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基于降级轨迹和多个线性恢复的坐标重新配置的锂离子电池的剩余使用寿命预后
锂电池已被广泛用作新能量，以应对环境和能量的压力。锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）的预后已经变得更加关键。方便的电池寿命预测允许早期发现性能定义，以帮助迅速维护电池系统。本文提出了一个基于降解轨迹和多个线性回归的坐标重新构造的锂离子电池的RUL预后模型。首先，使用新的采样规则来重新配置新电池的退化数据的坐标和截短的类似电池。然后，使用重新配置数据建立了相似和新的锂离子电池之间的关系。此外，通过考虑时间变化因素的影响，建立了基于降级轨迹和多线性回归的坐标重新配置和多线性回归的新的RUL预后模型，该模型可以通过小样本数据来提高预测准确性，并有效地减少产品开发时间和成本。
角色重新配置：哪些民族志研究告诉我们技术变革对医疗保健工作和协作的影响
包括数字健康和机器人技术在内的抽象新技术正在推动医疗保健的发展。同时，医疗保健系统正在从医疗保健交付的多专业模型方法过渡到跨专业模型。这两种趋势的同意可能代表了医疗领域领导者的机会，因为两者都需要重新谈判工作的复杂分裂和增强的相互依存关系。本综述研究了新技术的引入如何改变健康职业之间职业和相互依存关系的角色边界。基于对各种环境中技术实施的民族志研究的范围（从初级保健到手术室）和多种技术（从健康信息系统到机器人技术）的范围，我们开发了重新配置的角色重新配置的概念，以捕获技术变化过程中多重，相互依存的角色的同时调整。民族志和定性研究提供了丰富的，详细的说明，说明人们的实际工作以及新技术到来时如何改变（或不改变）。通过这些研究的综合，我们开发了一种角色重新配置的四种类型的类型：谈判，澄清，扩大和限制。我们讨论了管理角色重新配置并提出四个领导优先事项的领导挑战。我们建议领导者：主动重新设计角色，关注相互依存；为集体学习新技术提供机会；确保对新技术的知识分布在角色上，并准备解决阻力。
针对可重新配置的智能表面辅助6G网络的机器学习优化的概述：从增强学习到大L
摘要 - 通过在智能无线电环境中重塑信号传播，可以使6G网络成为一种有前途的技术。但是，由于大量元素和专用的相移优化，它也会导致网络管理的显着复杂性。在这项工作中，我们提供了机器学习（ML）的概述 - 对RIS AID的6G网络启用了优化。特别是，我们专注于各种强化学习（RL）技术，例如深度Q学习，多机构强化学习，转移强化学习，等级结构强化学习和离线强化学习。与现有研究不同，这项工作进一步讨论了如何将大型语言模型（LLM）与RL结合在一起，以处理网络优化问题。它表明LLM提供了新的机会来增强RL算法的功能，从而在概括，奖励功能设计，多模式信息处理等方面。最后，我们确定了对RIS AID 6G网络的ML启用ML的未来挑战和方向。索引术语-6G，可重构的智能表面，选择性，机器学习，大语言模型。
在拓扑富含独立的纳米膜中，在空间上可重新配置的抗铁磁状态
我们通过在透射电子显微镜中使用选定的区域电子衍射（SAED）研究了各种独立的AFM膜（type-a，b，c）的结晶度，请参见补充图S1.1A，C，e。A型，B膜是在SAO涂层的α-AL 2 O 3和SRTIO 3底物上生长的未封闭的α-FE 2 O 3层，而C型C膜是缓冲α-FE 2 O 2 O 2 O 3层在SAO涂层的Srtio Srtio 3 sibtrates上生长的3层。缓冲液由老挝和STO层制成（有关详细信息，请参见方法）。SAED模式证实A型膜中的AFM层是多晶的，而B型膜中的AFM层是单个晶体。type-C的缓冲膜不仅是结晶的，而且由于与缓冲液中的老挝层的不匹配，还具有Moiré图案。此外，通过POL图分析和𝜙 -Scans证实了缓冲膜中各个层的外延生长，在补充图S1.2中进行了说明。最后，在补充图S1.1b，d，f中显示的光学显微镜图像表明，未固定的A型，B膜通常会构成更多的裂纹，从而导致较小的完整膜区域。相比之下，缓冲型C膜通常形成较大的面积样品，裂纹较少，这对于实现强弯曲的AFM结构以探索磁结构效应很重要。
Saad，Same，Ubeywarna，Dasunika和Zhang，Hongwei（2023）。关键因素影响供应链设计的重新配置：评论论文。在：汤姆
摘要。随着行业4.0的发展，最先进的技术是发明的，由于迅速的全球化，供应链（SC）已经容易受到各种风险的影响，并且供应链设计的重新配置已成为近年来的重大考虑。本文旨在提供有关当前研究实践的重要文献综述，并确定影响数字环境中供应链设计重新配置的关键因素，并优先考虑考虑相对重要性的因素，并开发一个框架以减轻风险水平。进行了系统的文献综述，以识别和分析影响供应链设计重新配置的关键因素以及用于开发概念框架的分析层次结构过程（AHP）方法。这项研究的结果表明，在数字环境中重新配置供应链设计阐明了未来的研究，并着重于提高供应网络的效率和响应能力的潜力。
