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World File Search System老化过程
如何衡量供应链设计中的可持续性
摘要：在可预见的未来，电动汽车（EV）将在运输系统的脱碳中发挥关键作用。用电动燃烧发动机（ICE）代替用电动机驱动的车辆可减少每天释放到大气中的二氧化碳（CO 2）的量。电气运输的致命脚跟在于汽车电池管理系统（BMS），在长期使用和短期使用中，在驾驶与电池健康之间的折衷方面为锂离子（锂离子）的优化带来了挑战。为了优化电动汽车电池的最新健康（SOH），本研究重点介绍了对普通的锂离子电池老化过程和行为检测方法的审查。为实施驾驶行为方法，还提供了对现实世界电动汽车产生的公共数据集的研究。这项研究清楚地表明了电池的特定电池老化过程和电动汽车带来的因素。根据电池老化的因素，驾驶行为的不清楚含义也可以理解。这项工作结束了，强调将来需要研究的一些挑战以鼓励该领域的行业。
汽车驱动电池大数据老化分析，用于固定应用分类
利用发达的大数据方法，可以调查和评估存储设备的老化行为。通过在线读取和分类状态变量，无需拆除存储设备即可监测老化过程。使用大数据方法，所有车辆可分为七个集群。 0 – 6 类集群中分配的驾驶员类型在老化行为方面有所不同。根据疲劳程度，固定
锂离子电池在储存条件下的高效电化学健康状态模型
摘要：电池容量衰减会对电池组的使用寿命以及电动汽车的剩余价值产生负面影响。开发一种用于预测存储条件下健康状态 (SOH) 的衰减模型是开发算法以最大限度延长这些系统剩余使用寿命的关键方面。众所周知，与更多经验或数据驱动的模型相比，电化学衰减模型具有更出色的预测能力，但这些模型在计算效率方面仍需改进。因此，在这项工作中，我们引入了一种简单的降阶锂离子电池电化学衰减模型。该模型考虑了三种关键的老化机制，能够预测各种日历老化条件下的 SOH。集中模型结果与基于单个粒子的衰减模型进行了验证，结果显示出接近的一致性，即使模拟时间减少了 2 个数量级。这表明在实际应用中，考虑和纠正存储对电池性能和寿命的影响具有巨大的潜力。 ■ 简介 近年来，通过最大限度地提高电池利用率来最大限度地节约能源和减少排放已成为电动汽车 (EV) 行业关注的话题。此外，随着可再生能源发电和能源生产的增加，研究储存这种能源的方法和技术变得更加重要。锂离子电池因其更高的功率和能量密度、安全性和可靠性，在电动交通和储能解决方案领域发挥着关键作用。尽管锂离子电池表现出优于其他电化学系统的可靠性，但性能下降是不可避免的。电池性能的不可逆衰减将影响整个系统的剩余价值。因此，锂离子电池的健康状态 (SOH) 一直是电池管理系统的一个关键主题。1 SOH 本质上表示电池的当前性能与新电池测得的标称值之比。电池的容量、功率能力和阻抗都决定了电池的 SOH。为了保证系统寿命的延长，有必要开发能够在考虑各种老化过程的同时操作电池的电池管理系统。对于锂离子电池，老化过程可分为两种模式，即日历老化和循环老化。当施加外部电流时，电池会经历循环老化过程
长寿命电池技术概述：镍铁
摘要 — 这项调查是根据太阳能利用的进展而设计的。马达加斯加是从这种能源中受益匪浅的国家之一。因此，许多马达加斯加人将光伏电池用于家庭和专业用途，尤其是那些在电气化地区以外的人。然而，旧电池的使用寿命只有 5 年，甚至最多 10 年，因此产生了更新托马斯·爱迪生 1901 年的研究的想法，即镍铁电池技术，该技术以其超过 25 年的长寿命而著称。因此，问题在于确定电池中涉及的化学反应、老化过程、特性以及与铅酸技术相比的优缺点。在进行理论研究后，该研究提出了在马达加斯加的光伏装置中应用镍铁技术。
预测切片水平的大脑年龄：卷积神经网络和对解释性的后果
问题：以后生活的年代老化与脑退化过程以及中风和痴呆等疾病的风险增加有关。随着衰老人群的趋势，寿命，心理健康和精神病研究的增加，人们越来越关注理解与大脑相关的衰老变化。最近的发现表明脑年龄差距（按时间年龄和大脑成像指数预测的脑年龄之间的差异）；间隙的大小可能表明脑老化过程和疾病的早期发作。人工智能允许在年代和预测的脑时代的差距上缩小差距。但是，驱动大脑年龄预测模型预测的因素仍然未知，并且这些因素并不多，这些因素可以从机器学习模型的黑盒本质中收集。本研究的目的是测试一种大脑年龄回归方法，该方法更适合研究人员和临床医生的解释。
