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World File Search System漂浮
微生物在空气中漂浮
尽管没有显微镜的帮助，我们看不到它们，但在地球上的每个环境中都发现了微生物，包括海洋，土壤，森林，冰川，冰川和空气中，我们都呼吸。空气中微生物的数量和多样性取决于您位于地球上的位置。例如，与站在城市中间相比，站在北极的冰川上时，您的空气传播微生物呼吸少。微生物，它们自己移动或附着在灰尘颗粒上。灰尘颗粒可能来自汽车排气和工业污染之类的东西。空气中的微生物具有各种形状（圆形，杆状或弦形），并且可以包括许多不同种类的细菌，真菌和藻类。考虑所有不同种类的鸟类，它们的各种尺寸，形状和生活方式，然后想象空气中的微生物也是如此。每天，您最多吸入15,000升空气，其中包含数百万个属于数千种不同物种的机载微生物。
用于在轨服务的具有柔性附件的旋转漂浮空间机器人的鲁棒控制
线性和角航天器动力学。已经针对捕获应用进行了研究，因为潜在的翻滚目标需要经过调整的机械手方法。通过 Giordano 等人 (2018) 提出的工作空间调整策略或 Giordano 等人 (2019) 同时控制全局质心和航天器姿态，已经研究了如何有效使用推进器来补偿机械手运动。同样，当仅控制机械手时，Pisculli 等人 (2015) 开发了反应零空间控制，以减少机械手和航天器底座之间的相互作用。还可以注意到没有考虑底座执行器的情况。更一般地说，轨迹规划被认为可以减少机械手运动和/或外部干扰对底座的影响，至少对于无奇点轨迹而言。Rybus 等人采用了非线性模型预测控制。 (2017) 确保机械手实现优化轨迹，最大限度地减少机械手对卫星的干扰，同样在捕获接近阶段，Lu 和 Yang (2020) 研究了笛卡尔轨迹规划，以最大限度地减少姿态干扰，Seddaoui 和 Saaj (2019) 提出了一种用于燃料消耗优化的无碰撞路径和无奇点路径的通用轨迹规划，同时采用 H ∞ 控制和前馈补偿处理内部和外部扰动。
用于在轨服务的具有柔性附件的旋转漂浮空间机器人的控制
由于很难获得柔性动力学，因此提出了对未知扰动具有鲁棒性的控制器 [6]。在机械手操纵过程中实现姿态控制仍然是一项具有挑战性的任务，因为除了外部扭矩/力之外，机械手运动和附加物振动也可能导致不良的底座旋转。已经研究了通过工作空间调整策略 [7] 或同时控制全局质心和航天器姿态 [8] 来有效使用推进器来补偿机械手运动。同样，当仅控制机械手时，已经开发了反应零空间控制以减少机械手和航天器底座之间的相互作用 [9]。由于振动部分是由于机械手运动引起的，因此基于机械手刚体动力学和附加物柔性动力学之间的耦合因素，已经提出了一种控制策略来抑制振动 [10] 或优化机械手轨迹以最大限度地减少底座扰动 [11]。此外，未来的任务预计会有更长的寿命。除了飞行空间机械手的高效推进剂消耗策略外，一个有意义的延长寿命的方法是使用带电气的动能矩交换装置，这种装置被称为旋转自由浮动航天器机械手[12]。利用动能矩交换装置的优点来控制机械手引起了人们对处理相对较大质量和惯性的操纵的兴趣，比如在捕获或部署场景中。通过运动学指标，在控制机械手的同时控制航天器姿态可以提高其可操纵性[13]。已经研究了结合反作用轮和控制力矩陀螺仪来在机械手运动期间保持卫星平台固定[14]。本文旨在开发在轨部署应用中在结构扰动下航天器底座和机械手的通用控制。在考虑不同机械手配置的系统动量分布时，开发通用控制的兴趣凸显出来 [13]。本文的贡献在于将柔性动力学与刚性动力学相结合，从而可以开发扩展状态观测器来改善控制性能，而不是刚性系统的未知扰动观测器 [6]。然后使用 NDI 对系统进行解耦和线性化，包括对振动扰动和航天器漂移的估计。此外，还针对实际的大尺寸系统开发了控制律和观测器的综合。
EU市场的太阳能市场前景2024-2028 漂浮的海上风景
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在中央大西洋超过超过的水域中漂浮海上风能的挑战和机会
