在过去的几十年中,汽车应用对电子系统的强劲需求以及半导体技术工艺的不断发展,推动了专用集成电路 (ASIC) 的设计和制造,包括模拟、数字、电源和射频模块,这些模块在大幅降低生产成本的同时,还提高了系统性能和可靠性。基本上,满足模块级规范的设计问题已经逐渐从印刷电路板 (PCB) 转移到集成电路,因此当前的 IC 设计(尤其是定制 IC)大多是为了满足大多数模块级规范,包括那些涉及电磁兼容性的规范。实际上,电子模块传导和辐射电磁发射的最大限值不能轻易与 IC 级的电气参数相关联,例如直流电流消耗、时钟频率、IC 封装物理尺寸、I/O 电压和电流斜率等。同样,施加到电子模块以检查其对电磁干扰 (EMI) 的敏感性的射频干扰水平不能像任何其他设计规范那样对待。一般来说,IC 的电磁辐射和电磁敏感性与其所处的周围环境密切相关,即 PCB 布局、EMI 滤波器、PCB 接地方案、金属外壳的大小和形状等。然而,在过去的几十年里,一些
如今,可再生能源 (RES) 在生产大量电力和减少二氧化碳及其他温室气体排放方面发挥着重要作用。最重要的 RES 之一是光伏 (PV) 技术:事实上,它需要的安装和维护成本较低,并且由于结构的模块化和有限的安装空间,最适合城市一体化 [1]。在此背景下,近零能耗建筑 (nZEB) 的概念得到了充分构建。欧盟委员会通过 2010/31/EU 指令 [2] 引入了这一术语,并在国家层面定义了增加 nZEB 数量的适当措施。特别是,在 nZEB 中,能源消耗必须主要由位于现场或附近的 RES 覆盖。此外,欧盟成员国确保到 2020 年 12 月 31 日,所有新建建筑都将成为 nZEB。首先,大学应该积极参与 nZEB 框架,因为它们具有相关的社会经济影响 [3-4]。事实上,一些大学已经朝着这个方向发展,重点研究可能的改造以降低现有学术建筑的能耗 [5-7]。莱里达大学(西班牙)、欧柏林学院(美国俄亥俄州)和澳大利亚联邦科学与工业研究组织能源中心(纽卡斯尔,澳大利亚)都已实现现有建筑的样本。[8] 中报告了其他 nZEB 学校和用于学术目的的可持续建筑的例子。[9] 分析了瑞典住宅建筑的自给自足率,重点关注用于此目的的最佳电池技术。相反,[10] 讨论了配备电池储能系统的德国商业建筑的自消耗和自给自足。[11] 和 [12] 几项基于国内 nZEB 的研究,重点研究了取决于电池大小的自给自足率。
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1. 重要日期 2. 硕士(研究型)和博士申请重要指南 3. 学院 4. 印度理工学院帕拉卡德分校的院系/中心和研究领域 4.1. 生物科学与工程 4.2. 化学 4.3. 土木工程 4.4. 计算机科学与工程 4.5. 数据科学 4.6. 电气工程 4.7. 人文与社会科学 4.8. 数学 4.9. 机械工程 4.10. 物理 4.11. 环境科学与可持续工程中心(ESSENCE) 5. 中央研究设施 5.1. 中央仪器设施(CIF) 5.2. 中央微纳米制造设施(CMFF) 5.3. 中央材料与制造工程设施(CFMM) 5.4. 高性能计算集群 6. 硕士(研究型)和博士录取 6.1. 申请 6.2. 经济援助 6.3最低资格要求 6.3.1. 硕士(研究型) 6.3.2. 博士 6.3.3. 学院工作人员或外部注册的研究学者。 6.4. 选拔程序 6.5. 面试 6.6. 座位预订 6.7. 证书验证 7. 费用、押金和退款政策 7.1. 费用和押金 7.2. 退款政策 8. 学院图书馆 9. 职业发展中心 10. 宿舍设施 11. MITRA:健康中心 12. 附录
无线和移动通信技术的进步促进了移动医疗 (m-health) 系统的发展,以寻找获取、处理、传输和保护医疗数据的新方法。移动医疗系统提供了应对日益增多的需要持续监测的老年人和慢性病患者所需的可扩展性。然而,设计和运行带有体域传感器网络 (BASN) 的此类系统面临双重挑战。首先,传感器节点的能量、计算和存储资源有限。其次,需要保证应用级服务质量 (QoS)。在本文中,我们整合了无线网络组件和应用层特性,为移动医疗系统提供可持续、节能和高质量的服务。特别是,我们提出了一种能量成本扭曲 (ECD) 解决方案,它利用网络内处理和医疗数据自适应的优势来优化传输能耗和使用网络服务的成本。此外,我们提出了一种分布式跨层解决方案,适用于网络规模可变的异构无线移动医疗系统。我们的方案利用拉格朗日对偶理论,在能源消耗、网络成本和生命体征失真之间找到有效的平衡,以实现对延迟敏感的医疗数据传输。仿真结果表明,与基于均等带宽分配的解决方案相比,所提出的方案实现了能源效率和 QoS 要求之间的最佳平衡,同时在目标函数(即 ECD 效用函数)中节省了 15%。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
