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能量存储对于脱碳和减少温室气体排放至关重要。也必须建立有弹性,可靠和可效率的电网,该电网可以处理可再生能源的可变性质,例如风和太阳能。当今有不同的储能解决方案,但是锂离子电池目前是选择的技术,因为它们的成本效益和高效率。它使用可充电电池来存储由太阳能电池板产生或由网格提供的能量,然后在需要时可用。技术和材料的进步大大提高了现代电池系统的可靠性,产出和密度,并且规模经济大大降低了相关的成本。

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肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系,日本京都 B) 日本京都肾脏病学系,日本京都,京都,京都,京都,京都,京都,京都,日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系,日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部,日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系,日本京都 H) Rise,药物开发数据智能平台小组,日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能(AI)模型,但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里,我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类,以获得病理诊断所需的主要发现,并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法

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