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剩下的用途寿命li-ion电池
锂离子电池广泛用于各种应用中，包括便携式电子设备，电动汽车和可再生能源存储系统。准确估计这些电池的剩余使用寿命对于确保其最佳性能，防止意外故障和降低维护成本至关重要。在本文中，我们对估计锂离子电池剩余使用寿命的现有方法进行了全面综述，包括数据驱动的方法，基于物理的模型和混合方法。我们还提出了一种基于机器学习技术的新方法，以准确预测锂离子电池的剩余使用寿命。我们的方法利用各种电池性能参数（包括电压，电流和温度）来训练一个可以准确估算电池剩余使用寿命的预测模型。我们在锂离子电池周期的数据集上评估了方法的性能，并将其与其他最先进的方法进行比较。结果证明了我们提出的方法在准确估计锂离子电池的剩余使用寿命方面的有效性。
30年的重复扩张障碍：我们学到了什么，剩下的挑战是什么？
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
GDPR的头六年：积极影响，剩下...
在欧盟委员会（EC）之前，待制定的《通用数据保护法规》（GDPR）的“健康检查”。97，以及EC关于GDPR的初步报告四年后，信息政策领导中心（CIPL）1产生了该报告，阐明了GDPR的积极影响和好处，组织及其数据保护官员（DPO）的持续实施挑战以及仍需进一步改进，探索或进化。2本报告借鉴了a）CIPL的独立研究，观察和经验，自GDPR生效以来，过去几年，b）CIPL与其成员组织进行的调查以及C）与行业专家，监管机构，监管机构和学者进行了讨论。
将瓶子从桌子上推开，或者是剩下的最后一个机器人
•必须由学生创建机器人。如果一个团队的机器人与另一个机器人太相似（包括来自同一组织的机器人和JR和SR部门），或者显然不是自己的机器人，则团队将受到调查（设计和代码访谈）的约束，并且可能的机器人更改，罚款或取消资格•必须在到达比赛后完全构建机器人•机器人必须完全自动自动构建。没有人类控制，信号或远程计算机控制（Tele-OP）•每个团队一个机器人（必须用于整个比赛中相同的机器人）•机器人必须清楚地表明其团队ID号和机器人的前部（与传感器的一侧）•团队需要带来载体计算机以使其为未知的启动任务调整为不知名的条件，并调整竞争日期的条件，并调整竞争日的条件。
真菌社区组成，在最后剩下的野生野生地点（dactylorhiza incarnatassp。ochroleuca）
摘要：黄色早期沼泽兰花（Dactylorhiza incarnata ssp。ochroleuca）是英国的一种非常端庄的陆地兰花。以前的尝试将共生幼苗转移到最后一个野外场地附近的地点表现出了一些成功，尽管天气不良，但生存率仍为10％。然而，为了促进未来的重新引入工作或连接易位，需要在最终剩余的野生部位对真菌微生物组和非生物土壤特征有更全面的了解。获得有关野生遗址的真菌群落和土壤养分组成的全面信息具有显着的好处，并且可能证明对未来涉及威胁兰花的未来保护易位的成功至关重要。这项在最后一个剩下的野生部位进行的这项初步研究表明，兰花菌根真菌秩序的相对丰度与土壤中硝酸盐和磷酸盐的浓度之间存在显着相关性。发现另一个兰花菌根真菌组Sebacinales被发现在整个站点中广泛分布。讨论了整个地点的真菌群落的组成，兰花托管和非孔子托管土壤是为了加强当前种群并防止这种兰花灭绝的。
缺失序列：在功能上表征高度保守的DNA的物种特异性缺失。生物学中剩下的一个主要问题是Fundam
缺失序列：在功能上表征高度保守的DNA的物种特异性缺失。生物学中剩下的一个主要问题是基因组中的基本物种差异是如何编码的。基因组序列技术最近才能比较数百种物种的高质量基因组。然而，由于三个原因，很难解释定义物种的基因组区域：1）准确的基因组比较和比对在计算上是密集的； 2）搜索空间很大，仅哺乳动物就有数百万的可排列碱具不同； 3）这些序列差异主要是在难以预测功能的非编码的，潜在的基因调节区域中。一组可以实验的基因组元素是保守的缺失（Condels） - 由于其强烈的序列保守1所示，该区域显示了功能证据的区域1。condels可能具有独特的信息，因为它们可能会导致缺失驱动的物种特异性功能。首先，我将基于高通量全基因组对齐方式开发新的计算方法，以识别数百种物种的der孔，从而大大扩展了物种特异性基因组元素的目录。使用此新增强的数据集，我将使用大量并行的记者测定法（MPRA）测定多个哺乳动物的100,000多个秃鹰的功能。最后，我将通过识别condels子集的差异结合的转录因子来探讨condel函数如何内源性（图1）。这将使我们和其他研究人员开始审问序列变化和物种形成的相互作用。AIM 1：在计算上识别哺乳动物基因组中的秃鹰及其潜在影响。首先，我将为几种不同的脊椎动物创建对齐方式，以识别特定物种的缺失。虽然已为人类和小鼠等普通物种产生了整个基因组，但已经生成了比较多样的一致性，但锚定在各种分类单元上的组件，这些分类群缺乏各种焦点物种中的缺失。i将使用29个哺乳动物项目和脊椎动物基因组项目中的新基因组建立多个对齐，从卵形群到人类2,3。