2814 Arbeiten
Diese Arbeit präsentiert das Design, die Fertigung und die experimentelle Evaluierung einer kostengünstigen, einstufigen Maschine, die dazu bestimmt ist, spezifische Kunststoffabfälle in wiederverwendbare Produkte zu verarbeiten, während ihre Leistung anhand von Schlüsselparametern wie Durchsatz, Energieverbrauch und Materialrückgewinnung bewertet wird.
Dieses Papier schlägt das Konzept des Seabed Elevated Tube Transportation (SETT) als kostengünstige und sichere Lösung für Tiefwasserstraßenquerungen (30–200 m Tiefe) vor, wobei aerodynamische Simulationen nutzen, um zu bestimmen, dass ein Röhrendurchmesser von 5,4–6,2 m optimal für Hochgeschwindigkeitszüge in luftdichten Röhren mit Geschwindigkeiten von bis zu 300 km/h ist.
Diese Arbeit adressiert die hohen Speicher- und Wortlängenanforderungen von direkten digitalen Frequenzsynthesizern durch die Einführung eines neuartigen, multipliziererlosen Breitband-Noise-Shaping-Filterdesigns, das die Größe der Nachschlagetabelle und die DAC-Wortlänge signifikant reduziert und gleichzeitig eine hohe spontanfreie Dynamik beibehält.
Dieses Papier schlägt ein durch eine gestapelte intelligente Metasurface (SIM) ermöglichtes Framework für integrierte Sensorik und Kommunikation (ISAC) für 6G vor, das eine mehrschichtige elektromagnetische Wellenmanipulation nutzt, um Beamforming und Metasurface-Parameter gemeinsam zu optimieren, wodurch im Vergleich zu herkömmlichen einlagigen RIS-Architekturen signifikante Verbesserungen der erzielbaren Datenraten, des Signal-Rausch-Verhältnisses der Sensorik und der Schätzpräzision nachgewiesen werden.
Diese Studie zeigt, dass die Integration von konzentrierter Solarenergie mit Biomassevergasung eine effiziente, autotherme Wasserstoffproduktion ermöglicht, indem sie die Reaktionspfade bei 700–900 °C verbessert, den Energieverbrauch um bis zu 40 % senkt und durch thermische Energiespeicherung mittels Flüssigsalz die Betriebskontinuität gewährleistet.
Dieses Papier stellt BPqu vor, einen Deep-Learning-Algorithmus für Edge-KI-Geräte, der eine latenzfreie Echtzeit-Quantifizierung und Vorhersage der Atemphase beim Laufen ermöglicht, mit dem Ziel, sofortige, nicht ablenkende Anleitung zur Reduzierung von Atembeschwerden und zur Steigerung des Wohlbefindens der Läufer zu bieten.
Diese Studie schlägt ein Framework zur Kopplung von Netzwerk und Physik für dezentrale Energie-Mikronetze in katastrophengefährdeten Inselgemeinschaften vor, das Multi-Quellen-Daten, HOMER Pro-Optimierung und agentenbasierte Simulationen integriert, um die Resilienz, die betriebliche Effizienz und die schnelle Notfallwiederherstellung zu verbessern.
Dieses Paper schlägt ein Energiemanagementsystem für Microgrids vor, das den Pelican Optimization Algorithm in Kombination mit Lastverschiebung auf der Nachfrageseite nutzt, um eine optimale Erzeugungsplanung und minimale Betriebskosten zu erreichen, wobei es Benchmark-Algorithmen in vier Szenarien unter Einbeziehung hybrider erneuerbarer Quellen und Batteriespeicherung übertrifft.
Diese Studie zeigt, dass die Einbindung von 20 % aufbereitetem Asphalt (RAP) und 2 % Altmotorenöl (WEO) in bituminösen Beton eine nachhaltige, kosteneffiziente flexible Fahrbahnmischung schafft, die eine mit konventionellen Mischungen vergleichbare Leistung erzielt, während sie gleichzeitig die Baukosten um 14,22 % senkt und die Abhängigkeit von Primärrohstoffen minimiert.
Dieses Paper schlägt eine skelettgestützte Multi-OBB-Zerlegungsmethode (Skeleton-Guided Multi-OBB Decomposition, SG-MOBD) vor, die RGB-D-Segmentierung und skelettbasierte Watershed-Partitionierung nutzt, um eng anliegende Begrenzungsrahmen für unbekannte Hindernisse zu generieren, wodurch die Fehlalarmrate und die Rechenlatenz bei der Online-Kollisionserkennung von Robotern im Vergleich zu herkömmlichen konvexen Begrenzungsvolumina signifikant reduziert werden.