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安全案例：一种可扩展的边境AI安全方法
黑体是一个理想化的物体，它吸收所有传入的辐射并反射或传输，同时也是所有波长辐射的完美散热器。这种现象被称为黑体辐射，其特征是热能光谱，该热能光谱显示了在一系列波长或频率上的辐射强度。可以使用量子理论控制的几种原理来描述黑体辐射的定律。需要特殊的望远镜才能观察肉眼不可见的恒星发射辐射。上次审查于2023年1月14日。“黑体”重定向。注意：这与黑体不同（电影）不同。波兰实验室中的黑体散热器近似于普朗克定律描述的理想模型，并作为光谱辐照度的标准。随着黑体的冷却，其辐射强度降低，峰值波长向更长的波长移动。为了进行比较，经典的雷利 - 简 - 与其紫外线灾难一起显示。黑体或黑体是一个理想化的物体，可吸收所有电磁辐射，而不论入射率频率或角度如何。在热平衡处发出的黑体发射的辐射称为黑体辐射。它的名称来自它吸收所有颜色的光。相比之下，白色身体在各个方向均匀地反映了射线。在恒温下的黑体根据普朗克定律发出电磁辐射，其光谱仅由温度决定（见图），不受形状或组成影响。理想的黑体具有两个关键特性：1）它是一个理想的发射极，2）它垂直于发射方向，无论方向如何，它都会辐射各向同性的能量。真实材料会散发出黑色能量水平的分数 - 发射率。按照定义，热平衡中的黑体具有发射率ε= 1。发散性较低的身体称为灰色身体。以高发射率建造黑体仍然是一个令人感兴趣的话题。在天文学，恒星和行星辐射中有时会使用有效温度来表征，该温度代表了发射相同总电磁能通量的黑体温度。艾萨克·牛顿（Isaac Newton）在他的1704年书中介绍了黑色身体的概念，询问黑体是否比其他颜色更容易从光中吸收热量，因为进入它们的光不会反映出，而是被反射的，有时会吸收，有时会散布在内部，直到它消散。古斯塔夫·基尔乔夫（Gustav Kirchhoff）在1860年首先提出了一个黑体的想法：“可以想象到身体完全吸收了所有事件射线，既不反映也没有传播。”黑体被定义为从所有波长和角度的辐射吸收器。理想化的表示，称为黑体，允许所有入射辐射无反射地进入它，并在内部吸收所有辐射。[10]此定义下降了“无限小厚度”的引用。[9]一个用于模拟黑色表面的广泛使用的模型是一个隔离的围墙中的一个小孔，墙壁上有不透明对辐射的壁。但是黑体辐射到底是什么？入射辐射通过孔进入，如果外壳足够大，则几乎没有机会再排放。但是，当入射辐射波长超过孔的直径时，由于反射，该模型并不完美。[10]有限大小的腔体内的辐射不会遵循理想的planck频谱，而波长与腔的大小相当或大。[11]围栏中的一个小孔可以逃脱一些辐射，近似黑体辐射，该辐射表现出温度t的能量分布特征，并且与小于孔的大小的波长无关。[11]热力学的第二定律指出，如果不受干扰，腔内的辐射最终将达到热平衡，[12]，尽管此过程可能需要很长时间。[13]通常，通过腔或壁中的材料对辐射的持续吸收和辐射发射达到平衡。这种机制“热化”传入辐射，将能量重新分布直至光子达到普朗克分布。与稀释的气体（如稀释气体）相比，凝结物质的存在速度显着加快了热量化的速度。与与物质的相互作用相比，低于数十亿的开尔文，直接光子 - 光子相互作用通常微不足道。[19]可以将光子视为一种相互作用的玻色子气，[20]在H Theorem下描述，任何相互作用的玻色子气体都将在一般条件下达到热平衡。通过热辐射的身体行为通过其传播（τ），吸收（α）和反射（ρ）来描述。身体及其周围环境之间的界面可能是粗糙的或光滑的。对于非反射界面，将区域与不同的折射率分开，反射和折射定律必须是粗糙的。理想化的不透明体不会传输辐射，但可能反映出某些辐射，而透明的身体会传递所有入射辐射。对于所有波长，灰色体具有常数α，ρ和τ。白色身体在各个方向均匀地反映了所有入射辐射。