任何计算设备的物理实现,要想真正利用量子理论 [1] 提供的额外能力,都是极其困难的。原则上,我们应该能够在具有明确定义状态空间的系统上执行长相干量子操控(门控)、精确量子态合成以及检测。从一开始,人们就认识到,最大的障碍来自于任何现实量子系统不可避免的开放性。与外部(即非计算)自由度的耦合破坏了量子演化的幺正结构,而这正是量子计算 (QC) 的关键因素。这就是众所周知的退相干问题 [2]。通过量子纠错所追求的主动稳定可以部分克服这一困难,这无疑是理论 QC 的成功 [3]。然而,由于需要低退相干率,目前量子处理器的实验实现方案都是基于量子光学以及原子和分子系统 [1]。事实上,这些领域极其先进的技术已经可以实现简单量子计算机中所需的操作。然而,人们普遍认为,量子信息的未来应用(如果有的话)很难在这样的系统中实现,因为这些系统不允许大规模集成现有的微电子技术。相反,尽管“快速”退相干时间存在严重困难,但固态量子计算机实现似乎是从超快光电子学 [4] 以及纳米结构制造和表征 [5] 的最新进展中获益的唯一途径。为此,主要目标是设计具有“长”退相干时间(与典型的门控时间尺度相比)的量子结构和编码策略。第一个定义明确的基于半导体的量子通信方案 [6] 依赖于量子点 (QD) 中的自旋动力学;它利用了自旋自由度相对于电荷激发的低退相干性。然而,所提出的操纵
1。只有合格的学生才能出现在2024 - 25年春季学期的学期考试中。2。所有学生都被指示在考试厅里带上身份证和注册单,并至少在时间表时间前15分钟占据座位。在任何情况下,都不允许学生在没有身份证和注册单的情况下进入考试厅。3。不允许学生在考试厅内使用电子产品,例如手机,智能手表等。4。尚未支付春季学期(2024-25)费且未通过生物识别完成学期注册的学生不允许出现在2024 - 25年春季学期的学期考试中。即使它们出现在上述考试中,他们也会被送出考试厅,结果将被搁置。5。只有在考试开始的一个小时(1小时)后才提交答案手册。6。考试期间不允许学生1 st和最后30分钟(30分钟)的洗手间。7。学生必须穿着正式的礼服到考试厅。否则,它们将被寄回。
关键词:无人机摄影测量、快速测绘、遥感、地震应急、3D 模型、损害评估 摘要:自 2016 年 8 月以来,意大利发生的多起地震群表明,深化测绘研究对于验证新战略的重要性,这些新战略旨在快速测绘和记录不同可访问和复杂的环境,例如城市环境和受损的建筑遗产。在应急响应中,技术进步的关键利用应该为预警、影响和恢复阶段获取和有效组织高比例的可靠地理空间数据。为了解决这些问题,哥白尼 EMS 现已在意大利中部地区的即时和广泛损害侦察中发挥了重要作用。然而,遥感数据的使用仍然受到视点、尺度和可检测细节问题的影响。事实上,无论是机载还是卫星拍摄的天底图像,都极大地限制了这些产品的可信度。无论是在第一次实地工作评估中,还是在随后的解释性损坏检测和快速制图生产的操作方法中,操作员参与的主观性仍然是一个悬而未决的问题。为了克服这些限制,引入无人机平台进行摄影测量,在节省时间、操作员安全、可靠性和结果准确性方面已被证明是一种可持续的方法:天底和斜向积分可以提供大型多尺度模型,其中包含与立面条件相关的基本信息。在意大利中部地震事件中进行的这项研究将重点关注无人机摄影测量在两个记录地点的潜力和局限性:佩斯卡拉德尔特龙托和阿库莫利。在这里,目的不仅限于描述一系列地理参考、块定位和多时间联合配准解决方案的策略,而且还要验证实施的管道作为工作流程,该工作流程可以集成到早期影响活动中的紧急响应操作干预中。因此,可以使用这种 3D 度量产品作为参考数据,以显着提高典型目视检查和测绘的可靠性,与传统的天底机载或卫星产品并驾齐驱。展示了在两个受损村庄进行的无人机采集,以强调嵌入在 DSM 重建和 3D 模型中的空间信息的含义,支持更可靠的损害评估。
