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1 Vienna Center for Quantum Science and Technology (VCQ), Faculty of Physics, University of Vienna, Boltzmanngasse 5, 1090 Vienna, Austria 2 Institute for Quantum Science and Engineering, Department of Physics, Southern University of Science and Technology (SUSTech), 1088 Xueyuan Avenue, 518055 Shenzhen, China 3 Wolfson College, University of Oxford, Linton路，OX2 6 UD牛津，英国4 QICI量子信息和计算计划，计算机科学系，香港大学，Pok Fu Lam Road，999077香港5量子集团，牛津大学计算机科学系计算机科学系，沃尔夫森大厦，牛津大学，牛津公园，牛津路，牛津路，OX1 3QD OXONT，UNICAL INCUNTING ox ox and Incuntration for kenong ox of interion ox1 ox1 oxn oxn ox of Pok Ful lam Road，999077香港7欧洲7富刑实验室，4楼，3号建筑物，海德公园海斯，海德公园海斯，米林顿路11号，海耶斯，海耶斯，UB3 4AZ Middlesex，英国米德尔塞克斯，英国8 Institute for Quance and量子信息（IQOQI），Outtria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria boltz boltz varsemia日内瓦大学应用物理系，瑞士1211年，瑞士1011 Grenoble Alpes，CNRS，CNRS，Grenoble INP，INP，INTP，Institut NEL，38000法国Grenoble，法国11号，11号GRENOBLE奥地利维也纳1090 Boltzmanngasse
超级碗
演示和问答环节均向公众开放。这些环节可通过媒体（包括广播、电视、印刷材料和互联网）与感兴趣的人士分享。参赛者在公开环节讨论或披露的任何数据或信息都应被视为进入公共领域的信息。参赛者不应承担在这些环节中讨论、披露或呈现的任何数据或信息的任何保密权。由于比赛的性质，我们不会要求评委、评审员、赞助商、工作人员或观众同意或签署任何参赛者的保密声明。通过参加比赛，参赛者同意，Maverick 创业计划和奖励基金、MavPitch 或德克萨斯大学阿灵顿分校的任何成员均不对任何可能由任何评委、评审员、工作人员、观众或与比赛有关、参与比赛、观看比赛、听取比赛或从比赛获得信息的其他个人（无论是无意还是无意）披露的任何商业计划信息承担任何责任。
地形超级...
简介。对计划地形的高保真理解对于准确的表面条件建模是必要的。对于潜在的未来人类和机器人勘探领域，例如即将到来的阿耳emis派任务的候选降落地点。LOLA提供的 1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。 但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。 分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。 sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。 这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。 因此，适用于大面积很麻烦。 我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。 尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。 我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。因此，适用于大面积很麻烦。我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。生成的AI方法具有比分析方法更有效地扩展到更大的输入的潜力，并且可以超越培训数据集。
使用超级
该项目旨在利用超级电容器和电池的互补优势开发用于EV的混合能源控制系统。超级电容器和电池在EV能源控制系统中的集成提供了许多优势。超级电容器具有高功率密度，可以快速充电和放电周期。另一方面，电池在能量存储容量方面表现出色，提供了扩展的驾驶范围。通过结合两种储能技术，可以优化能源效率，提高性能并延长电池寿命。该项目的主要目标是设计和实施一个智能能源管理系统，该系统有效地利用了EV的超级电容器和电池中存储的能量。该系统将结合复杂的控制算法，传感技术和电力电子设备，以确保两个存储系统之间的无缝能量流。通过根据驾驶条件，负载需求和充电状态智能分发功率，混合能量控制系统将优化能源利用率并最大化EV的整体性能。