XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System健康状况
美国非营利部门的健康状况
2022 年第三季度，非营利组织的总增加值增长 (3.2%) 超过了国内生产总值的增长 (2.6%)。希望非营利组织在 2022 年上半年的总增加值数字强劲，表明复苏正在加速，更接近过去经济衰退后的趋势。对该行业在 2008 年经济衰退后的复苏的分析发现，大多数组织经历了一年的衰退，随后是复苏年。2008 年的分析显示，一些子行业的总收入有所增加，特别是如果它们的使命在经济低迷时期具有相关性。1,2 然而，2022 年的总增加值数字可能不一定能反映通货膨胀或潜在衰退等经济趋势对非营利组织的新影响。
是否可以超越气候变化和健康状况？
美国是唯一撤回《巴黎协定》的国家。再次这样做，它仅与其他三个国家（伊朗，利比亚和也门）一起加入。很难预测美国退出的实际后果。《巴黎协定》不需要对减少碳排放的约束承诺。因此，美国撤回不会从任何特定的削减中释放国家。财务后果可能更明显。通过《联合国气候变化框架公约》，富裕国家已承诺为贫困国家做出贡献，以帮助应对气候变化，这一承诺在2024年达到3000亿美元，但包括美国在内的富裕国家对这一承诺的承诺远远不远。随着其退出《巴黎协定》，美国的捐款大概将进一步下降。
预测电池的充电状态和健康状况...
机器学习是人工智能的一种特定应用，它允许计算机通过一系列算法从数据和经验中学习和改进，而无需重新编程。在储能领域，机器学习最近成为一种很有前途的建模方法，用于确定电池的充电状态、健康状态和剩余使用寿命。在这篇综述中，我们首先讨论文献中用于电池状态预测的两种研究最多的电池模型：等效电路和基于物理的模型。基于这些模型目前的局限性，我们展示了各种机器学习技术在快速准确地预测电池状态方面的前景。最后，我们强调了所涉及的主要挑战，特别是在长度和时间上的精确建模、执行现场计算和高通量数据生成方面。
利用人工智能衡量组织健康状况
本研究的目的是通过探索利用人工智能 (AI) 的潜力，为提高组织健康 (OW) 的测量质量做出贡献。OW 的概念包括几个因素，例如安全、绩效和员工健康。很少测量这些因素可能无法生成有关组织当前状态的深刻和相关数据。更频繁地测量 OW 的潜在解决方案是 AI，它可以收集和分析大量数据。因此，本研究旨在探索在测量 OW 时利用 AI 的潜力。这项研究采用归纳性定性研究方法进行。我们通过半结构化访谈和主题分析方法执行数据收集。确定了以下五个主题：衡量组织健康的重要性、利用 AI 衡量组织健康的机遇和挑战、意识、GDPR 和透明度。这五个主题与之前对 OW 和 AI 的研究一起进行了分析和讨论。总之，我们提出了在测量 OW 时利用 AI 的潜力。可以说，利用人工智能的技术机会是巨大的，人力资源经理也意识到需要改进他们的测量流程。然而，组织在测量 OW 时需要考虑法律和道德框架。OW 概念中的一些因素或多或少可以用人工智能来衡量，这取决于它们是否包含软因素。这项研究为组织利用人工智能提高测量 OW 的质量提供了实际启示。关键词：组织健康、人工智能、人力资源中的人工智能、人工智能带来的机遇、人工智能带来的挑战、测量流程、软因素
农场和农村人口的健康状况和医疗保健服务
农村居民的年龄调整死亡率、残疾率和慢性病发病率高于城市居民，尽管死亡率和残疾率在不同地区之间的差异大于在不同大都市之间的差异。农村居民较低的社会经济地位、较高的吸烟和肥胖发生率以及较低的体力活动水平对农村居民的健康状况产生负面影响。工作场所危害的高风险对农民的健康状况产生负面影响，这也会影响住在农场并经常分担工作的其他农民家庭成员；农民较高的社会经济地位、较低的吸烟率和更积极的生活方式对农民的健康状况产生积极影响。与非农和城市居民相比，农场和农村人口在负担能力、距离和质量等方面都面临较低的医疗保健机会。
使用线性回归预测锂离子电池的健康状况
