市场领导者

摘要： 印度政府在一份调研报告中表示,2021年该国的光伏装机容量增长了创纪录的210%,达到10吉瓦。这家研究公司在其“印度光伏行业市场领导者”报告中表示:“2020年印度的绿色装机容量达到了3.2吉瓦的水平。”

摘要： Umicore表示,它将在中国常熟投资建设一家大型燃料电池催化剂厂,以抓住燃料电池技术“快速出现的增长机会”。该工厂预计在2024年底投入运营,并将根据公司客户的增长进行扩展,将加速向以氢为基础的清洁汽车的转型,新工厂将加强Umicore在质子交换膜(PEM)燃料电池催化剂领域的领先技术和市场地位,并补充公司目前在德国和韩国的生产和研发设施的不足。“在过去的30年里,我们已经成功成长为燃料电池催化剂技术的市场领导者。有了在中国的这个新的大型工厂,我们将准备好满足客户不断增长的需求,预计到2030年,中国市场将扩大12倍,并将进一步加速”,Umicore催化业务集团执行副总裁巴特·萨普(Bart Sap)说。Umicore表示,该设施计划从一开始就实现碳中和,作为其循环商业模式的一部分,它还回收燃料电池催化剂,再利用它们的金属,如铂,用于新的燃料电池催化剂生产,减少二氧化碳足迹。该公司还指出,燃料电池催化剂将主要用于长途重载车辆,并在较小程度上用于中轻型车辆。

摘要： 作为全球塑料周转用品的市场领导者,伍兹(UTZ)2005年进入中国市场以来始终保持稳定持续发展。凭借高质量的塑料周转用品为本地客户的物流运作提供坚实保障,助力其智能化和绿色化转型升级。

摘要： 与处理器和显卡等类似,存储行业也是一个竞争激烈的"战场”。但与处理器、显卡行业不同的是,参与“战斗”的可不只有几家厂商。在这个“战场”里既有上百家厂商参与、群雄逐鹿的精彩,也有被淘汰的无奈,如早已退出存储行业的三菱、松下、NEC。更有“大鱼吃小鱼”的市场法则,如被希捷收购的迈拓、LaCi e,以及被西部数据“吃”掉的日立存储。然而有消亡,就必然有新生。

摘要： 一、阿曼ORC公司阿曼ORC公司(Oman Refreshment Company)创立于1974年,现有900多名员工,是阿曼制造业的开拓者和市场领导者,也是百事国际的特许经销商。公司总部位于Al Ghubra,经营多种类别的食品(乐事、奇多、桂格燕麦等)和饮料(百事可乐,百事果汁Topfruit、百事冰纯水等)。

摘要： 2018年,米其林和卡摩速签署协议,米其林将收购位于加拿大魁北克梅戈格总部的卡摩速集团。双方将整合各自的非公路轮胎业务部,共同成立一个新部门。米其林和卡摩速均秉承创新和研发的优良传统,拥有高品质团队支持,该战略合作将助力新部门引领非道路轮胎市场。结合卡摩速的优势,米其林将组建世界领先的非公路轮胎业务部门Beyond Road,并成为非公路轮胎行业无可争议的市场领导者。

摘要： SiTime公司(纳斯达克股票代码:SITM)是MEMS计时技术的市场领导者,今天宣布推出一项重要的新功能,该功能可加快收益时间并简化库存管理。流行的SiT8008低功耗MEMS振荡器现在可以在1.62V至3.63V的任何电压下工作。通过此功能以及诸如频率和驱动强度可编程性之类的其他可编程功能,SiT8008提供了数百万种可能的配置。工厂自动化,地震感应和数据采集等工业和医疗应用都在单个系统中使用许多时钟源。他们可以从SiT8008的可编程功能中受益匪浅。SiTime已与Digi-Key合作,以确保SiT8008的供货周期短。

