XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLife
基于损伤的电力电子设备寿命建模
电力电子器件和模块的寿命建模有着悠久的研究历史。两大主要研究方向是数据驱动方法和基于模型的方法。数据驱动方法使用机器学习从经验数据中训练寿命模型。它是一种纯数据挖掘技术，不考虑故障机制。相比之下，基于模型的方法旨在研究故障机制，以便在考虑故障机制的情况下建立寿命模型。虽然数据驱动方法如今由于新一波人工智能的兴起而变得越来越流行，但基于模型的方法一直是经典方法并不断发展。我们的工作属于基于模型的方法。下面，我们将简要回顾主要的基于模型的方法。
MLD-日常生活中的能量
单元-II化石燃料和能源转换能源：化石燃料及其类型，能源含量和能源潜力，能源容量测量，能量转换，转化效率，化石燃料和供应链的全球潜力 - 污染的起源 - 污染类型及其对日常生活的影响 - 能源，环境和可持续发展之间的日常生活。
一个无线系统，用于在耳塞外观中以600小时电池寿命
摘要 - 近年来，与基于标准头皮的脑电图相比，近年来，脑脑电脑术（EEG）记录了质量相似的信号，并且已经报道了客观听力阈值估计的临床应用。现有设备仍然缺乏重要的效果。实际上，大多数可用解决方案都是基于湿电极，需要连接到外部采集平台，或者不提供车载处理功能。在这里，我们克服了所有这些局限性，并基于干电极电极呈现一个耳EEG系统，其中包括直接在耳芽中的所有采集，处理和连接电子设备。听筒配备了一个超低功率模拟前端，用于模数转换，低功率MEMS麦克风，低功率惯性测量单元以及ARM Cortex-M4基于MART Cortex-M4的微控制器启用板上的船上处理和蓝牙低能能连接。系统可以直接流式传输RAW EEG数据或直接进行数据处理。我们通过分析其检测大脑对外部听觉刺激的响应的能力来测试该设备，分别实现4和1.3 MW的数据流或船上处理。后者允许在PR44锌空气电池上进行600小时的操作。据我们所知，这是执行机载处理的第一个无线且完全独立的耳朵系统，所有这些都嵌入了单个耳塞中。较长的电池寿命也适用于连续监控方案。临床相关性 - 拟议的EAR-EEG系统可以用于诊断任务，例如客观听力阈值 - 旧估计，在临床环境之外，从而使其作为护理解决方案。
企业生命周期的调节作用
本研究考察了企业生命周期在战略管理会计（SMA）信息使用与竞争战略选择之间的调节作用。本研究利用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）证明了SMA信息使用对竞争战略选择具有正向影响，并通过偏最小二乘多组分析（PLS-MGA）比较了不同生命周期阶段SMA信息使用与竞争战略选择关系的差异。我们发现，与成熟期企业相比，成长期企业的产品相关信息使用有助于差异化战略的选择。此外，与成长期企业相比，成熟期企业利用产品相关信息和竞争对手相关信息帮助管理者选择成本领先战略。本研究阐明了企业生命周期、SMA信息使用与竞争战略选择之间的关系，为管理者提供了更准确的战略决策建议，并为企业生命周期研究提供了一种方法，即利用PLS-MGA比较不同生命周期阶段变量关系的路径差异。
威斯康星州 2020 年安全投票计划已提交给科技与公民生活中心
2020 年 6 月 15 日 2020 年 4 月，威斯康星州正处于一场历史性选举之中，当时正值 COVID-19 大流行。这些选举不仅包括总统候选人提名投票，还包括市议会、县议会、学校董事会和市长的地方竞选、威斯康星州最高法院席位的全州选举以及众多全区学校公投。市政当局必须迅速而频繁地做出调整，以确保遵守最高法院、威斯康星州最高法院和威斯康星州选举委员会 (WEC) 对选举的迅速变化的裁决。（2020 年 4 月的选举可能会作为威斯康星州最高法院和美国最高法院在同一天就选举方式发表意见的唯一一次选举而载入史册。）市政职员竭尽全力确保投票和选举管理符合现行的公共卫生要求，这也使不断变化的法律环境变得更加复杂。作为威斯康星州五大城市（密尔沃基、麦迪逊、绿湾、基诺沙和拉辛）的市长，我们希望在 2020 年剩下的两次选举（8 月 11 日和 11 月 3 日）上共同努力：安全地管理选举，以减少我们的居民以及选举官员和投票工作人员接触冠状病毒的风险；确定最佳做法；创新以有效教育我们的居民如何行使他们的投票权；有意且有策略地接触我们历史上被剥夺权利的居民和社区；最重要的是，确保我们人口稠密且多样化的社区的投票权。
