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World File Search System辐射水平
太阳群集研究
在欧洲呈现了太阳能满载小时的潜力。芬兰的全部负载时间与德国北部相似。Helsinki-Uusimaa区域委员会于2017年发布了一项研究14，该研究关于Uusimaa地区大规模太阳能PV生产的先决条件。得出的结论是，即使芬兰的太阳辐射水平与在水平面上测量的南欧水平相比要少得多，安装时模块的倾斜也会降低这种差异。通常，太阳能发电厂的盈利能力取决于几个因素，其中一种是太阳辐射水平。其他因素是面板和系统的效率，或者将传入的辐射量充分，电力和投资成本的全部使用。在过去的几年中，降低太阳能电池板和随后的投资成本对芬兰太阳能系统的盈利能力产生了积极影响，而降低电价对盈利能力产生了负面影响。
在尼日利亚卡拉巴尔的垃圾场垃圾场的辐射健康风险
垃圾垃圾场已知与构成垃圾的项目的电离辐射水平相关。暴露于这些垃圾垃圾场的慢性电离辐射水平可能导致严重的健康风险，例如加速肿瘤形成，免疫系统效率降低，甚至是阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病。在这些垃圾垃圾场中度过持续时间的人类清道主是暴露于增强电离辐射水平的影响的潜在受害者。Calabar根据位置可容易收集数据，将Calabar分为三个部分。使用地理定位系统（GPS）设备通过其地理坐标来识别每个部分中的垃圾场。使用以µ SV/h的曝光计（Radex1212）的曝光计（Radex1212）进行测量，并转换为MSV/yr的年度有效剂量率。使用Beir VII中的转化因子，使用有效剂量率值评估男性和女性的癌症发病率和死亡率。Calabar中废物垃圾场的年度有效剂量率为0.15 - 0.36 msv/yr，C节中的一个垃圾场的年度有效剂量率最高为0.36 msv/yr。男性和女性的相应观察到的最大癌症发病率为每100,000人110人和154人，而男性和女性的癌症死亡率分别为每10万人61人和86人。该研究显示了卡拉巴尔废物垃圾场周围的电离辐射水平增强。对男性和女性评估的癌症发病率和死亡率很低。有效剂量率低于尼日利亚核监管机构（NNRA）建议的已建立的20 msv/yr职业有效剂量极限。但是，需要管理废物垃圾场周围的清道夫活动，以进一步最大程度地降低癌症风险。
辐射安全和保护计划 - 口腔内牙科诊断射线照相
3。危险评估X射线设备在使用时会出现辐射危险。暴露于辐射会导致一个人的伤害或致命疾病。受伤或对健康的伤害的风险取决于辐射的类型和暴露程度，并且只有多年后才能观察到。因此，应防止个人暴露于辐射或减少不良健康影响风险的水平。在口腔内牙科诊断射线照相术，辐射剂量，对用户，其他员工，患者和公众成员的剂量将取决于几个因素，例如暴露数量，所使用的暴露设置，工作实践和设备本身。可以在牙科保护辐射保护指南的附件B中找到有关典型放射学检查的辐射剂量的信息（2005年）。尽管与其他诊断程序（例如胸部X射线）相比，由口腔内牙科诊断射线照相引起的患者的辐射剂量相对较低，但仍应将剂量保持在合理上的低位，因为即使在这种低辐射剂量下，仍然存在一些健康风险。重要的是要注意数字系统中使用的暴露因素，因为可以将患者暴露于辐射水平更高的同时，而在仍需获得诊断图像的同时，就可以接触更高的辐射水平。提供此计划，以及X射线设备及其使用的前提，继续符合相关的辐射安全标准：
第 53 次 PSLV 飞行
Satish Dhawan 卫星 (SDSAT) 是一颗纳米卫星，旨在研究辐射水平/空间天气并演示远程通信技术。它由位于钦奈的 Space Kidz（一家致力于为教育领域的学生设计创新概念的组织）建造。SDSDAT 还在卫星顶部面板上雕刻了印度总理的画像，以表达对 Atmanirbhar 计划和空间私有化的声援和感激。SD 卡中还发送了一本《薄伽梵歌》，以给予这部经文最高的荣誉，该经文教导合一是人类的最高形式。SindhuNetra：
恶劣辐射环境下半导体电离辐射传感器及其应用综述
简单总结：电离辐射会影响电子电路和生物，并且已成为医疗保健、采矿、航空电子、核能、高能物理和空间应用等各种关键应用的主要关注点。辐射传感器是估计、测量和表征辐射相关信息以评估系统性能并随后寻找纠正措施的重要工具。这篇评论文章概述了过去几十年来在半导体技术上开发的用于测量辐射水平及其对电子仪器影响的现代方法和设备。它还提到了未来有可能实现的新兴设备。本文详细讨论了基于半导体的传感设备中使用的各种技术，并说明了相关的应用领域。本文将引起读者和相关专业领域的专业人士在研究各种传感原理时的兴趣。
使用基于 SRAM 的软错误率监视器和监督机器学习预测太阳粒子事件
本研究引入了一种嵌入式方法，通过将实时软错误率 (SER) 测量与基于 SRAM 的检测器以及离线训练的机器学习模型相结合，用于预测太空应用中的太阳粒子事件 (SPE)。所提出的方法适用于太空应用中使用的自适应容错多处理系统。相对于最先进的技术，我们的解决方案可以提前 1 小时预测 SER，并在 SPE 期间以及正常条件下以小时为单位细粒度跟踪 SER 变化。因此，目标系统可以在高辐射水平出现之前激活适当的辐射硬化机制。基于对使用公共空间通量数据库训练的五种不同机器学习算法的比较，初步结果表明，使用具有长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 可实现最佳预测精度。