嵌入式系统老化检测与监测技术综述
嵌入式数字设备逐渐被部署到可靠或安全关键的系统中。这些设备会经历严重的硬件老化，尤其是在恶劣的环境中。这增加了它们发生故障的可能性。了解老化过程并尽早发现硬件退化对于保证系统可靠性至关重要。在本调查中，我们回顾了核心老化机制，确定并分类了嵌入式系统中普遍存在的商用现货 (COTS) 组件的老化检测和监控技术的一般工作原理：现场可编程门阵列 (FPGA)、微控制器、片上系统 (SoC) 及其电源。从我们的审查中，我们发现在线技术在 FPGA 上的应用比在其他组件上更为广泛，并且机器学习应用在分析硬件老化方面呈上升趋势。根据所审查的文献，我们确定了该领域的研究机会和潜在的兴趣方向。通过这项工作，我们打算以简洁的方式系统地介绍所有主要方法，以促进未来的研究。
嵌入式系统老化检测与监测技术综述
嵌入式数字设备逐渐被部署到可靠或安全关键的系统中。这些设备会经历严重的硬件老化，尤其是在恶劣的环境中。这增加了它们发生故障的可能性。了解老化过程并尽早发现硬件退化对于保证系统可靠性至关重要。在本调查中，我们回顾了核心老化机制，并确定和分类了嵌入式系统中普遍存在的商用现货 (COTS) 组件的老化检测和监控技术的一般工作原理：现场可编程门阵列 (FPGA)、微控制器、片上系统 (SoC) 及其电源。从我们的审查中，我们发现在线技术在 FPGA 上的应用比在其他组件上的应用更广泛，并且机器学习应用在分析硬件老化方面呈上升趋势。根据所审查的文献，我们确定了该领域的研究机会和潜在的兴趣方向。通过这项工作，我们打算通过以简洁的方式系统地介绍所有主要方法来促进未来的研究。
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Hydra Glow处理经历了深度营养和皮肤更新的缩影。受冷冻疗法的启发，这种面部提供了深刻的水分恢复，满足了皮肤对丰满和色调的渴望。秘密在于富含宏观透明质酸和再生有机刺梨提取物的专业密集配方的协同作用。补充了冰辊和标志性的Hydra排水管和升力按摩，这种处理可以保证辐射光芒。60分钟CZK 3900恢复触摸使您的皮肤沉迷于恢复活力的体验，以抵消环境污染物的影响和自然老化过程。我们的多面维生素供应治疗，精心设计为完美，可以利用有机Goji Berry和澳洲坚果油的力量。这些有效的成分和谐起作用，可以补充皮肤的活力，有效地打击干燥，钝度和疲劳。通过这种恢复性仪式重新发现皮肤的天然辐射。60分钟CZK 3500 | 90分钟CZK 4300
锂离子的先进健康预测...
摘要： - 准确的SOH估计是追求锂离子电池安全使用的关键目标。本文基于SOH预测的容量估计方法，使用了一种新颖的进料前进神经网络方法。此外，使用MATLAB®2023软件创建了使用的算法，并提出了一种馈送前向前的神经网络方法来预测电池老化过程。本文采用了来自NASA PCOE研究中心的实验数据来确定和比较电池充电和放电周期期间的实际健康状况（SOHS）和预测的健康状况（SOHS）。算法的有效性是通过比较机器学习方法的细胞降解的影响确定的，并通过模拟和比较训练，验证和测试曲线的结果，测试了算法。最后，平均绝对百分比误差（MAPE）和根平方百分比误差（RMSPE）误差表明，本文中进行的模拟正确表示电池的退化状态，并确认了提出的馈送前向神经网络的结果和有效性。
基于光学相干断层扫描与卷积神经网络相结合的体内皮肤表面粗糙度的估计
人类皮肤的质地受外部和内部因素的影响，皱纹的变化最直接反映了皮肤的状态。皮肤粗糙度主要用于量化皮肤的皱纹特征。因此，对皮肤粗糙度的有效定量在护肤，医疗和产品开发中至关重要。本研究提出了一种使用光学相干断层扫描（OCT）与卷积神经网络（CNN）结合的方法来估计皮肤表面粗糙度的方法。通过粗糙度标准板验证了所提出的算法。然后，实验结果表明，包括算术平均粗糙度和粗糙度在内的皮肤表面粗糙度取决于年龄和性别。基于OCT的建议方法的优点是，它可以降低皮肤表面自然曲率对粗糙度的影响。此外，该方法与表皮厚度和皮肤衰减系数结合在一起，用于皮肤特征的多参数表征。它可以看作是理解老化过程并制定维护和增强皮肤健康和外观的策略的潜在工具。