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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。
AI 预测的 mTOR 抑制剂可减少癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命
摘要：雷帕霉素 (mTOR) 激酶的机制靶点是促进健康和延长寿命的首要药物靶点之一。除雷帕霉素外，只有少数其他 mTOR 抑制剂被开发出来并被证明能够减缓衰老。我们使用机器学习来预测针对 mTOR 的新型小分子。我们选择了一种小分子 TKA001，基于对高靶向概率、低毒性、良好的物理化学性质和更好的 ADMET 特征的计算机预测。我们通过分子对接和分子动力学对 TKA001 结合进行了计算机建模。TKA001 在体外可有效抑制 TOR 复合物 1 和 2 信号传导。此外，TKA001 在体外可抑制人类癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命，这表明 TKA001 能够在体内减缓衰老。
人工智能与终身学习.docx
总之，人工智能正在改变职业发展和终身学习的格局，为个人和组织提供前所未有的机会，让他们终生掌握新技能和知识。人工智能驱动的终身学习可以帮助个人在职场中保持相关性，为未来的工作做好准备，同时还能提高组织的整体生产力和竞争力。然而，人工智能在终身学习中也存在挑战和风险，例如可能存在偏见、需要持续监测和评估，以及人工智能驱动决策的伦理影响。通过终身学习拥抱人工智能
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。
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。
AP-1转录因子FOSL-2在免疫纤维化条件下驱动心脏纤维化和心律不齐
实施可再生能源产生的广泛方法，[1]和大规模采用电动汽车。[2]这种绿色过渡只有在开发高效且环保的储能系统时才有可能。[1-3]作为最突出和通用的能源存储系统，电池被认为是以环境和社会经济上可疑的方式存储/传递按需功率的至关重要的齿轮。[4]理想情况下，可持续的能源存储设备应提供较大的能力，具有良好的利率能力，具有较长的运行寿命，最重要的是，依赖于无毒和非关键材料。[5–7]这些严格的要求位移锂离子蝙蝠（LIB）是真正绿色电池的首选选择。[5]当前的LIB在电解质（六氟磷酸锂，碳酸盐酯）中使用有毒和易燃化学物质，以及欧盟列出的元素为关键原料（CRMS），包括钴，锂或石墨。[8,9]除了在玻利维亚，阿根廷，智利，澳大利亚和刚果民主共和国的高供应风险外，CRM的处置和随后的海洋/垃圾填埋场都严重威胁动物和 div>
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。
喂养大型幼犬-TLC全生活™狗食
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用于储能系统的钠离子电池的生命周期评估
关于钠离子环境报告的信息很少（Liu 等人，2021 年；Peters 等人，2021 年）。因此，本研究的目的是评估钠离子存储技术的环境方面。因此，通过本研究对特定的钠离子电池进行生命周期评估 (LCA)。该论文的具体范围是从摇篮到大门的角度研究 1 kWh 生产的电池储能。结果将通过价值链中排放的分解来呈现，包括材料、运输和能源影响。同时还展示了电池材料影响的划分。对于评估的电池，假设它用于千兆级生产（每年生产 1 GWh 的电池存储）。假设这将被放置在欧洲，并呈现全球和本地供应链。