对于这157种，我将使用每个物种最接近所有其他基因组的多样对齐，从而产生一系列保守元素的列表，这些元素被预测存在于其最新的共同祖先4,5中。目标物种将被排除在此分析之外，以免偏向哪些区域被识别为保守。然后，我将建立一个成对的对准，以识别特定于物种4的缺失。云计算使得将整个基因组对齐方法缩放到可行的数百种新可用的基因组。使用这种高度详细的脊椎动物秃鹰目录，接下来，我将确定影响基因调节性特征和基因表达的秃鹰的子集，进而确定表型。为了识别物种特异性的调节元件重叠的秃鹰，我将首先比较20个哺乳动物6的现有基因调节图，重点是肝脏，因为该组织具有最多的跨物种功能数据。AIM 2：使用高通量报告基因测定法测试来自多个物种的秃鹰。我还将使用组织匹配的转录组数据6将这些秃鹰与整个基因组中的基因表达相关联，因为调节元素可以长距离起作用。虽然大多数调节性和表达变化被预计会导致功能丧失，但在某些情况下，变化可能会删除抑制性调节序列，从而导致功能增长。i将比较condels do的秃鹰，而不是不显示肝脏对调节作用的证据，寻找序列年龄，复杂性，基因组位置或其他功能进化模式的差异。如果我的计算管道失败，我可以调查已发布的1，较小的condel集与最近发表的基因调节数据集7的相关性。在随后的随访中，我可以在人类和小鼠7中使用已经存在的全身调节图富含dy的其他组织，以扩展到肝脏之外。预测非编码元件的潜在功能很困难，因为没有类似于蛋白质编码密码子字母的“语法”。但是，像大量平行的报告基因测定法（MPRA）这样的新的高通量测定法使我们能够直接测量> 50,000个序列构建体对基因表达的单个影响。mpra是一种偶发测定
b'假设 S i 是标准形式博弈 G 中局内人 i D 1; : : : ; n 的有限纯策略集，因此 SDS 1 : : : S n 是 G 的纯策略方案集，i .s/ 是局内人选择策略方案 s 2 S 时局内人 i 的收益。我们将在 S 中有支持的混合策略集表示为 SDS 1 : : : S n ，其中 S i 是在 S i 中有支持的局内人 i 的混合策略集，或者等价地，S i 成员的凸组合集。我们用 S i 表示除 i 之外所有局内人的混合策略向量集。如果对于每个 i 2 S i ， i .si ; i / > i .s 0 i ; i / ，则我们说 s 0 i 2 S i 被 si 2 S i 强支配。如果对于每个 i 2 S i ， i .si ; i / i .s 0 i ; i / ，且对于至少一个 i 的选择，不等式是严格的，则我们说 s 0 i 被 si 弱支配。请注意，一种策略可能不会被任何纯策略强支配，但可能被混合策略强支配。假设 si 对于玩家 i 是一种纯策略，使得玩家 i 的每个 0 i \xc2\xa4 si 都被 si 弱（分别强）支配。我们称 sia 为 i 的弱（分别强）支配策略。如果存在一个所有玩家都使用支配策略的纳什均衡，我们称其为支配策略均衡。一旦我们消除了每个玩家的劣势策略，结果往往是一开始不占优势的纯策略现在占优势了。因此，我们可以进行第二轮消除劣势策略。事实上，这可以重复进行，直到纯策略不再以这种方式被消除。在 \xef\xac\x81nite 游戏中，这将在 \xef\xac\x81nite 轮次之后发生，并且每个玩家总是会剩下至少一个纯策略。如果强（或弱）劣势策略被消除，我们称之为强（或弱）劣势策略的迭代消除。
b'假设 S i 是标准形式博弈 G 中局内人 i D 1; : : : ; n 的有限纯策略集，因此 SDS 1 : : : S n 是 G 的纯策略方案集，i .s/ 是局内人选择策略方案 s 2 S 时局内人 i 的收益。我们将在 S 中有支持的混合策略集表示为 SDS 1 : : : S n ，其中 S i 是在 S i 中有支持的局内人 i 的混合策略集，或者等价地，S i 成员的凸组合集。我们用 S i 表示除 i 之外所有局内人的混合策略向量集。如果对于每个 i 2 S i ， i .si ; i / > i .s 0 i ; i / ，则我们说 s 0 i 2 S i 被 si 2 S i 强支配。如果对于每个 i 2 S i ， i .si ; i / i .s 0 i ; i / ，且对于至少一个 i 的选择，不等式是严格的，则我们说 s 0 i 被 si 弱支配。请注意，一种策略可能不会被任何纯策略强支配，但可能被混合策略强支配。假设 si 对于玩家 i 是一种纯策略，使得玩家 i 的每个 0 i \xc2\xa4 si 都被 si 弱（分别强）支配。我们称 sia 为 i 的弱（分别强）支配策略。如果存在一个所有玩家都使用支配策略的纳什均衡，我们称其为支配策略均衡。一旦我们消除了每个玩家的劣势策略，结果往往是一开始不占优势的纯策略现在占优势了。因此，我们可以进行第二轮消除劣势策略。事实上，这可以重复进行，直到纯策略不再以这种方式被消除。在 \xef\xac\x81nite 游戏中，这将在 \xef\xac\x81nite 轮次之后发生，并且每个玩家总是会剩下至少一个纯策略。如果强（或弱）劣势策略被消除，我们称之为强（或弱）劣势策略的迭代消除。