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回顾电气设备生命周期管理的数字孪生技术应用
摘要：数字孪生是电力行业数字化转型的新兴技术之一。许多现有研究表明，数字孪生的广泛应用将推动行业迈向一个新的发展水平。本文广泛概述了数字孪生技术在解决现代电力系统问题的工业应用经验，特别关注高压电力设备生命周期管理任务。后一项任务勾勒出数字孪生在电力行业应用最有前景的领域之一，因为它需要深入分析工艺过程动态，并开发涵盖数字孪生技术所有潜在优势的物理、数学和计算机模型。目前，在评估和预测高压电力设备技术状态的问题上缺乏可靠的数据。在现代电力系统中使用数字孪生技术将允许聚合来自各种真实对象的数据，并通过实施人工智能方法实现大数据收集和处理的自动化，最终使管理电力设备的生命周期成为可能。本文仔细研究了数字孪生创建的工业经验，并考虑了最大的电气设备制造商提出的技术解决方案。考虑并讨论了数字孪生的分类、它们在电力行业应用的示例和主要特征，包括管理高压电气设备生命周期的问题。
锂离子电池存储系统频率调节实际应用中的生命周期评估
AC 交流电 aFRR 自动频率恢复储备 BRP 平衡责任方 BESS 电池储能系统 BMS 电池管理系统 CED 累积能量需求 DC 直流电 EF 环境足迹 ESG 环境、社会和公司治理 EU 欧盟 FU 功能单元 DoD 放电深度 EOL 寿命终止 FCR-D 频率遏制储备 – 干扰 FCR-N 频率遏制储备 – 正常 FFR 快速频率储备 IEA 国际能源署 GWP 全球变暖潜能值 GHG 温室气体 ISO 国际标准化组织 LCA 生命周期评估 LCI 生命周期清单 LCIA 生命周期影响评估 LiB 锂离子电池 LFP 磷酸铁锂 LMO 锂锰氧化物 LTO 钛酸锂 mFRR 手动频率恢复储备 NMC 锂镍锰钴氧化物 NaS 硫钠 PbA 铅酸电池 PCS 电力转换系统 PEF 产品环境足迹 PEFCR 产品环境足迹分类规则 RoW 世界其他地区 RRF 恢复和弹性设施 SvK Svenska kraftnät TSO 传输系统操作员 V oc 开路电压 VRB 钒氧化还原
数据管理生命周期的人工智能咨询
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跨分析生命周期的可信赖人工智能
开箱即用的公平性和偏差评估突出显示了在指定的“敏感”变量中不同组的模型性能和预测的潜在差异。SAS Model Studio 的“公平性和偏差”选项卡显示性能偏差奇偶性、预测偏差奇偶性、性能偏差、预测偏差、偏差指标和偏差奇偶性指标图。SAS Viya 还提供偏差缓解功能，以在训练模型时主动减少偏差。指数梯度减少 (EGR) 算法使用一种缓解偏差的过程内方法，在训练过程中主动调整模型参数，以创建产生公平预测和分类的模型。
人工智能模型和员工生命周期管理：
1.简介 创新、新技术和 Covid 19 大流行对人力资源管理 (HRM) 提出了新的挑战。这些变化不仅要求员工掌握一套新技能，还影响了任务的执行方式，并加剧了平台经济和平台劳动力的出现 (Illéssy、Huszár 和 Makó，2021；Makó 和 Illéssy，2020)。此外，信息系统极大地促进了存储和收集与个人相关的数据的过程，这为组织劳动力的决策提供了基础。文献中提出了许多用于分析这些信息的统计模型，但随着人工智能 (AI) 模型的普及，这些模型在 HRM 中的使用已变得普遍。AI 模型有两个特点使其有别于统计模型，也使得这些模型的使用比统计模型更受欢迎。它们的第一个特点是这些模型在非线性和噪声数据中的高性能（Ardabili 等人，2019 年；Nosratabadi、Szell 等人，2020 年）。第二个特点是这些模型能够从数据中学习以提高其性能。