黑体的特征是τ= 0，α= 1，ρ= 0。普朗克的模型描述了完美的黑色身体，但由于表面缺陷而指出了它们在自然界的不存在。基尔乔夫（Kirchhoff）介绍了一个完美的黑体，具有完全吸收的表面层，但普朗克（Planck）指出了对这一想法的严重限制。黑体的实现包括1898年的Otto Lummer和Ferdinand Kurlbaum的腔辐射源，该辐射源已用于迄今为止用于辐射测量。类似黑体的材料是为了伪装和雷达吸附剂应用以及太阳能用途而寻求的。黑体材料是大多数波长的光吸收器，使它们有效地发射红外辐射。这些特性使其非常适合在空间或真空等极端环境中加热应用。此外，它们是有效的抗反射表面，可减少望远镜和相机中的流浪光，从而更准确地观察。具有高折射率的纳米孔材料也表现出较低的反射率，有些人的平均反射率为0.045％。研究人员一直在探索对传统灯泡涂料（例如碳纳米管）进行改进的新材料，这些材料可以实现近乎完美的黑体行为。创建诸如Nanoblack和Super Black之类的材料的创建已经突破了吸收率的边界，某些材料吸收了多达99.9％的传入光。恒星的有效温度取决于理想的黑体的温度，该温度辐射与恒星相同的能量。可以使用不同的颜色指数（例如B-V和U-B）来计算此值，这些颜色指数提供了有关恒星表面通量的信息。通过分析这些指数，天文学家可以估算恒星的有效温度，并将其与完美的黑体温度进行比较。对主要序列和超级恒星的研究揭示了它们的颜色与有效温度之间存在粗糙的相关性。这些恒星群的曲线位于相应的黑体U-B指数下方，表明它们比具有相同颜色指数的理想黑体发出的紫外线少。有趣的是，太阳的有效温度低于其光球温度，该温度随着深度而变化。还使用颜色颜色图中的B-V和U-B颜色指数计算了黑洞的有效温度。物理学家认为，黑洞的温度非零，辐射具有几乎完美的黑体光谱，最终通过真空波动蒸发。大爆炸理论的基础是宇宙学原理，表明在大范围内，宇宙是同质和各向同性的。最初，在编队后大约一秒钟，它是一个在10^10 K以上的温度下的黑色身体。随着它的扩展，物质和辐射冷却，导致当今的宇宙微波背景辐射，在2.7 k左右，它几乎是理想的planck频谱。这种辐射源于Anisotroproproy的真正黑体的完善，这一辐射由Anisotropropy变体的一部分，一部分大约100,000。Stefan-Boltzmann定律将黑体辐射的总能量为σT^4，其中σ是Stefan-Boltzmann常数（5.67×10^-8 W/M^2/K^4）。一种简化的冷却方法涉及补充该法律的发射ε≤1，并考虑辐射，热容量和温度随时间变化的功率变化。但是，这些假设忽略了细节，例如热重新分布机制，变化的组成，相变和温度变化的发射率。这种简化可以通过将总发射功率与发射表面积联系起来来估计对象尺寸，该功率用于确定X射线突发源自中子星而不是黑洞。热辐射定律与物体如何在各种波长中发出或吸收光线有关。通过引入少量物质可以吸收并散发所有光频率，可以加速腔中辐射的热平衡。这是基于包括普朗克，劳登和曼德尔和狼在内的各种物理学家的工作。实现热力学平衡的关键在于光子之间的相互作用，当仅存在光子时，这可以忽略不计。需要少量物质来促进此过程。当光子彼此相互作用或与物质相互作用时，除非分子的分布达到平衡，否则随着时间的推移会导致热能降低。为了表征这种情况，可以定义称为“ H”的合适数量。这个概念对于理解气体如何随着碰撞而进行的行为和变化至关重要。此外，某些材料在吸收或反射光（包括极端黑暗）方面具有出色的特性。示例包括垂直排列的单壁碳纳米管和低密度纳米管阵列制造的极深的材料。这些概念对于理解量子水平的辐射和物质的行为至关重要，尤其是在热力学和统计力学中。在包括物理，天文学和材料科学在内的各个领域进行了广泛的研究，黑体光谱及其性质的概念已得到广泛的研究。