这不是因为我们已经用完了数据,否则我们已经用完了所有互联网!我们的问题通常不是数量,而是相关的。合成数据还可以消除通常与现实数据相关的风险,例如偏见或隐私问题。由于缩放问题,我们还创建了合成数据。我们可能希望对天气事件进行建模,并且极端天气记录可能不足以在现实世界数据集中表示整体的百分比。同样适用于用于医学分析的建模系统。,当稀有疾病特别稀疏(占普通人群的一部分)时,可能很难为稀有疾病建模。理想的数据有效地被绝大多数人淹没了。偏见是AI建模的另一个问题,特别是算法偏差。这是数据可能反映历史不平等现象或文化偏见的地方,并散布了抽样错误。使用综合数据,我们可以公平地重新平衡数据集 - 当然,我们可以正确地做到这一点。我们还创建了有隐私问题的合成数据集,例如数据可能具有个人身份特征。匿名数据可以是
第一个实用的燃料电池是 1932 年英国的 F.T. 培根 (FT Bacon) 开始研究的成果。最终,培根开发的 5 千瓦氢氧碱性电解液系统通过为焊接机、圆锯和 2 吨叉车供电,证明了其能力。随着这种“新”电源装置应用的这些和其他演示,燃料电池终于走出了实验室。然而,正是全世界对 NASA 太空任务的关注,才让数百万人开始使用“燃料电池”这个词。具有讽刺意味的是,可能是在太空飞行期间宣布了燃料电池的真实或疑似故障,而不是燃料电池在太空中通常的平稳性能,才让燃料电池得到了广泛的认可。(阿波罗 13 号飞行失败就是一个例子。发射前氧气供给控制组件的故障——而不是宣称的燃料电池问题——才是这场险些酿成灾难的真正原因,这场灾难引起了数百万人的关注。)
两种有前途的燃料电池类型是质子交换膜 (PEM) 和固体氧化物燃料电池 (SOFC)。PEM 技术最早于 20 世纪 60 年代用于双子座航天器,此后一直未被使用,直到汽车行业最近认识到其潜力。PEM 燃料电池是低温设备,启动时间短,但需要相对纯净的氢燃料。相比之下,SOFC 在高温下运行,可耐受更高水平的杂质。这种灵活性使 SOFC 能够使用碳氢化合物燃料,这是考虑到我们目前的液态石油基础设施的一个重要因素。但是,根据具体应用,PEM 或 SOFC 都可能具有吸引力。
【2023年度成果(论⽂・特许)】1。J. H. Park等人,高度耐用的石墨烯封装的基于铂的电催化剂,用于通过溶液等离子体过程合成的氧气还原反应,功率来源杂志,580(2023),233419,2。J. H. Park等人,高度耐用的碳壳的新溶液等离子体合成,用于聚合物电解质膜燃料电池的高度耐用碳壳基于铂基的阴极催化剂,碳,214(2023),118364,3。M. Huda等人,单壁碳纳米管支持PT电催化剂作为单个燃料电池的阴极催化剂,其耐用性高/关闭/关闭电势循环,ACS Applied Energy Materials,6(2023)12226-12226-12226-122236 4。H. N. Nam等人,第一原告对石墨烯和氮掺杂石墨烯涂层的铂电催化剂的氧还原反应机制的研究,物理化学化学物理学,26(2024)10711-10722 5。出愿番号:2024-025901
Sanjay Bajpai Head Technology Divicion(EW)科学技术部(DST)新德里Sanjay Bajpai博士毕业于斋浦尔的Malaviya National Institute,毕业于Malaviya National Institute of Jaipur,并从阿杰梅尔(Ajmer)拉贾斯坦大学(University of Rajasthan)担任商业管理硕士学位。他被印度理工学院 - 戴尔希学院(Institute of Institute of Instute of Instrapent)授予博士学位,以“内燃机替代燃料”的研究工作。他已经管理并塑造了几项国家,双边和多边研究,发展和创新计划。他专门研究需要应用S&T的技术开发和社会经济计划。目前,他是科学技术系的领导技术任务部,负责水和清洁能源领域领先的研究,开发和创新活动。他代表印度参加了许多双边和多边活动,并在这些领域中阐明了国家和国际努力。
神经刺激是一个快速增长的市场,在2027年的年增长率为8.5%,预计全球市场销量为410亿美元,[1],全球医疗技术公司以及试图商业化技术的初创企业。[2,3]要在植入医学中推动这场革命,需要新的功率来源,这可以为植入物提供安全,稳定的能量,同时使这些设备的微型化到空前的规模,以最大程度地减少植入物对患者的影响。植入物设备的功率需求通常位于100 nW至1 MW的范围内[4-6],并且能量和功率密度增加的功率源超出了当前功能,可以使感应,电子刺激或药物输送的新功能非常不可能。迄今为止,可植入的设备由诸如Li – I 2 Pacemaker电池[7,8]等电池提供动力,其电量和重量的能量密度分别为≈1000WH-1和≈270WH kg-1,[9],或通过无线能量传输,例如RF传输[10,1111]或Ulteras-Asound。[12]由于其性质,电池不能在不牺牲大量的能量存储能力的情况下轻松地微型化,[13],并且由于使用天线区域通过感应尺度传输的功率,无线能量传递的微型化电位也受到限制。此外,Li – I 2起搏器电池是不可充电的电池,这意味着
整合人工智能(AI),物联网(IoT)和机器学习(ML)技术纳入燃料电池系统,为各个部门提供了许多好处,应用和机会。本章探讨了燃料电池整合中AI,IoT和ML的协同潜力,概述了它们的优势,应用,挑战和潜在的解决方案。通过利用AI进行预处理维护,通过IoT传感器优化操作条件,并采用ML算法来提高效率,燃料电池系统可以实现更高的性能和可靠性。现实世界中的案例研究和示例表明,在运输,能源生产和制造等领域的成功整合。此外,本章讨论了未来的前景,包括数据分析,系统优化和可伸缩性方面的进步,以及与AI,IoT和ML一起推动燃料电池技术集成的创新。
摘要:用于提供The Internet设备的最简单的DC/DC转换器绝对是开关电容器转换器。仅1.2 V电池的电压最多可以逐步2V。为了达到DC/DC转换器的最小输出阻抗值,需要很大的工作频率。然后,整体效率更加有限,因此,如果系统的功率面积密度应大。文章详细介绍了微生物燃料电池如何在开关电容器转换器中替代一个电容器,从而在工作频率较低的情况下实现了更好的效率。从这个角度来看,微生物燃料电池充当一种电池范围扩展器。存在一些讨论的局限性。一个简单的转换器经过实验评估以支持讨论。在100 µW开关电容器转换器内代替微生物燃料电池可补偿效率5%的损失。此外,微生物燃料电池会延长电池的寿命,因为当电池电压降至0.8 V时,仍然可以使用1.6 V输出电压。超过94%的效率可以在100 µW和1 MW之间的一系列输出功率测量,这是可及时解决flugal iTagal iTagal iTagal iTage prodiention的。