对电池健康的了解非常重要。它提供了对给定系统能力的洞察力，并允许操作员更效率地计划。，但是测量电池的健康状态（SOH）是不同的，并且需要时间。更重要的是，需要将电池从操作中取出，以正确分析。本文旨在根据易于获取的操作数据评估预测电池健康的提议的线性回归方法。主要预测变量是电压偏差，这是电池电压/放电周期期间电池电压的特征。使用此方法，唯一需要提取电池的时间就是收集培训数据。然后，该模型可用于类似的电池来预测其SOH。这意味着这些系统永远不需要停止，从而提高生产率。本文的结果是所使用的数据不适合线性回归。残留物的异质性和非正态性存在问题，但主要是电压偏差与SOH之间关系的估计参数与已建立的理论相反。不能忽略。因此，估计的模型不应用于预测SOH。为了实现准确的SOH预测的目标，应进行更多的研究并使用更好的样本。
变速箱健康状况监测：简要说明 - CORE
摘要：变速箱是一种机械动力传输装置，最常用于获得速度和扭矩方面的机械效益。变速箱由不同类型的齿轮组成，这些齿轮按级联顺序组装以执行预期任务。变速箱内任何旋转部件发生故障都将终止与其相关的机械系统的工作状态。这会导致行业服务中断，从而产生昂贵的赔偿。特别是在飞机发动机中，它用作附件驱动器，为液压、气动和电气系统提供动力。这促使人们监测变速箱的健康状况。本文简要回顾了 GHCM（变速箱健康状况监测）、变速箱故障、时域特征、频域特征、时频域概述；特征提取技术和故障分类技术。本研究的结果是提供有关变速箱健康状况监测的简要信息。关键词：变速箱故障、GHCM、故障分类技术。1. 简介变速箱是一种附件驱动器，是飞机燃气涡轮发动机的一部分。附件变速箱为液压、气动和电气系统提供动力。它驱动燃油泵、油泵和测速发电机。附件齿轮箱通过径向驱动轴与高压压缩机相连，齿轮箱所需的动力来自连接发动机涡轮和高压压缩机部分的中心轴。附件单元的动力从旋转的发动机轴通过内部齿轮箱输送到外部齿轮箱，内部齿轮箱为附件提供运动并将附件齿轮传动分配给每个驱动单元 [1]。图 1 显示了齿轮箱在飞机发动机中的安装位置。在一些早期的发动机中，径向轴用于驱动每个附件单元。虽然它提供了将附件单元放置在理想单元中的灵活性，但它降低了单个齿轮的动力传输。它需要使用大型内部齿轮箱。由于高压压缩机出口和燃烧室之间可用的空间很小，内部齿轮箱的位置很复杂。由于内部齿轮箱和径向驱动轴的安装（干扰气体流动）导致的热膨胀和发动机性能下降，在涡轮区域比压缩机区域造成了更大的问题。对于任何给定的燃气涡轮发动机，涡轮面积都小于压缩机面积，这使得将变速箱安装在压缩机物理提供的空间内更加容易。径向驱动轴的主要用途是将驱动力从内部变速箱传输到外部变速箱。反之亦然，即将高启动扭矩从启动器传输到高压压缩机系统，以启动发动机。最好使驱动轴直径最小，以减少气流干扰。直径越小，轴必须旋转得越快才能产生相同的功率。但是，直径有一个限制，因为它会增加内部应力并增加更大的动态问题，从而导致振动。中间齿轮箱的使用取决于发动机结构的设计及其尺寸。当没有提供将径向轴直接连接到外部齿轮箱的措施时，中间齿轮箱组装在内部齿轮箱和外部齿轮箱之间。外部齿轮箱为每个附件单元提供安装面，并由附件驱动器组成。外部齿轮箱的位置取决于几个因素。它包裹在发动机的低前部区域周围，以减少飞机飞行时的阻力效应，并且由于它位于下部，维护人员很容易接近。如果任何附件单元发生故障，停止旋转，则可能导致故障
欧盟的健康状况：综合报告2023
在欧盟一级，在2020年，自杀是年轻人（15-29岁）的第二大死亡原因（包括道路事故）。这部分还反映了由于经济收缩的急剧收缩以及2020年的出行和汽车使用的下降而导致的道路事故。在所有年龄段的类别中，自杀率在过去十年中都下降并升高（近年来欧盟为2020年的平均每10万居民10.2居民），保加利亚，塞浦路斯，塞浦路斯，丹麦，希腊，爱尔生，爱尔兰，意大利，意大利，意大利，卢森堡，马耳他，葡萄牙，罗马尼亚，斯洛马尼亚州，斯洛尼亚州和山地率都有低点。在欧盟一级，与女性相比，男性的自杀率几乎高四倍，而自杀念头也被称为自杀念头8，在女性中比男性更为常见。
锂的健康状况和降解模式估计...
这项研究介绍了𝛥𝑄 -method，该方法依赖于放松的电压点和这些点之间的累积电荷。它独立于当前利率，几乎在每个事件之后都适用。优化问题最小化了测量和重建𝛥𝑄之间的偏差。该方法是使用汽车单元格数据集开发的，并使用BMW i3的现实世界数据进行验证。the -method达到了2的平均绝对SOH估计误差2。52％和平均绝对OCV重建误差为7。19 mv。可靠的估计由预定义的过滤器确保。该方法在限制的电荷状态（SOC）窗口或有限的数据点中保持有效。它与输入数据，求解器选择和优化设置的变化相对可靠。通过约束解决方案空间来改善收敛性。