由理查德·布朗（Richard Brown）及其同事在英国国家物理实验室创建的“有史以来最黑的黑色”材料就是这种现象的一个例子。对黑人光谱的研究可以追溯到古代，诸如亚里士多德（Lawrence Hugh Aller，1991年）等哲学家的观察以及后来的天文学家（如David F Gray）（1995年2月）。在天体物理学和恒星天文学的背景下，还探索了与材料相互作用的光子的研究（Kenneth R. Lang，2006; B. Bertotti等，2003）。黑体光谱的形成受源中温度曲线（例如太阳或恒星）的影响（Simon F. Green等，2004； David H. Kelley等，2011）。此外，近年来已经对热力学及其在黑洞中的应用进行了广泛研究（Robert M Wald，2005年）。最近的研究还探索了碳纳米管的特性，可用于创建接近完美的黑色表面（Ghai等，2019）。这些材料的开发对包括能源，电子和航空航天在内的各个领域具有重要意义。总体而言，对黑体光谱及其特性的研究继续促进我们对物理世界及其许多奥秘的理解。目前尚无实验或观察证据来支持黑洞热力学的理论。研究人员提出了各种例子，包括通过中微子的发射和辐射冷却中子恒星，但是这些想法尚未经过经验测试。中子恒星中的冷却过程受热容量和中微子发射之间的平衡的控制，其生命的前105 - 6年。后来，夸克物质核心变得惰性，由于核物质分数的中微子排放，恒星进一步冷却。请注意，此解释版本着重于原始文本中介绍的主要思想和概念，而不是提供有关提到的每个点的详细摘要。**基希霍夫的辐射法及其历史**在柏林，在公元783 - 787年之间，古斯塔夫·基希霍夫（Gustav Kirchhoff）就身体发射和吸收辐射的能力之间的关系做出了重大发现。这个概念后来被称为基尔霍夫的辐射法。**早期实验**基希霍夫（Kirchhoff）的论文之一，“关于光和热的不同物体的辐射和吸收力量之间的关系”，在1860年由弗朗西斯·古斯里（Francis Guthrie）从德语转换为英语。在本文中，基尔乔夫解释说，完美的辐射吸收器也是完美的发射极。**黑体理论的发展**在接下来的几十年中，其他研究人员建立在基希霍夫（Kirchhoff）的作品上，包括路德维希·鲍尔茨曼（Ludwig Boltzmann）和马克斯·普朗克（Max Planck）。他们开发了“黑体”的概念，它是一个理想化的物体，它吸收了所有传入的辐射而无需反映任何传入的辐射。**热力学和天体物理学的进步**在20世纪，科学家继续完善他们对黑体理论的理解。阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）对量子力学的发现，使人们对辐射及其与物质的相互作用有了更深入的了解。**现代发展**如今，研究人员正在努力开发可以模拟完美辐射吸收器的特性的新材料。这些材料在天体物理和光学等领域中有应用。注意：我保留了原始文本的结构和音调，但对其进行了改写，以使其更可读和简洁。一项开创性的实验导致发现了量子力学中的新领域，该领域深入研究了辐射下物质的行为。从定义上讲，没有材料是完美的“黑体”，但是有些像碳相似的东西已经接近。在本文中了解其复杂性，示例和特征。这种现象更多地是关于系统的特征，而不是对其进行震撼的实际辐射。黑体辐射：本质上是一种理论概念，一种完全吸收所有入射辐射的系统或物质，而无需重新传播任何一个辐射，都可以视为完美的黑体。根据热力学定律，这种系统必须发出与吸收的光一样，尽管在不同的温度和能量水平下。完美的黑色身体：理想的场景真正的黑色身体将完全黑色的身体看起来完全黑色，因为它能够吸收所有入射热辐射，而不论波长如何，而没有任何传输。但是，这种情况仍然纯粹是理论上的，因为没有任何材料能够真正体现这些特征。黑体辐射的例子和材料虽然没有完美满足黑体标准的材料，但是像石墨这样的物质在光吸收方面非常有效 - 达到96％。