AHTS anchor handling tug supply (vessel) API American Petroleum Institute Area ID Area Identification BOEM Bureau of Ocean Energy Management BSEE Bureau of Safety and Environmental Enforcement COP Construction and Operations Plan CTV crew transfer vessel CVOW Coastal Virginia Offshore Wind DNREC Delaware Natural Resources Environmental Control DOE U.S. Department of Energy EIA U.S. Energy Information Administration ft feet GW gigawatt HVDC high-voltage direct current IEC International Electrotechnical Commission km kilometer LCOE levelized cost of energy m meter mi mile m/s meters per second MW megawatt NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration NOW-23 2023 National Offshore Wind data set NOWRDC National Offshore Wind Research and Development Consortium NREL National Renewable Energy Laboratory OCS Outer Continental Shelf OREC Offshore Renewable Energy Credit PSN Proposed Sale Notice ROD Record of决定第二个SAP站点评估计划WEA风能区WTIV风力涡轮机安装船
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河流和水中漂浮物检测研究
摘要：随着人工智能技术的快速发展，人工智能图像识别已成为解决传统环境监测难题的有力工具。本研究针对河湖环境中的漂浮物检测，探索一种基于深度学习的创新方法。通过精细分析静态和动态特征检测的技术路线，结合河湖漂浮物的特点，开发了完整的图像采集和处理流程。本研究重点介绍了三种主流深度学习模型SSD、Faster-RCNN和YOLOv5在漂浮物识别中的应用及性能比较。此外，还设计并实现了一套漂浮物检测系统，包括硬件平台构建和软件框架开发。经过严格的实验验证，该系统能够显著提高漂浮物检测的准确性和效率，为河湖水质监测提供了新的技术途径。关键词：图像识别；深度学习；河湖浮标检测
浮动风电船舶-漂浮物可达性的多体动力学评估
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拓扑表面状态的漂浮在厚的铅层顶部：$ {\ rm pb}/{\ rm bi} _2 {\ rm se} _3 $界面
1物理系，卡拉布里亚大学，通过P. Bucci，87036 Arcavacata di Rende（CS），意大利2，材料高级光谱实验室，Star Ir，通过Tito Flavio，Calabria，Calabria，Calabria，University of Calabria，87036，87036，87036，Rende（CS），Rende 3 30，nanos Surfacity of Nanos of Surfacity of Nans of Surfacity and coations and coation 30俄罗斯汤姆斯克4力量物理与材料科学研究所，俄罗斯科学学院，634055俄罗斯汤姆斯克，俄罗斯5巴库州立大学，阿塞拜疆阿塞拜疆巴库6同步型S.C.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.P.A. Fosso del Cavaliere，00133，意大利罗马8号dePolímerosy y材料高级材料：Física，QuímicayTechnología，ciencias deCienciasquíemas，PaísVascovasco vasco upv / ehu上大学西班牙巴斯克国家塞巴斯蒂安（Sebastián
开发港口网络的影响，用于在美国西海岸漂浮海上风能
开发一个港口系统，可以在美国西海岸实现商业规模的浮动海上风能开发，将需要政府，工业，港口当局和当地社区之间进行大量投资和协调。策略性地计划这些资源的关键第一步是了解支持离岸风能项目开发的不同阶段所需的港口（以及相关投资）的数量，包括制造，安装和运营。，但是简单地提高这些成本不足以了解强大的港口网络如何影响当地社区，环境，劳动力发展，海上风能行业以及整个西海岸地区。决策者应考虑有关这些潜在影响的更广泛的信息，以了解战略投资如何使西海岸浮动海上风能港口网络的最有益结果。