数字生活项目：具有社会智能的自主3D字符
1。引言大语模型（LLMS）[53，62]的最新进展改变了人类计算机相互作用的景观，促进了各个领域的创新应用的出现。很值得一提的是，许多曾经牵强的幻想逐渐成为切实的现实。在这项工作中，在最近的科幻小说中所设想的数字生命项目（DLP）一词被采用以构成我们的努力。哪些有资格成为数字生活？从心理角度来看，人类由内部心理过程（思想，例如思想）和外部行为组成[32]。从这个角度来看，我们的目标是利用LLM的精致能力来制作虚拟3D字符，这些字符模仿人类的全部心理过程，并与合成的3D身体运动进行多样化的互动。最近，Park等。引入了生成剂[42]，以推动能够模拟人类样的AI剂。尽管取得了令人鼓舞的进步，但这项开创性的工作还是建立在许多简化互动的基础上：代理人以像素化的2D数字表示。共同体[73]旨在建立协作体现的AI，并包括3D代理。但是，3D代理人仍然受到一小部分动作的影响，并且没有表现出社交的能力。现有的作品因此忽略了精致的人类肢体语言的重要性，通过该语言传达了至关重要的信息[7，25，26]。在这里，运动匹配是现代 -此外，当前社会智能模型存在明显的缺陷。这一方面对于不仅模仿人类行为，而且具有人类的思维和情感反应的人物的范围至关重要，甚至具有促进长期关系的能力。为了达到DLP的愿望，我们介绍了一个由两个基本组成部分组成的框架。首先，这是一个精心设计的“数字大脑”，并在严格应用的心理原理中进行设计。利用LLM的紧急能力[40，53，66]，大脑产生高级指示并计划角色的行为。值得注意的是，Sociomind从心理测试中引入了很少的射击典范，以形成人格建模的指导结构，在记忆反射过程中利用社会认知心理学理论，并设计了角色之间的谈判机制以进行故事进展。第二，介绍了Momat-mogen范式以解决交互式运动合成的“数字体”，该范例利用了运动匹配[12]和运动生成[76]的互补性质。
行动计划步骤 1：我的生活步骤 2：审视你的态度
这将帮助你制定行动计划，以更好地掌控你的生活。你可以比你想象的更好地掌控你的生活。步骤 1：我的生活找出你生活中感到不满意或陷入困境的领域。想想你在哪些方面感到不满足——人际关系、工作家庭责任、希望和梦想等。陈述你未实现的领域之一；（例如：继续教育）步骤 2：审视你的态度审视你的态度与你在步骤 1 中确定的领域的关系。正是通过你的态度，你限制了自己并停滞不前。通过面对和改变你的态度，你可以让自己有能力在生活中做出积极的改变。想想消极和限制性的态度。是什么让你停滞不前？家庭信念 我的家庭向我传递了这些关于我影响生活的能力的负面信念：（例如“你没有与生俱来的大脑”） 个人局限和信念 你对自己有哪些态度和信念限制了你对自己处境的控制？例如：
剩下的用途寿命li-ion电池
锂离子电池广泛用于各种应用中，包括便携式电子设备，电动汽车和可再生能源存储系统。准确估计这些电池的剩余使用寿命对于确保其最佳性能，防止意外故障和降低维护成本至关重要。在本文中，我们对估计锂离子电池剩余使用寿命的现有方法进行了全面综述，包括数据驱动的方法，基于物理的模型和混合方法。我们还提出了一种基于机器学习技术的新方法，以准确预测锂离子电池的剩余使用寿命。我们的方法利用各种电池性能参数（包括电压，电流和温度）来训练一个可以准确估算电池剩余使用寿命的预测模型。我们在锂离子电池周期的数据集上评估了方法的性能，并将其与其他最先进的方法进行比较。结果证明了我们提出的方法在准确估计锂离子电池的剩余使用寿命方面的有效性。
OMI 问题简报 | 让电动汽车电池重获新生
印度的电动汽车革命正在加速发展，该国电动汽车的数量正在快速增长。电动汽车数量的增长也意味着废弃电池数量的增加。充分利用昂贵的电池至关重要。为此，该行业应专注于翻新和回收废弃的电动汽车电池，以利用剩余的稀有材料并减少残余废物。由于电动汽车在印度的普及仍处于起步阶段，因此有机会为废旧电池创建一个翻新生态系统。二次电池为固定存储应用提供了可靠、廉价和高效的解决方案，并可能在很大程度上解决印度的能源危机。因此，本期简报探讨了在印度环境下将有益的旧电动汽车电池的二次应用。它进一步提出了可行的建议，以使印度成为电动汽车电池二次利用的主流。