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对电子健康记录的互动可视化的思考：过去，现在，未来
很重要。个人健康数据的标准化允许对诊断及其随后的临床过程进行更统一的定义，诊断和治疗中的错误较少，并且医疗指南的应用更可靠。2，例如，在美国（美国），患者现在可以控制其信息，并具有更高的电子访问。 最近的3项研究表明，在过去的8年中，美国成年人的在线病历翻了一番。 4 Syulta Neuse出现了新一代的智能，负担得起和可穿戴设备（例如智能手表）。 这些设备产生了有关用户健康状况的细粒度和连续数据，但不适感最低，从而消除了对专用设备的需求。 人工智能（AI）技术的快速发展也将显着影响医疗保健。 AI技术为医生和患者带来了机会和挑战。 5 AI模型识别复杂数据集中的模式，可能识别出更广泛的疾病进展模式，这些模式可能对临床医生或患者而言可能不明显。 但是，随着医疗保健专业人员经常难以评估导致AI建议的基础过程，AI固有的“黑盒”性质减慢了采用。 本质上，虽然AI模型预测的是令人印象深刻的，但仍然担心AI生产特定的输出以及如何产生。 相当大的缺乏透明度阻碍了信任的建立，因此“医生不会接受”，6要求可解释的AI输出。2，例如，在美国（美国），患者现在可以控制其信息，并具有更高的电子访问。最近的3项研究表明，在过去的8年中，美国成年人的在线病历翻了一番。4 Syulta Neuse出现了新一代的智能，负担得起和可穿戴设备（例如智能手表）。这些设备产生了有关用户健康状况的细粒度和连续数据，但不适感最低，从而消除了对专用设备的需求。人工智能（AI）技术的快速发展也将显着影响医疗保健。AI技术为医生和患者带来了机会和挑战。5 AI模型识别复杂数据集中的模式，可能识别出更广泛的疾病进展模式，这些模式可能对临床医生或患者而言可能不明显。但是，随着医疗保健专业人员经常难以评估导致AI建议的基础过程，AI固有的“黑盒”性质减慢了采用。本质上，虽然AI模型预测的是令人印象深刻的，但仍然担心AI生产特定的输出以及如何产生。相当大的缺乏透明度阻碍了信任的建立，因此“医生不会接受”，6要求可解释的AI输出。
国家对电池火灾的反应
虽然许多电池以松散的形式出售，但越来越多的消费电子设备包含锂基电池。这些产品是便携式的，可以轻松而错误地在传统的废物和回收系统中处置，包括家庭回收。E型驾驶员和电子自行车等创新运输选项的增长正在创建更强大的电池，以便在消费产品中与之抗衡。同时，具有集成电池的物品（例如一次性vapes或亮鞋）的设计几乎无法在物品使用结束时卸下甚至识别此类电池。
对电动舌刺激的初步探索，以提供机器人辅助手术的力反馈
摘要 - 我们报告了最初探索的结果，即使用电动刺激，在外科医生的舌头上，是潜在的较低延迟，机械上的较低的方法，以向机器人辅助手术的操作员提供力反馈。我们进行了一项飞行员可行性研究，其中参与者试图对机器人进行远程操作，以抓住和抬起鸡蛋而不会破裂或掉落它们。根据实验条件，机器人抓地力测量的力以不同的方式显示出不同的显示：仅视觉上或通过视觉上的电动舌刺激。参与者更成功地用舌刺激卵。这项初步研究的数据以及非正式访谈的见解表明，舌刺激有可能增强机器人辅助手术的功效和安全性。索引术语 - 光线，力反馈，机器人辅助手术，显示，舌头，感觉替代，电动刺激
可再生能源整合对电能质量的影响
随着各国寻求减少碳排放，气候变化缓解努力正在引起能源部门的重大变化。使用可再生能源具有多种环境优势，包括减少温室气体排放和扩大可用能源。电能质量涉及各种因素，包括电压稳定性、谐波失真（电子校正）、频率调节和无功功率平衡。电网的稳定性和电气设备的不间断运行需要高电能质量。然而，这些 PQ 参数可能会受到可再生能源固有特性（多变性、传播和电力电子设备的广泛使用）的不利影响。电压和频率波动是电网稳定性的一个常见问题，是由太阳能和风能的间歇性引起的。这可能具有挑战性。此外，可再生能源系统中逆变器或转换器等电力电子设备的使用越来越多，可能会导致电网内出现谐波失真问题。这些失真可能会导致设备故障、系统损耗增加和电网效率降低。
使用 CNN-XGBoost 模型和 Coati 优化算法对电池剩余使用寿命进行早期预测
锂离子 (Li-ion) 电池是现代电力系统不可或缺的部件，但其性能会随着时间的推移而下降。准确预测这些电池的剩余使用寿命 (RUL) 对确保电网的可靠高效运行至关重要。在此基础上，本文提出了一种新的 Coati 集成卷积神经网络 (CNN)-XGBoost 方法，用于锂离子电池的早期 RUL 预测。该方法采用 CNN 架构，通过图像处理技术自动从电池放电容量数据中提取特征。从 CNN 模型中提取的特征与基于电池充电策略信息从前 100 个电池测量循环数据中提取的另一组特征相连接。然后将这组组合的特征输入 XGBoost 模型进行早期 RUL 预测。此外，Coati 优化方法 (COM) 用于 CNN 超参数调整，以提高所提出的 RUL 预测方法的性能。数值结果揭示了所提出方法在预测锂离子电池 RUL 方面的有效性，其中 RMSE 和 MAPE 分别获得了 106 次循环和 7.5% 的值。