太阳也很近，发出了大量的阳光，但效率约为70％。其他示例包括加热物体，例如烤面包机元素和灯泡细丝。理解黑体辐射可视化吸收并以同样概率排放所有辐射的系统是具有挑战性的。但是，物理学家通常认为黑体是热平衡中理想化的空心金属盒 - 配有一个用于辐射逃生的小孔。这个思想实验有助于说明黑体辐射的概念。黑体辐射光谱：连续现象。任何加热物体发出的光谱落在黑体辐射的伞下。值得注意的是，这种现象表现出连续的特性，该特性受物体温度而不是其固有特征的控制。本质上，黑体根据温度在各种波长中排放热辐射。电子过渡和黑体辐射根据量子力学，电子从较高能量状态到较低的态度导致光的发射 - 导致黑体辐射的连续光谱。这种现象为排放提供了宝贵的见解，并在加热，照明，热成像等方面具有实际应用。黑体辐射特征：关键定律，黑体辐射的行为可以通过支配其特征的几个基本定律来解释...根据位移定律，黑体辐射曲线在与温度成正比的逆波长处达到峰值。Wien的公式λmax= b/t显示最大波长（λmax），Wein的常数（b = 2.8977*10^-3 m.k）和温度（kelvin中的t）。普朗克定律在特定温度下使用eλ= h*c*t^（-5）/cosh（h*c/λkt）-1在特定温度下使用黑体发射的光谱能密度。Stefan-Boltzmann法律显示总发射能量（E）与绝对温度成正比（T^4）。黑体辐射曲线显示，较热的身体在较短的波长处辐射峰值能量，而总能量随温度升高而增加，但在较小的波长下峰值。动物的辐射主要属于红外辐射，而肉眼看不到。然而，Max Planck提出能量以离散量（称为Quanta）来解决这一悖论。的应用包括观察灯泡在加热时从红色变为白光的细丝灯泡，并焊接金属碎片，由于温度的升高而发光不同的颜色，这也用于夜视设备中，通过将红外辐射转换为可见图像，以检测暖血动物和人。黑体辐射具有各种商业应用，包括安全性，测试，照明和供暖，因为它能够发射热能。这种现象用于许多过程中，例如电加热器，炉灶，白炽灯灯泡，太阳，星星，防盗警报，温水动物和夜视设备。Planck的辐射定律允许在任何波长和温度下计算能量强度，从而确定黑体辐射源的特性。选择此类来源取决于诸如发射率，温度，发射面积的大小，冷却时间，热身时间和调节稳定性等因素。在物理学中，理想黑体的概念导致了紫外线灾难，该灾难预测了热平衡时无限能量。偏离瑞利 - 吉恩法律的方程式，构成了量子力学的基础。
用混合非LTE方法的晚期O型主序列星的定量光谱
上下文。在亮度log l / l⊙⊙5.2的亮度log log-type恒星中显示弱的风，质量损失速率低于10-8 m⊙yr-1。这意味着，与他们更庞大，更发光的兄弟姐妹不同，它们的光电层不会受到恒星风的强烈影响。目标。一种混合非本地热力学平衡（非LTE）方法 - 在LTE假设下与非LTE线形成计算相结合的线主静水压模型大气 - 测试了晚期O-Type恒星的分析，其质量为量高达25 m 25 m。研究了20个大多数尖锐的O8型O8至O9.7型恒星的银河恒星，以及先前使用全非LTE模型大气的文献中研究的Luminosity类V和IV样品。方法。使用Kurucz的A TLAS 12代码计算的静液压和平行大气结构以及合成光谱以及非LTE线形成代码D ETAIL和S URFACE，这些代码an和S Urface（涉及了湍流压力对大气的影响）。高分辨率光谱的大气参数。通过考虑恒星进化轨道和Gaia早期数据版本3（EDR3）视差来得出基本恒星参数。星际红色的特征是从紫外线到MID-IR拟合光谱能量分布。结果。对于16个样本恒星的所有派生参数都可以实现高精度和精度（4个对象显示复合体格）。湍流压力效应对于定量分析而言很重要。有效温度确定为1–3％的不确定性水平，表面重力为0.05至0.10 dex，质量高于8％，半径高于10％，并且亮度通常超过20％的不确定性。