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![光子集成的光学分阶段及其应用[邀请]](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c09554b92fcf054f2c3a459a99451a4ce3529d6d.webp)
光子集成的光学分阶段及其应用[邀请]
光学分阶段阵列（OPA）是一个具有独立可调相的辐射阵列。通过控制每个元素的相位，可以实现动态束转向，弧形远场成像，光学无线链路等。随着自动驾驶的开发，由传感器启用的导航技术（包括光检测和范围）（LIDAR），起着重要作用，OPA也遵循这一趋势。在集成光子平台上制造的OPA可能会导致下一代的固态激光雷达，尺寸，重量，功率和成本降低。有一些关于液晶无菌的早期报道[1，2]。液体晶体渗透使光束转向通过将电压加载到液晶分子上，但设备足迹很大，开关速度相对较低。光子集成的OPA，提供小尺寸，灵活性和功率保护的优势。在低成本固态激光雷达的需求下，光子综合OPA吸引了很多研究兴趣。在本文中，我们回顾了光子综合OPA的当前进度。在第2节中，我们将介绍典型的体系结构，包括1D，1.5D和2D OPA及其能力。我们将在第3节中分析OPA的关键组成部分，例如相调节剂和波导光栅天线。第4节将评估用于激光雷达应用程序的OPA的功绩，其他应用将在第5节中讨论。最后，第6节将总结并结束论文。
使用集成的合作车辆安全应用程序...
协作式车辆安全应用最好具有两米的水平精度和六米的垂直精度，并且可用性均为 95%。解决方案必须包含低成本的传感器选项，具体来说，就是低成本的惯性测量单元，其通常特征是陀螺仪漂移为每小时 100 度，加速度计偏置力为其质量乘以重力的两倍（两毫伽）。我们实施的协作式车辆安全系统在车辆和路边基础设施之间使用低延迟 5.9 GHz 通信链路。这使每辆车能够持续评估发生碰撞的可能性。如果碰撞概率高，系统可能会为驾驶员生成车内警告，甚至自动启动操作以帮助防止碰撞。配备此系统的车辆知道自己的位置和路径，同时还可以无线监控周围车辆的位置和路径。这些应用依赖于两种主要技术：(1) 使用专用短程通信 (DSRC) 进行信息交换，(2) 使用 GNSS 进行定位，尽管还涉及各种其他技术。尽管 GNSS 在信号畅通无阻的开放区域满足所需的精度水平，但它无法在密集的城市环境中支持所需的性能。为了实现设定的性能目标，必须使用其他传感器来增强 GNSS。在本文中，我们描述了一种多传感器架构，该架构旨在实现在困难的 GNSS 环境（例如城市峡谷）中实现精确定位能力，以实现合作车辆安全应用。我们的总体目标是实现米级
建筑集成的未来可能是旧布线
注意：物联网连接不包括任何计算机，笔记本电脑，固定电话，手机或消费者平板电脑。计数是集中端传感器的活动节点/设备或网关，而不是每个传感器/执行器。不考虑简单的单向通信技术（例如RFC，NF）。Wired includes ethernet and fieldbuses (e.g., connected industrial PLCs or I/O modules); Cellular includes 2G, 3G, 4G, 5G; LPWA includes unlicensed low-power networks; WPAN includes Bluetooth, Zigbee, Z-Wave or similar; WLAN包括Wi-Fi和相关协议； WAN包括非短距离网格，例如Wi-sun；其他包括具有任何范围的卫星和未分类的专有网络。
与相变材料集成的热水储水罐的数值分析
摘要太阳能收集器与潜热热量储能系统（LHTESS）的组合已被用来更有效地利用太阳能，因为该技术可以提供平衡功能以符合供求的可变性，从而减少电力供应挑战。计算流体动力学（CFD）已被证明是用于优化目的的重要数学工具。因此，它可用于验证不同的设计配置。这项研究旨在使用ANSYS/Fluent进行数值模拟，以研究与热太阳能收集器集成的相变材料（PCM）存储系统的热行为，并将其与文献综述的实验数据进行了比较，目的是研究对存储介质材料的适当选择。数值仿真结果与实验结果之间的良好对应关系验证了拟议的数值模型，以置信度使用，以评估不同配置中太阳能收集器的性能。所评估的配置包括不同类型的相变材料和NEPCM（Popaffin Wax，RT64HC，Beeswax，Rt64Hc，rt64hc，占Cu的1 wt。beeswax，beeswax，占GNP的0.15 wt。％）。进行了时间步骤灵敏度分析，并获得的结果表明，数值模型不取决于时间。从获得0.15 wt的蜂蜡获得的结果中，水的最高峰值是水的平均温度的最高峰，但是PCMS的整合在热增加方面并不带来重大好处，以补偿与这些材料相关的最高成本。关键字：太阳能热水器，热量存储，相变材料（PCM），潜热存储，计算流体动力学（CFD），热性能。
H2基础架构和集成的最新进步
“我们宣布我们的目标是在2030年消除柴油。虽然柴油燃料不到我们排放量的1％，但我们认为重要的是要加速从化石燃料中加速全球过渡，我们正在使用包括氢在内的低碳燃料来源为新路线绘制新路线。”
印度可再生能源的系统集成的路线图...
