2023 年是我们业务的关键一年,也是未来经济实惠、无处不在的企业级宽带连接的关键一年。Telesat 利用关键技术进步,重新设计了其 Telesat Lightspeed 低地球轨道 (LEO) 卫星网络,并与 MDA 签订合同,为该星座制造 198 颗先进卫星。这些最先进的卫星具有极高的成本效益,预计可节省约 20 亿美元的资本成本,这有利于为该计划提供资金,并显著提高原本就颇具吸引力的财务回报。
陶瓷金属复合材料具有重量轻、成本低、耐磨、耐腐蚀、强度高等特殊性能,是传统材料中颇具前途的先进材料。搅拌铸造是制造铝基复合材料成本最低、最简单的方法之一。搅拌铸造的主要局限性是增强陶瓷颗粒(团聚体)在金属基体中的分布不良、制造过程中复合材料的孔隙率以及陶瓷颗粒与熔融金属的润湿性。提高陶瓷金属基复合材料 (CMMC) 的搅拌铸造参数是许多研究的主要目标。本文将详细讨论搅拌铸造工艺,其中包括影响增强体均匀分布、制造过程中复合材料的孔隙率以及陶瓷金属基复合材料的力学性能的参数。
认知科学关于人们如何理解解释的见解对于开发可解释人工智能 (XAI) 中以用户为中心的稳健解释颇具指导意义。我调查了人们在构建解释和从中做出推断时表现出的主要倾向,这些倾向与为人工智能系统提供决策自动解释有关。我首先回顾了人们在构建解释时表现出的一些倾向的实验发现,包括解释深度错觉、直觉解释与反思解释以及解释立场的证据。然后,我考虑了人们如何推理因果解释的发现,包括推理抑制、因果折扣和解释简单性的证据。我认为,XAI 努力的核心是要求人工智能系统提供的自动解释应该对人类用户有意义。
同时发送和接收相同频率的无线信号已被认为是缓解频谱资源稀缺的一种颇具吸引力的方法 [1]。这是通过实现 IBFD 与现有技术相比可能实现的两倍频谱效率来实现的。此外,IBFD 还为电子战领域的同时多功能前端天线系统带来了机遇 [2]。IBFD 面临的主要挑战是自干扰 (SI),即从发射机泄漏到其自身共定位接收机的自干扰 [3]。大多数系统需要非常高水平的自干扰消除 (SIC) 才能正常运行。通常,为了实现预期的 110-130 dB SIC,如图 1 所示,在三个级别实现消除:射频或天线、模拟和数字 [4]-[5]。
摘要 对高能效信息处理的需求引发了基于材料的计算设备的新时代。其中,碳纳米管 (CNT) 与其他材料复合的随机网络 (RNW) 因其非凡的特性而受到广泛研究。然而,CNT 研究的异质性使得理解 CNT RNW 中材料内计算的必要特性变得颇具挑战性。在此,我们通过回顾 CNT 应用的进展来系统地处理该主题,从发现单个 CNT 传导到它们在神经形态和非常规 (储层) 计算中的最新应用。本综述概述了随机 CNT 网络及其复合物的非凡能力,用于执行非线性材料内计算任务以及可能取代当前能源效率低下的系统的分类任务。
但印刷和造纸技术的进步带来了更多的书籍。例如,欧洲在 18 世纪的印刷量比前三个世纪的总和还要多。11 19 世纪的创新飞跃更大——每小时可印刷的页面从本世纪初的 480 页增加到几十年后的 2,400 页(到本世纪末增加到 90,000 页)。12 这些进步使书籍价格暴跌,并引发了人们对印刷机对社会影响的担忧。正如英国诗人和文学评论家塞缪尔·泰勒·柯尔律治在他颇具影响力的《文学传记》(1817 年)中所哀叹的那样,“书籍的浩如烟海和文学的普遍传播,在文学界产生了其他更可悲的影响;”曾经被尊为“宗教神谕”的书籍“已沦为举手制止一切
罗马俱乐部与圣加仑续签了协议,并与圣加仑研讨会合作制定新一代合同原则。这个 1972 年成立的先锋组织正在重返校园,校园仍然由同样的创业精神所统治,并由其教职员工和学生的热情所驱动,但它也正在重返一个致力于在各个层面促进可持续发展的社区。我们的学生受益于越来越多的可持续发展相关科目课程,以及我们新学习中心 SQUARE 培育的共同创造环境。课堂外也火花四溅,我们为许多解决社会和环境问题的学生倡议感到自豪。2022 年,可持续发展领域颇具影响力的学生协会 oikos St. Gallen 的前任主席 Anna Kurth 因其对 PRME Global Students 的杰出贡献而获得表彰。
近两年来,全球对氢能在脱碳能源系统中的潜在作用的兴趣迅速增长。许多文章都相当高水平,而且往往颇具抱负。在牛津能源研究所,我们认为,重要的是研究这些言论背后的事实,并对未来能源经济的发展方式做出现实的评估。对于一般的脱碳,尤其是氢能,很明显,各个国家和部门将根据其具体情况走自己的道路。因此,Ali Habib 和 Mostefa Ouki 的这篇论文及时而详细地分析了埃及氢能发展的潜在前景。作为中东较大的工业经济体之一,埃及已经拥有大量的灰色氢能产量,作者估计每年约为 180 万吨,分布在化肥、炼油、钢铁和石化行业,每年排放近 2000 万吨二氧化碳。
摘要:脑肿瘤是影响各个年龄段人群的全球公共卫生问题之一,早期发现肿瘤对个人生命极为重要。脑肿瘤症状复杂多样,检测起来颇具挑战性,因此需要改进成像技术才能可靠地诊断。本研究将深度卷积学习与机器学习技术相结合,通过基于 MRI 图像的分类深入研究早期脑肿瘤识别。本研究提出的模型使用结合随机森林和支持向量机的集成模型,可提供更好、更准确的早期脑肿瘤检测。这已得到证实,因为集成模型在早期脑肿瘤识别中实现了 97% 的召回率、96% 的 F 值、98.25% 的准确率和 98.89% 的精确度。此外,该模型能够正确检测输入图像中的脑肿瘤类型,也凸显了其对脑肿瘤进行分类和识别的能力。