换句话说，机器学习和深度学习模型是 AI 模型的子集，它们能够在训练阶段识别数据中的趋势，甚至是非线性和噪声数据，以对数据进行分类或根据已识别的模式预测现象的行为（Nosratabadi、Ardabili、Lakner、Mako 和 Mosavi，2021 年；Nosratabadi 等人，2020 年）。因此，AI 模型已被用来利用这些特性，并找到人力资源管理不同阶段问题的适当解决方案。然而，文献中没有综合全面的研究来确定哪些人力资源管理问题可以通过 AI 模型来解决。因此，本研究旨在通过系统评价研究弥合文献中的这一空白，以确定 AI 如何能够帮助人力资源经理。为了评估 AI 在人力资源管理中的贡献，本研究使用员工生命周期 (EL) 模型。EL 模型实际上是一种人力资源管理模型，它解释了员工从受雇到离开组织的所有不同生命阶段。受此模型的启发，本研究旨在确定 AI 模型对 EL 管理每个阶段的贡献。因此，本研究打算回答的研究问题是：
生命周期购买策略
1。假设没有修改的捐赠合同，并且假设提款不超过政策基础。2。IRC第731（a）节。 3。 IRC第731（b）节。 4。 IRC第732（b）节。 5。 IRC§101（a）。 6。 第702节。 7。 第705（a）（1）（b）节。 8。 第731节。 请记住，购买人寿保险产品的主要原因是死亡益处。 人寿保险产品包含费用，例如死亡率和费用费用（可能会随着时间的推移增加），并且可能包含限制，例如投降期。 政策贷款和提款可能在失败或投降政策时会产生不利的税收结果，并将降低投降价值和死亡利益。 提款可能会在合同的前15年内征税。 客户在考虑获得政策贷款或提款时应咨询其税务顾问。 该材料可能包含对联邦税收问题的一般分析。 它不是为了避免联邦税收罚款而被任何纳税人使用。 提供此信息是为了支持可能受益于纳税人的想法的促进或营销。 纳税人应就适用于其特定情况的任何税收和法律问题寻求自己的税收和法律顾问的建议。 这些材料基于假设的情景，并不是为任何特定个人或个体组设计的（例如，按年龄或职业按任何人口统计组）。IRC第731（a）节。3。IRC第731（b）节。 4。 IRC第732（b）节。 5。 IRC§101（a）。 6。 第702节。 7。 第705（a）（1）（b）节。 8。 第731节。 请记住，购买人寿保险产品的主要原因是死亡益处。 人寿保险产品包含费用，例如死亡率和费用费用（可能会随着时间的推移增加），并且可能包含限制，例如投降期。 政策贷款和提款可能在失败或投降政策时会产生不利的税收结果，并将降低投降价值和死亡利益。 提款可能会在合同的前15年内征税。 客户在考虑获得政策贷款或提款时应咨询其税务顾问。 该材料可能包含对联邦税收问题的一般分析。 它不是为了避免联邦税收罚款而被任何纳税人使用。 提供此信息是为了支持可能受益于纳税人的想法的促进或营销。 纳税人应就适用于其特定情况的任何税收和法律问题寻求自己的税收和法律顾问的建议。 这些材料基于假设的情景，并不是为任何特定个人或个体组设计的（例如，按年龄或职业按任何人口统计组）。IRC第731（b）节。4。IRC第732（b）节。 5。 IRC§101（a）。 6。 第702节。 7。 第705（a）（1）（b）节。 8。 第731节。 请记住，购买人寿保险产品的主要原因是死亡益处。 人寿保险产品包含费用，例如死亡率和费用费用（可能会随着时间的推移增加），并且可能包含限制，例如投降期。 政策贷款和提款可能在失败或投降政策时会产生不利的税收结果，并将降低投降价值和死亡利益。 提款可能会在合同的前15年内征税。 客户在考虑获得政策贷款或提款时应咨询其税务顾问。 该材料可能包含对联邦税收问题的一般分析。 它不是为了避免联邦税收罚款而被任何纳税人使用。 提供此信息是为了支持可能受益于纳税人的想法的促进或营销。 纳税人应就适用于其特定情况的任何税收和法律问题寻求自己的税收和法律顾问的建议。 这些材料基于假设的情景，并不是为任何特定个人或个体组设计的（例如，按年龄或职业按任何人口统计组）。IRC第732（b）节。5。IRC§101（a）。6。第702节。7。第705（a）（1）（b）节。8。第731节。