1。在电力系统中整合了可变可再生能源（VRE）技术（例如风电和太阳能PV）的较高份额的研讨会背景对于脱碳，同时继续满足对能源不断增长的需求，这对于脱碳至关重要。多亏了成本下降和支持性政策，VRE部署近年来已大大扩展。但是，风和太阳能光伏发电的固有变化为包括系统运营商和监管机构在内的各种利益相关者带来了挑战。国际能源机构（IEA）正在与全球政府合作，如何优先考虑不同的措施以支持系统灵活性，确定挑战并实施措施，以支持VRE的系统集成。作为清洁能源过渡计划的一部分，IEA自2018年以来一直与印度合作就可再生能源的系统集成。2018年，IEA与Niti Aayog和Asian Development Bank一起在德里举行了国家研讨会，并在德里，钦奈，浦那和加尔各答举行了四个区域研讨会。 自2019年以来，IEA与英国高级专员的赞助以及与Niti Aayog合作的赞助一直在组织一系列国家级电力系统转型研讨会。 研讨会的目的是帮助告知州政府对太阳能光伏和风的系统整合的行动。 在2020年举行了两个研讨会，重点是马哈拉施特拉邦（2月）和古吉拉特邦（10月）。 2021年1月19日，针对卡纳塔克邦的第三次研讨会。2018年，IEA与Niti Aayog和Asian Development Bank一起在德里举行了国家研讨会，并在德里，钦奈，浦那和加尔各答举行了四个区域研讨会。自2019年以来，IEA与英国高级专员的赞助以及与Niti Aayog合作的赞助一直在组织一系列国家级电力系统转型研讨会。研讨会的目的是帮助告知州政府对太阳能光伏和风的系统整合的行动。在2020年举行了两个研讨会，重点是马哈拉施特拉邦（2月）和古吉拉特邦（10月）。2021年1月19日，针对卡纳塔克邦的第三次研讨会。
dbhids集成的进气申请数据包
保险：提供有关保险的信息。请利用您的代理机构访问宾夕法尼亚州的公共福利电子验证系统（EVS）。首先区分主要覆盖范围类型：FFS Medicaid；托管医疗保险；医疗补助；其他;私人的;不受管理的医疗保险； VA。然后，只有答案是FFS Medicaid，请指定承运人的身体健康覆盖范围：Aetna Better Health Medicaid；卫生合作伙伴医疗补助； Keystone First Medicaid；联合医疗补助。
集成的手动疗法：IASP Taskerce观点
摘要简介：手动疗法是指各种临床专业人员使用的一系列动手干预措施，例如整骨病，骨病医师，脊医，按摩治疗师，物理治疗师和物理治疗师，以治疗患有疼痛的患者。目标：介绍手动治疗在疼痛中的机制和临床有效性的现有证据。方法：此临床更新重点介绍2023年综合疼痛护理疼痛全年国际研究协会。当前的手动疗法模型和综合手动疗法的例子。结果：近年来提出了概念的演变，并在知识中差距为指导未来的研究突出显示。讨论了手动治疗的机制，包括特定和上下文效应。在手动治疗中对动物和人类研究的发现，包括炎症标记，纤维化和行为。有低至中等水平的证据表明，手动治疗的效果范围从小到大的疼痛和功能范围内的疼痛和功能，宫颈头痛，纤维肌痛，下背部疼痛，颈部疼痛，膝盖疼痛，膝盖疼痛和臀部疼痛。结论：手动疗法似乎对各种安全性问题有效。手动疗法有机会将新证据整合在其教育，临床和研究模型中。手动疗法也非常适合培养以人为中心的护理方法，要求临床医生将其一些权力放弃给人咨询。综合的手动疗法最近表现出了令人着迷的进化，这说明了它们的适应性和解决当代社会挑战的能力。
集成的空间情境意识系统：SDA和SSA
摘要：SDA（太空领域意识）和SSA（空间情境意识 - SSA）被定义为对太空对象的全面知识以及跟踪，理解和预测其未来位置的能力。本文的目的是提出SSA计划来保护太空系统，现在被认为是每个国家可持续发展的基本资产。即使破坏了太空基础结构的一部分，也会对公民和经济活动的安全产生严重的影响。这些系统假定在太空和地球上运行的各个实体获得的所有数据的组合，以创建一个共同的数据库。SSA系统是根据美国军事计划SDA（太空领域意识）创建的； SSA和SDA几乎相似，但是SDA是一个替代SSA的新术语，该术语以前存在。SDA是一个更好且改进的SSA。越来越多地，SSA计划是国家和欧盟太空战略的一部分，但尚无法将其纳入国际太空法。
机器人技术中AI集成的趋势
机器人技术中的监督学习涉及培训机器以基于标记的数据执行特定任务，该方法可确保诸如对象识别和空间定位等任务的高度准确性。通过将输入数据与预定义的输出相关联，机器人可以学会以精度执行任务，这对于需要详细的环境交互的应用程序而言，此方法宝贵。但是，监督学习的有效性取决于广泛，高质量的培训数据集的可用性，以及它在偏离训练的数据的情况下挣扎，在动态，现实世界中带来了挑战。