摘要： 德斯嘉宝集团(Descours&Cabaud Group)由塞萨尔·杜福奈尔(Cesar Dufournel)创立于1782年,经过239年的发展,该集团已经成为建材工业品行业专属用品分销商的领导者。德斯嘉宝也是汉诺基协会(HGnokiens)的法国会员,汉诺基协会是一个由拥有超过200年历史的家族企业组成的国际协会。

摘要： 横跨多重电子应用领域、全球领先的半导体供应商意法半导体(STMicroelectronics,简称ST)与能源管理和工业自动化数字化转型的市场领导者施耐德电气(Schneider Electric)联合推出一款物联网传感器原型。通过监测建筑物的居住率和使用率,该解决方案可以实现新型物业管理服务,提高楼宇的能源管理效率。

摘要： 在今年2月底,数据中心领域传来一则重磅消息--全球关键基础设施技术及全生命周期服务供应商维谛技术(Vertiv,NYSE:VRT),在纽约证券交易所低调上市。维谛技术(Vertiv)北亚区总裁祝金程(Robert Zhu)表示,“上市代表着维谛技术(Vertiv)成功获得了市场融资,使公司更有实力在科技以及未来进一步发展的领域进行投资,同时也使公司更加明确了长期发展的战略,即成为关键基础设施市场领导者的决心。”

摘要： 本发明公开了一种基于多级领导者鸽群理论的车队路口避障控制方法，包括步骤1，建立车队领导者数目切换原则；步骤2，定义风险感知区与危险感应区范围；步骤3，确定交通流车辆的集合划分；步骤4，计算车队中智能车i的风险系数μi；步骤5，由风险系数μi确定二级领导者；步骤6，建立二级领导者的应急避障控制；步骤7，判断二级领导者是否成功完成避让，如果完成避让，则执行步骤8；步骤8，建立二级领导者的领航控制；步骤9，建立二级领导者后车的避让跟随控制；步骤10，车队通过路口并退级切换。本发明提升了智能车队路口的通行效率，提高车队对路口突发事件的避让成功率，解决了智能车队过路口危险多发的问题。

摘要： 本申请涉及信息安全技术领域，特别涉及一种多链区块链领导者隐蔽选举方法及装置，其中，方法包括：在时代em‑2之前，将em‑2之前进行抵押且没有赎回的节点集合进行表示，以使信标链对抵押成功的节点建立抵押金额表；基于抵押金额表进行选举参数初始化；基于初始化后的选举参数进行秘密采样，并使得领导者出块的同时附带身份证明，并验证出块人身份是否满足预设合法性。解决了区块链在出块之前领导者的身份隐藏和区块链确定性出块不分叉之间的矛盾。

摘要： 本申请提供一种基于多副本的领导者选举方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域。该方法可以应用于目标集群，包括：通过各第一应用副本获取当前时刻的多个资源观察向量；根据当前时刻的多个资源观察向量和预设预测器，获取当前时刻各第一应用副本对应的预测提交延迟总和；根据当前时刻各第一应用副本对应的预测提交延迟总和，在当前时刻多个第一应用副本中确定第一目标领导者应用副本，实现了可以根据预设预测器以及当前时刻的多个资源观察向量，快速获取当前时刻各第一应用副本对应的预测提交延迟总和，进而可以在当前时刻多个第一应用副本中快速选举出第一目标领导者应用副本，具有选举方式简单、选举效率高的特点。

摘要： 本发明提供一种领导者节点选举方法、系统、存储介质及设备，方法包括获取每一跟随者节点的权值以及资历，根据权值与资历获取节点评分，根据节点评分获取授权节点，节点评分排第一的跟随者节点为最佳授权节点；当授权节点没有接收到任何领导者节点的心跳信息时，具有授权节点身份的跟随者节点以及具有最佳授权节点身份的跟随者节点都将进入候选状态；获取候选者节点的任期，跟随者节点根据任期对候选者节点进行投票，根据投票结果从候选者节点中选举出领导者节点。上述领导者节点选举方法、系统、存储介质及设备，通过授权节点和最佳授权节点解决了现有技术中由于传播延时以及网络通信延迟的波动导致领导者节点选举异常的技术问题。

