当前的突破与机器学习有关,机器学习是指计算机系统无需遵循明确编程的指令,通过接触数据来提高性能的能力。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集,它随着更深的神经网络 (NN) 而出现,近年来性能得到了巨大提升。深度学习为计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 中的许多问题带来了显著的改进,实现了新的用例并加速了人工智能的采用。这就是为什么 EASA 人工智能路线图 1.0 和此 1 级和 2 级人工智能指南专注于数据驱动的人工智能方法的原因。然而,最初的范围仅限于监督学习技术。通过计划扩展到无监督和强化学习,这一限制将在本指导文件的下一版本中消除。
高度自动化为提高现有道路网络的安全性、机动性和效率提供了机会,人们对此期待已久。然而,直到开发出复杂的传感和计算系统后,此类车辆才在技术上可行。许多汽车制造商和一级供应商正在开发或测试具有某种自动化形式的车辆。为了支持机动车自动化工作,NHTSA 正在与其他 USDOT 机构协调,计划开展一项自动驾驶系统 (ADS) 研究计划,以提高机动车安全性。驾驶员车辆界面 (DVI) 设计指南是作为一项更大规模研究工作的一部分而开发的,该研究工作旨在对 2 级和 3 级自动驾驶下的驾驶员表现和行为进行初步的人为因素评估。任何机动车的安全高效运行都需要以符合驾驶员限制、能力和期望的方式设计 DVI。本文档旨在帮助 DVI 开发人员实现这些成果。
架空输电线支撑结构强度的设计受风阻影响很大,其设计主要是为了承受台风期间线路和支撑塔本身承受的荷载(设计风速 40 米/秒)。当它们位于台风经过时会产生强烈局部风的地形中时,会增加风荷载 1),这往往会增加建设成本。导线上的阻力通常占总阻力的 50-70%,导线阻力的任何减少都会减少支撑塔上的负载,从而可以在不影响可靠性的情况下降低成本。作者注意到,圆柱体的阻力系数开始下降时的风速会因表面粗糙度而降低 2) ,而高尔夫球由于表面有凹坑而飞得更远 3) ,因此得出结论:通过关注导体的表面形态,可以在输电线设计的风速范围内降低导体的阻力系数。因此,我们提出了具有减小阻力的导体,其表面设有凹槽(LP 810 毫米 2 减小阻力的导体和 LNP 810 毫米 2 减小噪音和阻力的导体)。我们还进行了高达 80 的风洞实验
飞机是历史上最巧妙、最了不起的发明之一。它无疑是改变世界最深远的发明之一。空气动力学的理念如何诞生,科学技术如何发展,将飞机打造成革命性的机器,这就是这部多卷本著作《风及其它:美国空气动力学史纪录片之旅》所讲述的史诗故事。继第一卷记述了飞机的发明和美国航空研究机构的建立,第二卷记述了 20 世纪 20 年代和 30 年代的飞机设计革命和对改进机翼的追求之后,本卷探讨了飞艇、水上飞机和旋翼飞机的空气动力学。2005 年,技术史学会为《风及其它:美国空气动力学史纪录片之旅》颁发了第一届尤金·S·弗格森奖,以表彰其杰出的原创参考文献。引文部分如下:
由 SER 发布,2015 年 10 月 - 设计/制作:raphael.simonnet@gmail.com - 编者注:本目录中发布的信息由公司提供。他们不以任何方式承担可再生能源联盟的责任。后者不对公司文件的内容负责 - 图片来源:封面(从左到右): 从左到右:©AREVA、©DCNS、©LBI、©Cyril ABAD – ALSTOM、©AREVA。 ISSN 号:2430-9141
资料来源: 1.“明尼苏达州的风能”美国清洁能源协会。2024 年 9 月。https://cleanpoweriq.cleanpower.org/ 2.“通过您土地上的风力涡轮机赚取收入”。2024 年 6 月。https://www.landgate.com/news/earn-income- from-wind-turbines-on-your- land#:~:text=The%20payments%20will%20vary%20based,between%20$50%2C000%20to%20$80%2C000/year.
加拿大和土地,水和资源管理部•启动基线早期自然环境监测•启动省环境评估过程•继续与当地原住民互动加拿大和土地,水和资源管理部•启动基线早期自然环境监测•启动省环境评估过程•继续与当地原住民互动
影响浮动海上风能的投资将通过利用2.8吨潜在电力来帮助您进入美国的清洁能源未来,这比当前美国目前的电力消耗的两倍。虽然在美国的这些资源开发必须以开放和透明的监管过程为指导,但即使占据少量潜力也可以为数千万的房屋和企业提供动力。迅速将美国从示范项目转移到商业规模的部署需要采取全政府的方法。
根据 CPUC 决定 D.20-06-031 和 D.21-06-029,本报告讨论了能源部门 2024 年区域风能有效负荷承载能力 (ELCC) 研究的假设和结果,以供各方评论和 CPUC 考虑。本报告旨在遵守 D.21-06-029 的第 15 条命令:“能源部门被指示为 2022 年的 ELCC 更新制定风能资源的区域有效负荷承载能力 (ELCC) 值,以符合 2023 年的资源充足性合规年。”能源部门研究了 2024 年资源充足性 (RA) 合规年份,而不是 2023 年,以利用和巩固 2022 年 2 月 18 日报告中包含的工作,该报告题为“2024 年负荷损失预期 (LOLE) 和有效负荷承载能力研究结果”,在资源充足性程序 R.21-10-002 中发布以征求当事人意见。1
摘要 - 减少化石能源资源并增加温室气体排放,每天增加对清洁和可再生能源的需求。可再生能源的来源之一是风能,近年来一直在不断发展。风力发电厂有时在高峰时段没有响应,因此对于这些发电厂来说,备用存储系统似乎至关重要。在这项研究中,提出了一个混合系统,用于与燃料电池和氢生产的风电厂的连接,以提供可靠的功率和有价值的副产品。在本文中,为Shahryar县的所需系统进行了案例研究。 上述系统的技术经济优化表明,在最佳设计(由三个风力涡轮机组成)中,混合系统的年生产能力为1795 MWH,其中12%是燃料电池的份额。 结果表明,混合系统将风力发电厂的容量因子增加2.8%。 混合系统计算出的能源成本(COE)和净现在成本(NPC)分别为$ 0.77和5 $ 5 235.066。在本文中,为Shahryar县的所需系统进行了案例研究。上述系统的技术经济优化表明,在最佳设计(由三个风力涡轮机组成)中,混合系统的年生产能力为1795 MWH,其中12%是燃料电池的份额。结果表明,混合系统将风力发电厂的容量因子增加2.8%。混合系统计算出的能源成本(COE)和净现在成本(NPC)分别为$ 0.77和5 $ 5 235.066。