引用：Li A，Li YF，Wang C等。具有可重新配置性能和超低功耗的成型集成光谱仪。
尽管对集成光谱仪的需求紧迫，但仍缺少提供高性能同时实用的效果的解决方案。此外，当前的集成光谱仪缺乏其性能的可重构性，这对于动态工作场景非常可取。这项研究通过在硅上证明了一个用户友好，可重构的光谱仪，提供了可行的解决方案。该创新光谱仪的核心是一个可编程的光子电路，能够表现出不同的光谱响应，可以使用芯片相变换个器对其进行显着调整。我们光谱仪的区别特征在于其反向设计方法，促进了轻松控制和对可编程电路的有效操纵。通过消除对复杂配置的需求，我们的设计减少了功耗并减轻控制复杂性。此外，我们的可重构光谱仪提供了两个不同的操作条件。在超高的绩效模式下，它被多个相移的动物激活，并在维持宽带宽度的同时，在图表尺度上实现了异常的光谱分辨率。另一方面，使用易用模式进一步简化了控制逻辑并通过操纵单相移位器来减少功耗。尽管此模式提供了大约0.3 nm的光谱分辨率略有降级，但它优先考虑易用性，并且非常适合超细光谱重建不是主要要求的应用。
spainsat ng计划成功地通过了关键设计评论，用于完全重新配置的安全通信西班牙空间
由空中客车公司GmbH Isabell Gradert，Airbus Operations副总裁Isabell Gradert的高级经理和飞机建筑师Daniel Reckzeh主持
引用：Zhu ZB，Li YF，Wang JF等。全息成像和信息的可重新配置折纸手性反应
随着全息技术的快速发展，基于跨表面的全息传播方案表现出极大的电磁（EM）多功能性潜力。然而，传统的被动式额叶受到其缺乏可重构性的严重限制，从而阻碍了多功能全息应用的实现。Origa-mi是一种机械诱导空间变形的艺术形式，它是多功能设备的平台，并引起了光学，物理和材料科学的极大关注。Miura-Ori折叠范式的特征是其在折叠状态下的连续重构性，在全息成像的背景下仍未探索。在此，我们将Rosenfeld的原理与Miura-Ori表面上的L-和D-金属手性对映异构体一起定制，以量身定制孔径分布。利用Miura-Ori折叠状态的连续可调性，金属结构的手性反应在不同的折叠构型上有所不同，从而实现了不同的EMALOGRAPHIC成像功能。在平面状态下，可以实现全息加密。在特定的折叠条件下，并由特定频率的自旋圆形极化（CP）波驱动，可以在具有CP选择性的指定焦平面上重建多重全息图像。值得注意的是，制造的折纸跨表面表现出较大的负泊松比，促进了端口和部署，并为自旋选择系统，伪装和信息加密提供了新颖的途径。
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当网格无法整合产生的太阳能PV电力时，缺乏网格能力也会导致更高的拥塞2，从而导致高水平的重新匹配3。虽然它是系统操作员管理网格的必要工具，但过高的重新配置却不是可取的，因为它们可能导致浪费可再生电力。在这里，实践有所不同：由于技术限制（系统操作员无法控制发电机）或网格操作中缺乏流程，一些操作员诉诸于高水平的重新配置；虽然其他人不使用重新配置，但导致网格中的项目饱和。通常，尽管行业调查表明，太阳能光伏的减少水平仍然很低，但量缺乏透明度，但还报道了重新挑战决策的动机。如果减少措施增加，这可能是一个问题，尤其是考虑到太阳能光伏和电动汽车能力的预计增加。
HZO-LNOI集成的铁电气调节器和内存的首次演示以启用可重新配置的光子系统Zefeng Zefeng Xu 1,2,6†
†同等贡献；电子邮件：aaron.thean@nus.edu.sg摘要 - 我们首次成功证明了创新的后端（beol）兼容的电磁调节器和内存（Eomm）基于niobate基于绝缘体（LNOI）的niobate（lnoi）Micro-Ring Rings Resonator（MRR）的5 ZRRING 0. ZRRICTRRICRICRICRICRICRICRICTRRICRICTRICTRICTRICRICRICTRRICRICTRICRICRICTRICTRICTRICTRICTRICRICRONE （HZO）非挥发性模拟记忆。高的非易失性记忆和调制性能都在单个紧凑型装置中实现，高灭绝比为13.3 dB，出色的效率为66 pm/v，稳定的九态开关，创纪录的耐力超过10 9个循环。这是通过利用LNOI中的Pockels效应来实现的，这是由残留的HZO铁电偏振的电场效应引起的。我们研究了由Eomm和Hybrid热光调制的Eomm启用的可重新配置的Chiplet-interposer光子互连的系统实现。我们的模型显示出与常规电气插座互连相比，潜在的70％能效提高。我们还测试了Eomm与Poet Technologies的400G TX/RX光学插入器芯片的集成，并研究了Eomm设备的有限规模演示。