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World File Search System耗电
rehsense：通过射频能量收获
已经提出了不同的基于Wi-Fi的无线应用程序，从日常活动识别到生命体征监测。尽管具有显着的感知精度，但高能量的吸引力和对定制硬件修改的需求阻碍了现有传感解决方案的广泛部署。在本文中，我们提出了基于射频（RF）能量收集的节能无线传感解决方案Rehsense。不是依靠渴望耗电的Wi-Fi接收器，而是利用RF能量收割机作为传感器，并利用从环境Wi-Fi信号收获的电压信号来同时进行上下文感测和能量收获。我们使用商业货架（COTS）RF Energy Harvester设计和实施Rehsense。对三个细粒无线传感任务的广泛评估（即，呼吸监测，人类活动识别和手势识别）表明，Rehsense可以通过传统的基于Wi-Fi-fi-fi-fi-fi-dive的溶液实现可比的感测精度，同时适应不同的感应环境，从而减少传感的功耗。7％，最多收获4。RF能量的5 MW电源。RF能量的5 MW电源。
企业绿色电力计划信息指南
指南指本文件，即《企业绿色电力计划（太阳能光伏电站）信息指南》。装置指由同一所有者或（如果规定了管理）由同一管理的负责人负责的任何整套厂房或设备，设计用于供电或使用（或两者兼而有之）（视情况而定）；包括原动机（如有）以及与之相关的所有必要厂房、建筑物和土地、管道、供电线、电力供应基础设施、家用和非家用电气装置以及耗电设备（如有）。kW 指交流（或 ac）额定功率千瓦。kWh 指千瓦时。kWp 指直流（或 dc）额定功率千瓦峰值。光伏装置的额定 kWp 指此类太阳能光伏模块在标准测试条件下（即太阳辐照度为每平方米 1,000 瓦、环境温度为 25 摄氏度）可产生的最大直流功率。MW 指交流额定功率兆瓦或 1,000 千瓦。 MWh 表示兆瓦时。MWp 表示兆瓦峰值或直流额定值 1,000 kWp 峰值。新增强调度安排 (或 NEDA)
企业绿色电力计划信息指南
指南指本文件，即《企业绿色电力计划（太阳能光伏电站）信息指南》。装置指由同一所有者或（如果规定了管理）由同一管理的负责人负责的任何整套厂房或设备，设计用于供电或使用（或两者兼而有之）（视情况而定）；包括原动机（如有）以及与之相关的所有必要厂房、建筑物和土地、管道、供电线、电力供应基础设施、家用和非家用电气装置以及耗电设备（如有）。kW 指交流（或 ac）额定功率千瓦。kWh 指千瓦时。kWp 指直流（或 dc）额定功率千瓦峰值。光伏装置的额定 kWp 指此类太阳能光伏模块在标准测试条件下（即太阳辐照度为每平方米 1,000 瓦、环境温度为 25 摄氏度）可产生的最大直流功率。MW 指交流额定功率兆瓦或 1,000 千瓦。 MWh 表示兆瓦时。MWp 表示兆瓦峰值或直流额定值 1,000 kWp 峰值。新增强调度安排 (或 NEDA)
如何平衡串联生物电化学系统中的电压
如今，多个生物电化学系统 (BES) 模块的堆叠配置被认为是成功扩大该技术规模的最佳选择，无论是发电微生物燃料电池 (MFC) 还是耗电微生物电解或电合成电池 (MEC 或 MES)。虽然并联电连接允许独立操作堆叠中的每个 BES 而不会出现重大问题，但从能量转换的角度来看，串联堆叠的 BES 更具吸引力，因为它们的能量损失较低，并且可以在更高的电压下操作它们。然而，在串联连接的 MEC/MES 电池的情况下，高性能生物阳极可以将堆叠中性能较差的电池推到其“工作区”之外，导致不利的电位、不受控制的电压下降以及电活性生物膜的暂时或永久损坏。过去提出了一些电池平衡系统 (CBS)，但需要电力电子方面的专业知识。在这项研究中，提出了一种基于商用二极管的简单、被动且低成本的 CBS。采用三台双室 MEC。进行了第一组实验，以表征电池并了解串联电池堆中电压不平衡的原因。然后，采用并验证了 CBS。
不同能源情景下现有与未来乘用车生命周期环境与成本比较
在本分析中，我们比较了目前（2017 年）和未来（2040 年）具有不同动力系统配置的乘用车的生命周期环境负担和总拥有成本 (TCO)。对于所有车辆配置，我们为所有性能参数定义了概率分布。利用这些概率分布，我们执行基于蒙特卡罗的全局敏感性分析，以确定对结果整体变异性贡献最大的输入参数。为了捕捉能源转型的系统性影响，未来电力情景被深度整合到 ecoinvent 生命周期评估背景数据库中。通过这种整合，我们不仅可以捕捉到未来电动汽车的充电方式，还可以捕捉到未来汽车和电池的生产方式。如果电力的生命周期碳含量与现代天然气联合循环发电厂相似或更好，那么从气候角度来看，全动力系统电气化是有意义的，并且在许多情况下还可以降低 TCO。一般来说，电池较小、使用寿命较长的车辆具有最佳的成本和气候性能。如果需要非常大的行驶里程或没有清洁电力，混合动力汽车和压缩天然气汽车在成本和气候变化影响方面都是不错的选择。含有大电池或燃料电池的替代动力系统对未来电力系统的变化最为敏感，因为它们的生命周期更耗电。这些替代能源的好处
无人机对接和电池更换自主系统
