文章信息摘要零售业是最快的行业,通过RFID技术促进了零售业的增长。管理良好的RFID节省了我们的大量精力和时间。RFID标签作为库存跟踪技术起着至关重要的作用。RFID可显着降低运营成本,提高质量,准确的资产跟踪,提高信息准确性,缩小缩小,库存降低和库存的位置等等。射频识别是一种不断增长的技术,越来越多地用于供应链的管理中。RFID技术在供应链过程中起着有效的作用,因为它们能够在整个供应链中追踪,识别和跟踪信息。该技术为供应商,制造商,分销商和零售商提供有关产品的精确实时信息。本文的主要目的是验证有助于零售部门增长的射频识别技术。这项研究的主要贡献是解释供应链管理和零售成功的RFID。关键字:技术,零售,RFID,RFID市场,供应链管理,现代零售。
本研究论文旨在强调世界地理研究中人文主义哲学的含义,解释和历史发展。它显示了人类在各种地理研究中的作用的重要性。人文主义地理主要是由于地理范围内的量化革命而开发的。人文主义者可以看到实证主义和定量地理的缺点,因此他们在人文主义的地理思维和方法的帮助下对其进行了纠正。人类的活动,他的位置和他的思想在地理学中是人文主义的重要和基本事物。实际上人文主义与地理研究非常相关。根据它的支持者,人类的思想,价值观和技能很重要,同时解释了地球上各种地理现象。关键词:人文主义,可能地理,定量革命,环境,领土
所有的赞美都是对全能的真主。当我开始我的博士学位时旅程,我对进行研究,做出最佳演讲,撰写良好的研究论文和研究建议的了解很少。我不知道半导体和灵活的电子世界。在我在IIITH度过五年的美好生活之后,我学到了所有这些东西,还有更多。没有话可以表达我对我的导师,顾问和祝福者Aftab M. Hussain博士的感激和尊重。我要感谢他的全心全意,以选择我在他的指导下工作,升级我的研究质量,给我所有的人生课,激励我,指导我朝着正确的方向指导我,并提供道德支持。他不仅是一位杰出的导师,而且是一个令人惊叹且令人难以置信的人和一个好朋友。他是我的灵感和我的榜样,在成为教授后,我将一直仰望他寻求指导。我每天都感谢上帝给我这么出色的导师。特别感谢Kaust的电气和计算机工程助理教授Nazek El-Atab教授,他认为我是2023年Kaust的来访学生。我感谢她给了我机会从事有趣的项目和坚定不移的支持。她是一位了不起而值得称赞的导师。我深信我的研究小组中的所有朋友,他们在我身边,提供鼓励,灵感和社区意识。最后,我要感谢我的崇拜家人。我父亲,莫德。我对博士的衷心感谢。委员会成员S. S. Sundar Kumar Iyer教授,Nazek El-Atab教授和Anshu Sarje教授,借鉴了忙碌的时间,并提供了他们周到的见解,有见地的反馈和建设性的批评,从而极大地提高了本文的质量。首先,我要感谢我充满爱心的,extroror的夜间,保护性和坚强的母亲habeebunnisa。我将自己的一切成功和教育献给她。她是我强大的支持支柱,也是我敢于梦想和实现梦想的原因。Sameer Farooqui一直在鼓励并抚养我成为他坚强而坚定的女儿。其次,我要感谢我大胆,勇敢和亲切的兄弟Mohd博士。Umar Farooqui在我感到沮丧时,他的支持和持续的激励性谈话。我美丽而充满爱心的女儿Inaya Fatima一直是我在整个道路上取得成就的推动力,并带来了生活中的所有幸福。她的名字确实是她的名字 - “真主的礼物”。最后,我要感谢我的祖父母对我的鼓励和祈祷。
由英国机械工程师学会 NEDUET 学生分会主办。在活动中,参与者必须设计、制造并最终驾驶一架无人机。活动包括研讨会、参与者的口试和电子测试以及手工制作的飞机的实际飞行演示。决赛于 2021 年 7 月 10 日星期六在卡拉奇大学足球场举行。学生分会感谢 NED 大学尊敬的副校长 Sarosh Hashmat Lodi 博士和副校长 Muhammad Tufail 教授对学生课外活动的一贯支持。在 NED 大学机械工程系助理教授 Tariq Jamil 博士的指导下,英国机械工程师学会 NED 学生分会团队日夜操劳,确保活动取得成功。特别感谢英国机械工程师学会 NED 分会的活动学生领袖 Ibad Ghouri 先生、Anas Azeem 先生、Ali Farooqui 先生和 Mohib Khalid 先生。组织团队还对机械工程系技术员穆罕默德·谢里夫 (Muhammad Sharif) 的努力表示感谢,他投入时间并帮助学生在大学木工车间完成制造过程。
文章信息ABS范围降低电池功能是广泛采用电动汽车(EV)的主要障碍。因此,需要解决方案来优化锂离子电池的安全性,性能和周期寿命。为了解决这个问题,我们提出了第一个AI驱动的电池管理系统(BMS),能够对电动电池电池中的最先进,最先进的健康状况和可能的故障动态进行无模型的预测。我们利用工业X射线计算机断层扫描来检查内部电极,分离器质量和电荷以及电化学阻抗光谱谱图来量化细胞最新状态。我们的无模型方法可以解决实验和工业EV的数据;我们证明了突破性的预测准确性,既不需要校准,也不需要任何商业工具援助。该方法在定性上对电池性能的看法提供了一种新颖的视角,这将使最终的理解和优化设计。我们的方法直接支持可持续性和电动汽车的低成本驾驶。车辆电气化和杂交的提高需要加速锂离子电池性能和安全性的进步,这主要依赖于复杂的嵌入式电池管理系统。具体来说,终身对单个细胞的最先进(SOC)和最先进的(SOH)的准确跟踪具有基本重要性。可靠性降低不仅会影响硬件在循环研究中的承诺,而且会影响电动汽车行业扩散的直接结果。在这些功能中表现不佳的影响将导致电动汽车滞留在高速公路侧,大规模电力缓冲区的停机时间,减少总体电动汽车电池组的使用以及早期频繁的昂贵降级和更换。仅凭电池特性就会出现许多问题,并且共识是问题只会变得更加严重。为了强烈降低这种风险并适应电气化的演变,需要通过追求针对电池监控,建模和管理的高级机器学习算法来延长电池使用寿命。关键字:优化电动汽车性能,电动汽车(EV),电池管理系统(BMS),AI(人工智能),性能优化,能源效率,机器学习,电池电量(SOC),电池健康状况(SOH)