越来越多的城市正在争取能源自主。本研究以德国为例,确定了哪些城市以及能源自主的额外成本是多少。现有的市政能源系统优化模型扩展到包括个人交通、工业和商业部门。机器学习方法在 19 种方法中确定了一种回归模型,该模型最适合将单个优化结果转移到所有城市。使用逐步线性回归模型转移了 15 个案例研究优化后得到的平准化能源成本 (LCOE)。回归模型显示平均绝对百分比误差为 12.5%。研究表明,6,314 个 (56%) 城市在技术上是可行的。因此,与最低成本情景相比,自主情况下的 LCOE 平均增加了 0.41 欧元/千瓦时。除了能源需求外,具有基载能力的生物能源和深层地热能似乎对 LCOE 的影响最大。这项研究为未来国家能源系统或输电网扩建规划研究中定义可能情景的起点,该研究首次考虑完全能源自主的城市。
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系统 从某种意义上说,自主武器系统已经存在很长时间了。许多杀伤人员地雷和水雷可被认为是自主的,因为它们一旦部署就会被配置 (最初是机械的,后来是电子的) 基于物理接触或与目标相关的其他信号引爆。许多武器的引爆方式非常简单,除了压力或运动之外无法区分其他东西,更不用说选择合法目标和非法目标了。至少从概念上讲,如果“选择”被理解为仅仅意味着“触发”而不是“在目标中进行选择”,那么它们可能符合自主的定义。然而,本文将重点关注技术先进的系统,在这些系统中,“选择”能力是武器的特定设计目标。一些现代的、非常复杂的自主 (或至少是高度自动化的) 武器系统已经存在。这些系统通常仅限于用于防御其他机器,并且部署在空中或海上等平民风险非常小的环境中,人类操作员可以激活和监视系统并可以超越其操作。
自主武器系统在某种意义上已经存在了很长时间。许多杀伤人员地雷和海底水雷可以被认为是自主的,因为一旦部署,它们就会被配置(最初是机械的,后来是电子的)根据与目标相关的物理接触或其他信号引爆。许多这样做的方式非常简单,无法区分压力或运动以外的更多东西,更不用说在合法和非法目标之间进行选择。至少从概念上讲,如果“选择”被解释为仅仅意味着“触发”而不是“在目标中进行选择”,它们可能符合自主的定义。然而,本文关注的是技术复杂的系统,在这些系统中,“在目标中进行选择”的能力是武器的特定设计目标。一些现代和非常复杂的自主(或至少是高度自动化)武器系统已经存在。这些通常仅限于用于防御其他机器,并部署在空中或海上等平民风险非常小的环境中,人类操作员可以激活和监控系统并可以覆盖其操作。
PQShield 为应用程序/系统开发人员提供软件库,以及用于 FPGA、SoC 或 ASIC 的硬件 IP。PQC 软件库适用于标准处理器 (X86、ARM) 以及内存受限的嵌入式系统,并且可以部署在大多数计算机系统上。硬件 IP 范围从数学加速器到完全自主的加密子系统,可以轻松集成到 FPGA 或新的处理器设计中。
› 用户可定义的文本和图形显示 › VESA 视频模式下的彩色文本和图形 › 使用用户可定义调色板的彩色图像映射 › 冻结帧 › 高达 16 倍的连续数字变焦和平移 › 四个可编程 NUC 表 › 自动校准模式,可实现完全自主的即用型操作
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在此级别的学习成果包括一系列全面的技能,这些技能可能是职业特定和/或一般监督性质的,并且需要详细的理论理解。结果还提供了对学习技能的特别关注。结果与以一种通常自主的方式进行设计和/或管理和/或管理职责有关。在此级别的职业将包括高级工艺,初级技术员和主管。