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在建筑环境中的电动汽车（EV）和EV充电设备
以锂离子电池（LIB）形式的储能储存已在消费者，住宅，商业，工业和运输部门的广泛应用中越来越多地使用和接受。现在用于越来越大的应用，包括电动踏板车，电动自行车，电动汽车和电池储能系统（BESS），用于住宅，社区，社区，商业，商业和网格尺度的应用程序，包括电子烟和VAPES，手机，平板电脑，笔记本电脑和电动工具等便携式电子设备的技术。通常在120-180 WH/kg范围内，铅酸的30-180 kg范围，镍镉（Ni-CD）的50 WH/kg，镍钙（NI-CD）和60-70 WH/kg，镍氢化合物（NIMH）（NIMH）（NIMH）（NIMH）以及过去的两次均可使用的EVEDS的成本均可提高两次decade and decade and for for for vise and decadess in ni decadess in Decadess in Decadess的成本。 libs是指阴极的一系列电池家族，其中阴极由锂的各种氧化物组成。 一些常见的例子包括氧化锂（LiCoo 2或LCO），镍镍锰钴（Linimncoo 2，NMC或NCM），锂镍钴氧化铝（Linicoalo 2或NCA），含含氧液含量（linium Manganese氧化物（Limn）2 O 4或Lith Inlium Irinium Irinium Irrium Irinium Irinium Irrpe（Limn 2 O 4或Limn phlocke）锂离子聚合物（LIPO）。通常在120-180 WH/kg范围内，铅酸的30-180 kg范围，镍镉（Ni-CD）的50 WH/kg，镍钙（NI-CD）和60-70 WH/kg，镍氢化合物（NIMH）（NIMH）（NIMH）（NIMH）以及过去的两次均可使用的EVEDS的成本均可提高两次decade and decade and for for for vise and decadess in ni decadess in Decadess in Decadess的成本。libs是指阴极的一系列电池家族，其中阴极由锂的各种氧化物组成。一些常见的例子包括氧化锂（LiCoo 2或LCO），镍镍锰钴（Linimncoo 2，NMC或NCM），锂镍钴氧化铝（Linicoalo 2或NCA），含含氧液含量（linium Manganese氧化物（Limn）2 O 4或Lith Inlium Irinium Irinium Irrium Irinium Irinium Irrpe（Limn 2 O 4或Limn phlocke）锂离子聚合物（LIPO）。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
对电动机设计优化的数据驱动的替代模型的评论
摘要 - 电动机是电子推进系统的核心组成部分之一，在该行业中起着至关重要的作用。电动机的最佳设计提出了一个复杂的非线性问题，通常会挑战传统方法，以在准确性和效率之间取得平衡。实现准确的分析和整体优化通常需要大量的计算要求，尤其是在与大型个人打交道时。结果，研究人员开始探索数据驱动的替代模型来解决这一困境的利用。本评论论文着重于研究用于构建数据驱动的替代模型的领先技术，以协助和促进电动机的设计优化过程。这些技术包括统计模型，机器学习模型，深度学习模型和其他基于人工智能的技术。本文对基本原则进行了全面的调查，并提供了利用这些不同模型的研究的详细示例。此外，这些模型的性能和潜力都以评论为强调，从而阐明了它们各自的优势和局限性。此外，讨论了在此主题下提出的研究挑战，并有望在此主题下进行改进的途径。索引术语 - 手工智能，数据驱动的模型，深度学习，电动机，机器学习，优化，替代模型。
斯坦利 - 电动工具
SDS Plus无刷组合锤18V-无电池和充电器SDS主轴的单元3工作模式：旋转，旋转，打击乐，打击乐深度电池电量电池电量设备：2电池18V 4.0AH，电池充电器2A，案例技术数据：
