作被称为联合全域指挥与控制 (JADC2),是一门决策的艺术和科学,旨在将决策迅速转化为行动,利用所有领域和任务伙伴的能力,在竞争和冲突中取得作战和信息优势。JADC2 需要新概念、科学技术、实验和多年的持续投资。