摘要： 本发明公开了多智能体系统仿射编队中的领导者选取方法，给定网络拓扑与相应优化指标后，本发明可自动生成最优的某几个智能体作为领导者。首先对仿射编队理论进行阐述分析，得到队形可控与领导者选取的充分必要条件。然后优化收敛速度的领导者选取问题建模。理论分析得到收敛速度的表示，并转化为线性矩阵不等式，建模为混合整数半正定规划问题进行求解。还包括优化控制能量的领导者选取问题建模。采用线性二次型调节器(LQR)相关理论对控制能量进行表示，转化为矩阵不等式，对双线性项进行松弛处理，对逻辑约束进行转化，建模为混合整数半正定规划问题进行求解。最后进行仿射编队控制，仅控制领导者到达期望位置。

摘要： 本发明属于群系统编队控制领域，具体涉及一种高阶群系统多领导者分簇编队跟踪控制方法。步骤1：建立高阶群系统多领导者分簇编队跟踪控制问题模型；步骤2：在步骤1建立的问题模型基础上，构建高阶群系统各分簇簇间及簇内通信连接关系；步骤3：在步骤2构建的通信连接关系基础上，建立高阶群系统多领导者分簇编队跟踪控制方法。本发明通过将智能体集群分为M个子群，以及在控制协的作用下，使大规模集群具备了多元化的子模块编队功能。各子模块既有自主性，又有整体目标；既有分工，也有协作，大幅增强了群系统处理复杂编队跟踪任务的能力。可应用涵盖无人机集群、地面机器人集群、无人船、水下潜航器等多智能体系统的多领导者编队跟踪控制。

摘要： 一种欺骗攻击下多Euler‑Lagrange系统实现无领导者一致性方法，当欺骗攻击随机地发生在Euler‑Lagrange系统之间的通信信道时，与神经网络控制相结合，设计一种基于脉冲控制的安全一致性策略，使得网络化多Euler‑Lagrange系统达到位置上的均方意义下的有界一致性。本发明适用于非线性多智能体系统在受到欺骗攻击时实现一致性控制的方法设计。

摘要： 本发明涉及一种多领导者与切换拓扑下的多智能体容错编队跟踪控制方法，将故障模型加入到追随者的动态模型当中，基于智能体之间的相邻误差构造容错时变编队追踪控制协议；获得多智能体完成编队追踪所需的可行性条件；设计容错时变编队追踪的多智能体模型，并且给出自适应更新公式中所需的参数；构建智能体的控制模型，实现在多个领导者与切换拓扑下的容错时变编队追踪控制。

摘要： 本发明提出了一种基于旋翼无人机的编队领导者选择算法。本发明以某架无人机为领航者为前提，并以此为基准，将多架无人机的状态转换为该算法中领航者的相对运动状态。本发明提出的方法通过线性二次调节器(LQR)算法来实现无人机的编队控制，为无人机的编队选择合适的领航者，并优化形成目标编队的时间和GA算法来解决无人机和目标编队之间的组合映射问题。

摘要： 本发明公开了一种仅方位角测量下基于双领导者模式的集群协同控制方法，首先为无人机集群中所有智能体分配身份，确定领导者、副领导者和其余跟随者，使用邻接矩阵规定编队内各无人机通讯关系，无人机利用方位角测量信息计算位置，根据目标误差输入运动控制律，完成编队跟随行为，最后判断智能体是否到达目标位置。本发明的方法仅需在无人机上配备能够探测领导者和第一跟随者相对方位角的传感器设备，只对领导者和第一跟随者二者有较高的设备要求，从而简化硬件设备，降低成本，在简单的约束下，能自动对其编队整体期望角度和缩放规模完成跟随，可实现集群的运动控制，对未知区域进行合作式扫掠，完成任务目标。