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——用于‘下一代’太阳电池技术的高分辨率材料和薄膜分析”的项目，得到了德国联邦经济事务和气候保护部的大力支持，并将持续至2027年。项目的核心在于开发高分辨率材料和薄膜表征技术，特别关注“封装层的大面积制备
与高分辨率表征、微观电流路径定位以及局部钝化特性评估”。Fraunhofer CSP太阳电池诊断与计量小组代理组长Marko Turek表示：“光伏行业对于能够评估产权侵权行为、与实际相关且法律上

量产的关键，也对激光设备提出了多项严格要求：①要求激光器能实现超短激光脉冲和兆瓦级超高峰值功率。脉冲时间越短，能量越集中，热影响区越小，以此提高加工精度和分辨率，降低材料损伤。②确保光斑足够均匀，不均匀的
要求光束质量决定着刻蚀效果和加工分辨率，光束指向性决定着激光能量是否能准确地聚焦到目标区域。如果指向性不佳，会导致光斑均匀性变化，降低刻蚀效果和加工精度。因此，在激光刻蚀过程中，需要对光束指向性进行控制

需要更高分辨率、更灵敏、更高处理效率的图像采集设备与图像处理算法。因此，在对视觉系统的优化中，应该更加注重深度学习的优化。基于深度学习优化的 OpenVINO™ 工具套件，英特尔® 边缘洞见平台实现了

，导致韩国40350人断电。Solcast公司通过使用卫星数据和专有的AI/ML算法，以1-2公里的分辨率跟踪全球云和气溶胶，得出这些数据。该数据用于构建辐照度模型，使Solcast公司能够以低于2
%的典型偏差计算高分辨率辐照度，并用于云层跟踪预测。这些数据被300多家公司使用，这些公司在全球管理着超过150GW的光伏系统。

使用卫星数据和专有的人工智能算法，以1~2公里的分辨率跟踪全球云层和气溶胶得出了这些数据。该数据用于驱动阳光辐照度模型，使Solcast公司能够以低于2%的典型偏差计算高分辨率辐照度，并用于云层跟踪预测。这些数据被300多家公司使用，这些公司在全球管理着超过150GW的光伏系统。

水平。雨水的增加可能会减少没有定期清洁的光伏面板的灰尘污染。Solcast API通过使用卫星数据和专有的人工智能/机器学习算法，以1～2公里的分辨率跟踪全球云层和气溶胶的动态，得出这些数据。该数据
用于驱动阳光辐照度模型，使Solcast API能够以低于2%的典型偏差计算高分辨率辐照度，并用于云层跟踪预测。这些数据被300多家公司使用，这些公司在全球管理和运营150GW以上的光伏系统。