本研究介绍了一种自主机器人对接和电池更换系统，适用于使用定制浮空器在 500 英尺或更高高度运行的无人机 (UAV)。该系统旨在通过提供经济高效的解决方案来解决无人机电池寿命有限的关键问题，从而减少与手动更换电池相关的停机时间。我们的方法包括一种基于滑轮带的并行对接机构，该机构由碳纤维棒、铝挤压件和用于电池更换的垂直线性执行器制成。对接系统确保无人机在电池更换过程中牢固固定，这通过定制的 3D 打印电池外壳和带有导电铜板的线性传送带系统来实现。此外，对接系统利用称重传感器来确认无人机的着陆，确保准确可靠的电池更换。我们选择了浮空器上的空中电池更换系统，这样无人机就可以避免使用额外的控制来降低其高度降落在地面上，因为起飞和降落是飞行中最耗电的阶段。这种由轻质材料制成的集成系统不仅提高了无人机操作的自主性，而且还设想了一个未来的枢纽，多架无人机可以停靠、更换电池并在电池充电时恢复任务，从而大大扩展了它们的作战能力和效率。
海军研究生院论文 - DTIC
2014 年，当伊斯兰国使用无人机 (UAV) 袭击联军时，无人机的使用范围迅速扩大，使弱国和非国家行为者相对于技术上更先进的敌人拥有不对称优势。这种不对称性导致国防部 (DOD) 和国土安全部 (DHS) 投入巨额资金用于反无人机系统 (C-UAS)。尽管市场密度很高，但许多 C-UAS 技术都使用昂贵、笨重且耗电高的电子攻击方法进行地对空拦截。本论文概述了当前用于 C-UAS 的技术，并提出了使用配备网络攻击功能的机载 C-UAS 巡逻的纵深防御框架。本论文利用空中拦截技术开发了一种新型 C-UAS 设备，称为可拆卸无人机劫持器，这是一种体积小、重量轻、功率大的 C-UAS 设备，旨在使用 IEEE 802.11 无线通信规范对商用无人机进行网络攻击。实验结果表明，可拆卸无人机劫持器重 400 克，功耗为 1 瓦，成本为 250 美元，可以拦截敌方无人机，不会造成意外附带损害。本论文建议国防部和国土安全部采用空中拦截技术来支持其 C-UAS 纵深防御，使用类似于可拆卸无人机劫持器的技术。
紧凑型扫描激光雷达
美国宇航局和欧空局已将 LiDAR 确定为实现安全精确着陆和交会对接的关键技术。此外，该技术对于难以观察到背景辐射的未来卫星任务和探测车应用至关重要。挑战来自任务参数的限制越来越严格。太空市场普遍倾向于低成本、高可靠性的紧凑型解决方案，而目前的 LiDAR 技术可能会在主要应用中失去相关性。ONEWeb、三星和 SpaceX 等公司的未来商业计划旨在发射总共超过 10,000 颗卫星，2019 年的概念演示任务已经开始，巩固了对这些企业的投资。LiDAR 技术非常适合清除太空垃圾等操作任务参数，但目前的 LiDAR 质量、体积、功率 (MVP) 预算、成本和开发时间在评估新太空应用提案时可能是一个挑战。当前的扫描 LiDAR 使用旋转镜来引导激光束。机械扫描导致解决方案体积庞大、速度相对较慢且耗电。该提案提出了一个项目，旨在加速开发现代一代激光雷达，以更好地适应日益增长的空间应用需求。
检查：调查电池系统的供应链和网络物理安全
摘要 — 电池供电的应用已遍布世界各地，从耗电的电动汽车到低功耗的智能终端和嵌入式设备。与此同时，电池膨胀、起火和爆炸等严重事故时有发生，造成了巨大的经济损失甚至生命损失。人们过去常常将此类后果归咎于无意的设计错误或原始电池制造商的质量检验不足。然而，考虑到错综复杂的电池供应链和电池管理系统 (BMS) 扩展的网络物理攻击面，这种说法如今已不再公平。在本文中，我们将重点关注普遍存在的 (锂离子) 电池实例的真实性和保证。我们通过对当代电池供应链进行建模并深入讨论每个阶段的重新包装和回收等实际问题来研究电池的真实性。至于电池保证，我们考虑了可能危及微电子 BMS 的机密性、完整性和可用性的新兴攻击媒介。此外，我们还重点介绍了现实世界的攻击示例，以反映高级对手的能力。此外，我们还提出了检测和避免对电池真实性和保证性威胁的有希望的对策，以便研究人员能够深入了解如何解决/缓解该问题。我们还提供了对电池系统脆弱性及其后续影响的看法，以及对潜在对策技术的看法。
2020 年技术、媒体和电信预测
术语“电信边缘”在这里需要解释一下。电信边缘计算（也称为电信边缘计算）——图 26 中所示的“远边缘网络”——是指由基本上尽可能靠近客户的微型数据中心执行的计算，但由电信公司拥有和运营，并在电信公司拥有的财产上。他们目前使用数据中心式的 AI 芯片（体积大、价格昂贵且耗电），但随着时间的推移，他们可能会开始采用我们在本章中讨论的一些相同类型的边缘 AI 芯片（消费者或企业）。然而，与边缘设备计算不同，电信边缘计算中使用的芯片位于电信网络的边缘，而不是实际的终端设备上。此外，并非所有电信边缘计算都是 AI 计算。据行业分析师称，电信边缘计算市场（所有类型的计算，而不仅仅是人工智能）的收入将在 2020 年达到 210 亿美元。这比 2019 年增长了 100% 以上，而且市场有望在 2021 年增长 50% 以上。7 该市场按类别的精确细分尚未公开，但分析师认为，人工智能部分在 2020 年可能仍处于相对新兴阶段，收入不超过 10 亿美元，或占电信边缘计算总支出的 5%。8