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s Kiruthiga 1，M Baritha Begum 2，N S Selva Mariyappan 3，K Prasanna Venkatesh 4*，P Srihari 5，T Vignesh Saran 6 1 1 1 1 1助理教授，电子与传播工程系，印度特里奇，萨拉纳森工程学院，印度特里奇，印度特里奇。2印度特里奇（Trichy）萨拉纳森工程学院电子与传播工程系副教授。3萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。 4位学生，萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。 5学生，萨拉纳森工程学院电子与传播工程系，印度特里奇。 6萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。3萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。4位学生，萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。 5学生，萨拉纳森工程学院电子与传播工程系，印度特里奇。 6萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。4位学生，萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。5学生，萨拉纳森工程学院电子与传播工程系，印度特里奇。6萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。6萨拉纳森工程学院电子与传播工程系学生，印度特里奇。
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车辆（EV）和便携式电子设备。这种新颖的方法可主动将热量从电池组中转移0，从而通过peltier模块产生热电效应。这确保理想的操作条件并延长电池的寿命。在电池系统面临的无数挑战中，一个关键方面是温度的有效管理，这一因素会深刻影响性能，寿命和安全性。但是，这些电池组的最佳性能取决于保持精确的温度设置。高温会损害性能，加速折旧，甚至是危险的，这强调了热管理的重要性。冷却系统的演变即使它们被广泛使用，传统的被动冷却技术通常无法动态地适应电池遇到的不断变化的需求和环境环境。主动冷却系统是寻找更智能和响应式解决方案的结果。它们是为了积极控制温度并减轻热量积聚的负面后果。Peltier模块，也称为热电冷却器，是借出毛发效应以创建传热机制的半导体设备。当热量通过电流通过时，将热量吸收在模块的一侧并在另一侧释放时，会产生温度差。Peltier模块非常适合涉及热管理的应用，因为它们使用此概念积极冷却或加热表面。整合有很多好处主动的电池组冷却系统将毛皮管模块集成到其设计中，以积极控制电池组的温度。这很重要，因为电池电池性能和寿命会受到温度的直接影响。高温有可能加快细胞内化学过程，这可能导致容量降低，更快的恶化和安全问题。
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糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是血液中高水平的葡萄糖（血糖）。人体通常通过胰腺产生的激素胰岛素调节血糖水平。但是，在糖尿病中，胰岛素的产生不足，或者人体细胞对胰岛素的反应不足，导致血糖水平升高。管理糖尿病涉及通过药物，饮食，定期体育锻炼和监测血糖水平的组合将血糖水平保持在目标范围内。不受控制的糖尿病会导致各种并发症，包括心血管疾病，肾脏损伤，神经损伤和眼睛问题。用于预测糖尿病的梯度增强分类器和用于预测糖尿病患者胰岛素剂量的线性回归算法。您计划使用PIMA糖尿病数据集训练模型和UCI胰岛素剂量数据集来预测胰岛素剂量。您选择了PIMA糖尿病数据集来训练梯度提升分类器和UCI胰岛素剂量数据集用于预测胰岛素剂量。确保您可以访问这些数据集，并为您的机器学习算法正确格式化。在训练模型之前，您可能需要预处理数据集。这可能涉及处理缺失值，标准化或标准化功能，并将数据分配为训练和测试集。使用PIMA糖尿病数据集训练梯度提升分类器。训练分类器后，您将上传一个没有类标签的测试数据集。该算法将学习数据中的模式和关系，以预测糖尿病的存在。使用训练有素的模型预测测试数据集中每个样本的糖尿病的存在。对于预测的样品，可以通过梯度提升分类器患有糖尿病，您可以使用UCI胰岛素剂量数据集预测胰岛素剂量。必要的预处理数据集，并提取胰岛素剂量预测的相关功能。预处理的UCI胰岛素剂量数据集以训练线性回归模型。该模型将学习输入特征和胰岛素剂量之间的关系。一旦训练了线性回归模型，就将其应用于预计由GBC患有糖尿病的样品。该模型将预测每个样品的胰岛素剂量。评估梯度提升分类器和线性回归模型的性能。您可以使用诸如准确性，精度，召回，MSE等指标来评估模型的性能。