丰度均具有0.05-0.10 DEX的不确定性，并且在0.03–0.05 DEX（1σ标准偏差）一般而言。总的来说，先前研究使用统一的光球加风（全）非LTE模型大气的结果，并具有更高的精度。对于元素丰度，这些改进最为明显，并且发现较小的微涡轮速度。在我们的光谱距离与盖亚（Gaia）之间达成了总体良好的一致性。GAIA EDR3基于LAC OB1B关联以及开放簇NGC 2244，IC 1805，NGC 457和IC 1396的距离被确定为副产品。派生的N/C与N/O的丰度比率紧密地遵循了恒星进化模型的预示。恒星上的两个显示出非常高的CNO加工材料的混合，并且似乎源于二元进化。
温度是 SETSAW 精度的限制因素...
温度是限制 SETSAW 器件作为电流量子标准的精度的一个因素 Nick Fletcher、Jan-Theodoor Janssen 和 Tony Hartland NPL，英国米德尔塞克斯郡泰丁顿 1.摘要 我们测量了声电流平台 I n = nef 的斜率 (∆ I / ∆ V g ) n（n =1 和 2），作为浴温 T 在 0.3 至 4.2 K 范围内的函数。限制在一维通道中的电子“冲浪”频率为 f ≈ 2.8 GHz 的表面声波，该波由沉积在 GaAs 异质结构上的换能器产生。通道宽度由施加到同样沉积在异质结构上的肖特基栅极的电压 V g 控制。将归一化斜率 S = ( ∆ I / ∆ V g ) n /( ∆ I / ∆ V g ) n -1 → n 与使用 Flensburg 等人 [11] 提出的描述器件行为的模型计算出的斜率进行了比较。在这个模型中，S 与有效温度 T eff 相关，该温度可能大于 T 。测量表明，对于 n =1，T eff 的最小值为 1.65 ± 0.1 K，对应于最小值 S ≈ 10 -3 。2.简介 目前，国家计量机构正在进行大量研究工作，旨在开发基于单电子传输的电流量子标准。NPL 参与了两个这样的项目，一个使用单电子 R 泵（详见本摘要 [1] 中的其他内容），另一个基于本文的主题 SETSAW（表面声波单电子传输）技术。图 1 显示了 SETSAW 设备的示意图。该设备制造在半导体衬底（GaAs/Al x Ga 1-x As 异质结构）上，该衬底表面附近包含准二维电子气 (2DEG)。设备一端的叉指换能器 (IDT) 产生表面声波 (SAW)，该表面声波传播通过形成 2DEG 收缩的中心区域。该行进机械波在压电 GaAs 材料中产生相应的电势，该电势与 2DEG 相互作用。在收缩区域（通常由沉积在表面上的金属分裂栅形成，相对于 2DEG 保持在负电位），SAW 电位的最小值可视为移动量子阱，其通过收缩通道传输电子。如果通道足够封闭，即上述量化电流的首次实现于 1996 年 [2] 报道。然而，尽管过去 5 年不断进行研究和开发 [例如“夹断” 使得正常传导被禁止，并且可以布置 SAW 的电位，使得每个电位最小值传输相同（少量）数量的电子，然后该设备用作电流源，产生电流 I=nef ，其中 n 是整数，e 是电子电荷，f 是 SAW 的频率。与使用通过金属-绝缘体-金属隧道结进行电子泵送相比，该技术的优势在于更高的工作频率 - 高达 5 GHz [3] 产生近 1 nA，而约 10 MHz 产生几个 pA。4,5,6]，SETSAW 设备的量化精度仍然低于电子泵 [7]。本文介绍了一项实验的结果，该实验旨在测量 SETSAW 设备特性的温度依赖性，以期更好地理解（并希望控制）误差机制。
执行摘要 - 供应路线AI
