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绿色能源存储电池管理系统 Shripad Shrihari Chopde *1、Nishant Babarao Akhare *2、Charan Mohan Kakad *3、
摘要 全世界的能源需求日益增加，因此在未来，将会发明更多消耗更多能源的设备，因此我们需要寻找可再生能源 [1]，例如太阳能、风能和水力发电。但大部分能源来自太阳能，因为阳光一年 365 天都有，所以我们需要利用太阳能来满足我们的能源需求。在本文中，我们主要关注绿色能源 [5] 的电池管理系统，即太阳能作为电池充电的供应源。我们还必须注意太阳能的正确利用，因为在夜间，我们必须将白天的太阳能储存到电池中，并在夜间使用。因此，我们专注于电池管理，这是高效利用能源和延长电池寿命所必需的。因此，在电池管理系统中，我们专注于实时监控电池的各种参数，例如电压、温度和电流，并为电池提供过热、过载、过充和放电保护。所有这些参数都在 Thingspeak 服务器上进行监控，我们从那里获得结果。关键词：可再生能源、太阳能、电池管理系统、锂离子电池、物联网。
已发布版本的引用 (APA)：Arabi, H.、AkhavanAllaf, A.、Sanaat, A.、Shiri, I. 和 Zaidi, H. (2021)。人工智能和深度学习在 PET 和 SPECT 成像中的应用前景。Physica medica-European journal of medical physics，83，122-137。https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2021.03.008
本综述旨在讨论人工智能 (AI)，特别是深度学习 (DL) 算法在单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 和正电子发射断层扫描 (PET) 成像中的最重要应用。为此，简要讨论了这些成像方式的潜在局限性/挑战，然后描述了为应对这些挑战而提出的基于 AI 的解决方案。本综述将重点关注主流通用领域，包括仪器仪表、图像采集/形成、图像重建和低剂量/快速扫描、定量成像、图像解释（计算机辅助检测/诊断/预后）以及内部辐射剂量测定。还提供了深度学习算法和用于这些应用的基本架构的简要描述。最后，讨论了全面验证和采用基于 AI 的解决方案以提高临床中 PET 和 SPECT 图像的质量和定量准确性所面临的挑战、机遇和障碍。