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泰德·科克伦海洋水产养殖中心
• 桡足类 • 148,000 升可用培养体积 • 每天生产 2000 万只瑙贝 • 轮虫 • 静态水系统 • 100 至 200 升水箱 • 2200 升可用培养体积 • 每天生产 8 亿至 12 亿只轮虫 • 卤虫 • 400 升静态系统 • 3200 升可用体积 • 每天生产 8 亿只 2 龄幼虫
新的30 M柔性混合能量转移线与液体氢和超导MGB2电缆 - 开发和测试结果
三个主要部分〜10 m。第一部分是带有VSI的绝缘低温恒温器“管道中的管道” - 那些低温恒温器与2011年一样，第二部分是由带钢筋的瓦楞纸制成的柔性低温恒温器。主动蒸发低温静态系统。的LH 2流量 - 正在辅助通道，并泵出较低的压力，因此，为了降低温度，第三部分也是具有液氮屏蔽层作为绝缘的柔性低温恒温器。
航空航天课程 - 民航巡逻
化油器 重心 复合材料 计算机 晶体学 多普勒效应 动态翱翔 电力 电磁学 电子学 能源 发动机 逃逸速度 飞行管理 流体力学 燃气涡轮发动机 地效机 陀螺仪 热能 隔热罩 高升力装置 液压系统 高超音速飞行 惯性制导 红外辐射 仪表板 激光器 发射 升力体飞行器 机动 物质 功率测量 金属和冶金学 牛顿定律 噪音 核能 核推进 人机静态系统 等离子 电源管理 雷达 辐射 无线电 往复式发动机 交会对接 机器人
美国联邦航空管理局 (FAA) 对 Eclipse EA-500 超轻型喷气式飞机的认证
尽管存在未解决的设计问题，FAA 仍允许 Eclipse 使用替代合规方法来满足设计认证要求——认证后用户仍继续报告类似问题我们发现，在认证 EA-500 设计时，Eclipse 使用了替代合规方法，并且获得了 FAA 的批准。尽管 FAA 法规允许使用替代合规方法，但我们特别担心 FAA 对航空电子软件设计应用的标准不太严格，而飞机的运行严重依赖该软件。此后，用户报告了与 EA-500 软件直接相关的问题，例如驾驶舱显示故障。此外，还出现了飞机设计的其他问题，例如空速和高度指示器（皮托静态系统）差异、错误的失速警告以及轮胎故障。下面的时间表显示了 EA-500 设计认证前的关键日期。
为工业控制系统生成蜜罐流量
摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看，诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力，在某些情况下，还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员已经提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器，特别是关键基础设施中使用的控制器。然而，大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效，蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器，它模仿了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明，所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
用于模拟自然运动过程中 EMG 的条件生成模型
摘要 — 肌电图 (EMG) 信号的数值模型为我们对人类神经生理学的基本理解做出了巨大贡献，并且仍然是运动神经科学和人机界面发展的核心支柱。然而，虽然基于有限元方法的现代生物物理模拟非常准确，但它们的计算成本极其昂贵，因此通常仅限于对静态系统（例如等长收缩肢体）进行建模。为了解决这个问题，我们提出了一种迁移学习方法，其中训练条件生成模型来模仿高级数值模型的输出。为此，我们提出了 BioMime，这是一种经过对抗训练的条件生成神经网络，可在各种体积导体参数下生成运动单元激活电位波形。我们展示了这种模型能够以高精度在数量少得多的数值模型输出之间进行预测插值的能力。因此，计算负荷大大减少，从而可以在真正动态和自然的运动过程中快速模拟 EMG 信号。
为工业控制系统生成蜜罐流量
摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看，诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力，在某些情况下，还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器，特别是关键基础设施中使用的控制器。但是，大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效，蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器，它模拟了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明，所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
分布式融合算法用于...被动定位
本文研究了使用无线传感器网络 (WSN) 进行多个瞬态发射器 (目标) 定位的问题。一个特定的应用是利用安装在士兵组上的声学枪声检测系统网络来定位战场上的对手 [16][17]。假设目标在感兴趣的时间窗口内是静止的，但目标数量未知。传感器可以通过检测目标发射的声学信号来测量目标的视线 (LOS) 角，并记录检测到的信号的到达时间 (TOA)。这意味着任何单个传感器的目标位置可观测性都不完整。由于传感器的不完善，存在漏检和误报。此外，测量结果与目标之间的关联是未知的，也就是说，每个传感器都不知道特定测量结果来自哪个目标（或杂波）。在估计任何目标的位置之前，必须关联所有传感器的测量结果。因此，数据关联的质量对整体定位性能至关重要。我们之前的工作 [13] 中开发的两种不同的融合算法使用集中式方法解决了这个问题，即我们假设有一个融合中心直接或通过多跳中继（通常通过无线通信）从各个传感器收集所有信息。集中访问所有信息可能很困难。例如，在覆盖大面积的应用中，需要高传输功率才能将信息从单个传感器直接传送到融合中心。此外，基于融合中心的方法不够稳健，也就是说，如果融合中心发生故障，整个系统都会发生故障。这促使人们开展大量关于分布式融合或分布式优化算法的研究，包括本文中提出的算法。一种直接的分布式解决方案是泛洪，即通过网络中的链路广播实际的传感器测量值。在 [7] 中，提出了一种广播新测量值的通信策略，以允许分布式测量融合，对于线性动态系统，在给定所有接收到的测量值的情况下，在每个节点产生最佳估计。对于本文考虑的定位问题，有一个非线性静态系统。该方法需要大量的数据通信、存储内存和簿记开销。泛洪方法仍然适用，通过仔细记账和多次迭代信息交换，每个传感器将拥有所有信息，并可以充当融合中心，以找到与集中式方法相同的全局解决方案。例如，它需要大约 S（传感器数量）乘以基于平均共识（AC）的方法的内存存储。