对 18650 锂离子电池中的锂镀层进行建模，以了解其对电池退化和安全性的影响并开发最佳快速充电
石墨阳极上的锂镀层会显著降低电池容量、引发内部短路以及加剧锂离子电池的热失控。锂镀层的非侵入式检测方法对于锂离子电池的安全可靠运行至关重要。本研究提出了一种基于物理的伪二维 (P2D) 模型，该模型结合了锂镀层和剥离反应，以描述商用 18650 圆柱形电池在高电流速率和低温下的电化学行为，电池采用石墨和 LiFePO4 (LFP) 电极。
Ofgem 对电力系统运营商在商业计划 2 中的表现进行中期计划审查
1 在本文件中，“我们”、“我们的”、“Ofgem”和“管理局”等术语可互换使用，指的是天然气和电力市场管理局。Ofgem 是该管理局的办公室。 2 我们的角色指导出版物可在以下网址获取：https://www.ofgem.gov.uk/decision/decision-amendments-bp2-eso-roles-guidance 3 根据 ESO 电力传输许可证特殊条件 4.4 部分 C 颁发，可在以下网址获取：https://www.ofgem.gov.uk/decision/decision-electricity-system-operator-reporting-and-incentives-arrangements-guidance-document-2023-2025 4 请注意，角色 3 没有指标。 5 详情可在我们的 BP2 最终决定中找到：https://www.ofgem.gov.uk/decision/business-plan-2-final-determinations-electricity-system-operator 6 2023 年 10 月报告可在以下网址获取：https://www.nationalgrideso.com/document/291351/download，2024 年 5 月报告可在以下网址获取网址：https://www.nationalgrideso.com/document/318496/download 7 征求意见稿和已发布的回复可在以下网址查阅：https://www.ofgem.gov.uk/call-for-input/call- input-electricity-system-operators-bp2-mid-scheme-performance
TenneT 对电池储能系统的立场（......
• 上行调度和下行调度的需求都很高 • 目前，拥塞的增长速度超过了及时加固电网的可能性 • 电池是一种（即使是临时的）解决方案，可以实现拥塞管理，尤其是以上行和下行重新调度的形式。 • 未来，BESS 可能会通过与网络运营商签订容量限制合同的双边合同来提供灵活性 • 在 LAN 中，各方正在努力整合电池，以确保它们不会导致额外的拥塞。
对电力传输许可中特殊条件的拟议修改的法定咨询：特殊条件3.41加速战略传输投资重新开放和价格控制可交付性期限（ASTIRT）和特殊条件9.3价格控制可交付的报告要求。
2关于加速陆上电力传输投资的决定| OFGEM 3英国能源安全策略-Gov.uk（www.gov.uk）4法定咨询，以修改电力传输许可中的特殊许可条件：加速战略传输投资| OFGEM 5决定在电力传输许可中修改特殊许可条件：加速战略传输投资| Ofgem 6我们决定的第3.43段。7价格控制可交付的报告要求和方法论| Ofgem
对电化学电池和液体金属电池（LMB）参数开发的综述
摘要：液体金属电池（LMB）技术是一个由不同的经济和政治氛围所生的新研究领域，能够解决缺乏电力储能替代方案的社会的缺陷。美国政府已开始在其顶级工业和国家实验室资助学术研究工作。这是为了开发液态金属电池电池来存储解决方案。在冷战争取科学优势的战斗中，这项研究受到鼓励。密集研究随后朝着高能充电电池倾斜，该电池对汽车和其他应用更好。对电化学可充电全液体储能电池的发展进行了深入的研究。最近对各种应用的绿色能源转移和存储要求，范围从小规模到大型电源存储，增加了储能的进步和探索。通过锂离子电池，钠离子电池和液体金属电池的开发，已经满足了高能密度，低成本和广泛的能源存储的标准。这项研究的目的是确定液态金属电池技术可以提供研究概念，从而为LMB开发提供了可能利用的电极金属的预测。因此，在这项研究结束时，发现LI // CD-SB组合的参数估计对于LI //////////dd-bi，li-Bi和li-cd成分而言最可行。LMB参数估计的独特组成部分将为LMB开发带来更好的结果。