斯坦利 - 电动工具
SDS Plus无刷组合锤18V-无电池和充电器SDS主轴的单元3工作模式：旋转，旋转，打击乐，打击乐深度电池电量电池电量设备：2电池18V 4.0AH，电池充电器2A，案例技术数据：
免疫检查点抑制剂心肌炎中早期电动变化与心血管结局的关联
John Power，Joachim Alexandre，Arrush Choudhary，Benay Ozbay，Salim Hayek等。心血管疾病的档案，2022，115（5），pp.315-330。10.1016/j.acvd.2022.03.003。hal- 04002887
不同类型的电动巴士服务的能耗和电池尺寸
随着电池电动总线（BEB）在全球范围内增加的部署，适当的电池尺寸对于运营商决定了总线驾驶范围和成本而变得更加重要。在本文中，我们根据BEB的全面能源需求评估提供了一个电池尺寸框架。首先针对不同类型的公交服务（城市，城市，班车，区域，快速运输）定义公交运营条件。然后，使用作者开发的综合能量模型评估BEB能耗。最后，对于不同类型的充电基础架构，估计所需的电池尺寸。建模结果表明，BEB的能耗对总线服务类型敏感，范围广泛在2-4.6 kWh/km之间，并且城间总线需要最大的电池尺寸（320-680 kWh）。对我们巴黎案例研究的运营商来说，一个实用的发现是，在罕见的极端寒冷天气条件下，城市公交电池不必要地过大，以适应一小部分的旅行。
对未来电动船的海上离岸充电站进行初步评估
摘要国际运输的电气化引起了全球海事行业的关注，以减少污染和温室气体排放。尽管电池价格迅速下跌和电池技术的改善，但由于电动汽车（海上和陆基车辆）的限制，由于它们可以通过全额充电而获得有限的行驶里程，因此仍然受到限制。在国际运输的背景下，较长的货运距离使得在途径中访问充电基础设施是充分电气化的必要性。在各国向未来电气化投入数万亿美元的投资之前，这项研究试图回答一个关键问题，该问题对海上泥泞的充电站的经济可行性，以促进全电动船只的长距离货物。它对与充电相关的技术绩效做出了几个关键假设，该假设是基于运输运营方面的实际考虑，因为在调试这项研究时没有参考测试层的项目。该研究选择了三种海上电力技术，即风，太阳能和浮动核电站，因为有现有项目可供参考。在使用掩体燃料的可比容器进行比较时，它发现即使在假定的首先成本下，电气容器在经济上是可行的，尤其是当浮动核电站提供充电的电力时。在通过工程手段验证假设的挑战时，可以将假设视为参考或理想的绩效指标，以便将来的技术通过创新和政策干预来实现，以促进国际运输的全部电气化。关键词：腌制离岸充电站，成本 - 效力分析，离岸可再生能源，浮动核电站，国际运输，电动汽车jel分类：R42
通过深度学习优化电动机意图检测
摘要 - 目的：本文展示了对添加功能性电刺激时，从原始脑电图（EEG）信号中检测到来自原始脑电图（EEG）信号的运动图像（MI）的兴趣。还报道了电极蒙太奇和带宽的影响。这项工作的观点是改善全身麻醉期间术中意识的检测。方法：对EEGNET的各种体系结构进行了研究以优化MI检测。它们已与脑部计算机接口的最新分类器（基于Riemannian几何形状，线性歧视分析）和其他深度学习体系结构（深度卷积网络，浅卷积网络）。eeg数据是从22位参与者中测量的，这些参与者有或没有中位神经刺激的运动图像。结果：EEGNET的拟议结构达到了最佳的分类准确性（83.2％）和假阳性速率（FPR 19.0％），用于设置，在运动皮层和额叶上只有六个电极，并且对于通过Median Median Nerve刺激了受试者的扩展4-38 Hz EEG频率。具有较大电极数量的配置导致128个电极的精度（94.5％）和FPR（6.1％）（分别为13个电极的88.0％和12.9％）。结论：目前的工作表明，使用扩展的EEG频带和经过修改的EEGNET深神经网络，当使用少于6个电极（包括额叶通道）时，会增加MI检测的准确性。明显的能力：所提出的方法基于脑电图的MI检测有助于开发脑部计算机界面系统。