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pt。Ebako Nusantara是一家位于Semarang的家具公司。在进行供应链活动时，该公司经常在采购和运输过程中遇到问题。在采购部门中，经常会体验到原材料和材料质量差异的到来的进步，因此它会影响生产层的生产计划，从而使PT上的生产计划。Ebako Nusantara必须支付额外的费用以存储和退货，并延迟支付供应商，以便供应商通过指定的限制发送商品。因此，对采购部门的供应链绩效的评估旨在确定供应链绩效的性能，确定有问题的核心过程，并为有问题的核心过程提供建议的改进。在本研究中，使用Suppy链操作参考（SCOR）模型来讨论供应链性能的测量，该模型测量了供应链的核心过程。根据5个核心流程进行测量，然后通过从国际期刊中采用的采购和关键绩效指标（KPI）业务流程方法在每个性能属性和指标中详细阐述。此外，使用分析层次结构过程（AHP）进行每个级别的权重。根据研究结果，采购部门供应链的总绩效为49.29，该供应链被包括在边际类别中。
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印度尼西亚是世界上最大的咖啡生产商之一，仅次于巴西，越南和哥伦比亚。印尼咖啡产业由于国内消费量的高而不断增长，并增加了对全球市场的出口。根据Badan Pusat Statistik（BPS）的数据，自2010年以来，国内咖啡消费平均每年增长5-7％。这种现象是由城市生活方式的变化驱动的，咖啡已成为日常生活的一部分（Setyowati，2019年）。此外，具有抢夺概念的现代咖啡店的出现显着促进了市场的增长。印度尼西亚的咖啡业务现在不仅专注于咖啡豆的生产，还集中在下游领域，例如咖啡店，加工咖啡发行和基于咖啡的产品创新（Handoko＆Riyanto，2021年）。Kopi Kenangan是一家迅速发展的咖啡店连锁店，具有抢手的概念。由爱德华·蒂塔塔塔（Edward Tirtanata），詹姆斯·普兰纳托（James Prananto）和辛西娅·乔伦尼萨（Cynthia Chaerunnisa）于2017年创立，该公司旨在弥合国际零售商的昂贵咖啡与在当地售货亭出售的Instant Coffee之间的差距。到2023年底，Kopi Kenangan在印度尼西亚运营了850多个销售店（Kopi Kenangan，2023年）。Kopi Kenangan经历了快速而广泛的增长。到2022年底，该公司平均每天开设一个新的媒体，并在一周内在13个不同的城市开设了26个媒体，打破了印度尼西亚Rekor Dunia Indonesia（Muri）。该业务还获得了许多奖项，包括2020年世界品牌奖（Kopi Kenangan，2023年）是印度尼西亚咖啡馆连锁类别“年度最佳品牌”奖的唯一获奖者。该公司提供各种咖啡产品，其中一种旗舰产品是“ Kopi Kenangan Mantan”，这是一种由新鲜牛奶和棕榈糖制成的棕榈糖拿铁，产生了吸引消费者的独特口味。
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摘要：电荷状态（SOC）估计对于高效且安全的锂离子电池操作很重要，尤其是在电动汽车，替代能源系统和便携式电子设备等应用中。本报告使用Kalman过滤和深神经网络（DNN）算法开发和分析SOC估计方法。它是集中的。Kalman Filter是一种基于模型的方法，在线性近似条件下估算SOC方面是可靠的。另一方面，DNN算法是一种数据驱动的方法，它从大数据集中利用其强大的非线性电池行为，通过比较分析提高了动态环境中的准确性，该报告探索了这些方法的性能，以确保准确，计算效率，并适应不同的操作条件。实验结果表明，尽管每种方法都具有不同的优势，但是将Kalman滤波器和深神经网络（DNN）模型组合在一起，提供了一种协同方法来改善SOC估计，但通过探索提供了未来研究的方法和建议的优势和局限性，包括实时适应性SOC，还可以将其组合为理论。索引术语 - 电荷状态（SOC），锂离子电池，卡尔曼过滤器，深度学习，SOC