产品供应路线AI是一个物流和供应链优化平台，旨在通过先进的人工智能和数据科学彻底改变供应链的效率。该平台专注于冷藏物流和食品供应链空间内的路线优化。通过使用AI驱动的解决方案，供应路线AI可帮助公司优化旅行推销员问题（TSP），车辆路由问题（VRP）和背包问题，包括所有运输方式，包括空中，公路，海上和铁路。平台为供应链，预测维护，需求预测，冷链监控和可持续性见解提供实时可见性。最初的重点将放在冷藏物流以及食品和农业供应链上。这是一个可腐烂的商品需要优化的路由和有效温度管理以减少浪费并确保及时交付的领域。业务模型供应路线AI将以软件即服务（SaaS）模型运行。根据公司供应链的规模和性质，该软件的定价将为分层。这些竞争对手包括传统的物流软件和较新的AI驱动平台。使用实时GIS数据和预测性见解的使用比大多数竞争对手提供了更深的知名度。市场分析供应路线AI的市场机会在于物流，供应链优化和基于AI的解决方案在冷链物流，食品和农业供应链领域中。-ai：到2030年，该地区预计将达到138亿美元，生长期为37.3％。Revenue will be generated through: -Subscription fees: Based on the number of vehicles, warehouses, and routes managed -Custom consulting services: For larger clients requiring tailored solutions, Supply Route AI will provide data science, optimization services, and AI models -API integration: Charging for real-time data integration with existing ERPs (Enterprise Resource Planning Systems), inventory management, and IoT (Internet of Things) sensors for temperature monitoring竞争供应路线AI将参与非常竞争的景观，它必须与其他公司区分开来。-SAP整合业务计划：供应链管理的传统但高度集成的解决方案（https：//www.sap.com/products/scm/scm/scm/integrated-business-planning.html） - tive：竞争对手：冷链物流领域的竞争对手，为基于IOT的基于IoT的求解服务，以提供IOT的基于IOT的求解解决方案（httpps ementing netrovering forethering netterning forethering netroge foreftering netroge foreftering netroge forey.com a a a a a）。和卡车运输的供应链可见性（https://convoy.com/）-Project 44：一个带有高级可见性和运输跟踪解决方案的实时物流数据平台（https://www.project444.com/）供应路由AI通过整合多个优化问题（TSP，vrp，vrp，knapsact），与型号和食物群体和食物群体和餐厅和餐厅及其冷藏群通过整合了自身来区分本身。更多的公司将投资于自动化，预测分析和基于AI的决策。- 食品和农业供应链：食品物流市场预计目前将从2027年增长到1660亿美元增加到1600亿美元。将越来越关注减少食物浪费并采用基于AI的策略。- 冷存储物流市场：几年前，全球冷链市场的价值为2340亿美元，预计将以17.1％的复合年增长率增长，这是对易腐商品和临时敏感货物的需求驱动的。鉴于这些趋势，通过满足冷链物流部门的需求并利用AI进行路线优化和供应链的可见性来供应路线AI捕获市场份额。
CV：Martijn Kemerink
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