请记住，购买人寿保险产品的主要原因是死亡益处。人寿保险产品包含费用，例如死亡率和费用费用（可能会随着时间的推移增加），并且可能包含限制，例如投降期。政策贷款和提款可能在失败或投降政策时会产生不利的税收结果，并将降低投降价值和死亡利益。提款可能会在合同的前15年内征税。客户在考虑获得政策贷款或提款时应咨询其税务顾问。该材料可能包含对联邦税收问题的一般分析。它不是为了避免联邦税收罚款而被任何纳税人使用。提供此信息是为了支持可能受益于纳税人的想法的促进或营销。纳税人应就适用于其特定情况的任何税收和法律问题寻求自己的税收和法律顾问的建议。这些材料基于假设的情景，并不是为任何特定个人或个体组设计的（例如，按年龄或职业按任何人口统计组）。这些是一般营销材料，因此，不应被视为投资建议或任何特定产品或功能适合任何特定个人的建议。这些材料是为在投资和/或保险事务方面经验丰富的金融专业人士准备的。因此，不应由任何其他人审查或依靠它们。Securian Financial Group及其子公司在其产品的销售中具有财务利益。保险产品由明尼苏达州人寿保险公司在纽约以外的所有州发行。在纽约，产品由纽约授权保险公司Securian人寿保险公司发行。明尼苏达州的生活不是纽约授权的保险公司，也不在纽约从事保险业务。两家公司的总部位于明尼苏达州的圣保罗。产品可用性和功能可能因状态而异。每个保险公司对政策或合同中的财务义务完全负责。Securian Financial是Securian Financial Group，Inc。及其子公司的营销名称。明尼苏达州人寿保险公司和Securian人寿保险公司是Securian Financial Group，Inc。的子公司，仅用于金融专业使用。不供公众使用。该材料可能不会以任何形式的形式复制到公众可以访问的任何形式。
一种用于设备生命周期综合物流保障的新型统一数据建模方法
摘要：综合后勤保障（ILS）对于保障装备全寿命周期的作战能力具有重要意义。装备ILS过程中存在众多环节和复杂的产品对象，使得ILS数据具有多源、异构、多维的特点。目前的ILS数据不能满足高效利用的需求。因此，ILS数据的统一建模极为紧迫且意义重大。针对ILS数据的一致性和全面表达问题，本文提出了一种统一数据建模方法。首先，在分析ILS数据特点的基础上，构建了四层的统一数据建模框架。其次，依次构建了Core统一数据模型、Domain统一数据模型和Instanced统一数据模型。然后，分析了ILS数据在时间、产品、活动三个维度上的表达方式。第三，构建了Lifecycle ILS统一数据模型，并讨论了多维信息检索方法。在此基础上，设备ILS流程中的不同系统可以共享一套数据模型，并通过不同的视图为ILS设计人员提供相关数据。最后，基于开发的统一数据建模软件原型，构建了实用的ILS数据模型，验证了所提方法的可行性。
内政部生命周期投资规划指南
• 该计划的建设部分由各局的建设预算活动提供资金，通常包括现代化和更新投资，包括新建、改建、更换和资本重组活动以及相关的资产剥离活动。 • 该计划的维护部分通常包括主要针对低成本维护和维修工作的项目，并通过每个局（如果有）的维护活动提供资金。 • 该计划的运输部分包括通过每个局的公路信托基金资助的项目，这些基金通过美国运输部获得资金，并应与美国法典第 23 章要求的运输规划流程相结合。
迈向负责任的 AI 开发生命周期
世界各地的立法和公众情绪都将公平性指标、可解释性和可解释性作为负责任地开发道德人工智能系统的规定。尽管这三大支柱在该领域的基础中发挥着重要作用，但它们的操作性却具有挑战性，而在生产环境中解决这些问题的尝试往往让人感觉是西西弗斯式的。这种困难源于许多因素：公平性指标在计算上难以纳入训练中，而且很少能减轻这些系统造成的所有危害。可解释性和可解释性可以被玩弄以显得公平，可能会无意中降低训练数据中包含的个人信息的隐私，并增加用户对预测的信心——即使解释是错误的。在这项工作中，我们提出了一个负责任地开发人工智能系统的框架，通过结合信息安全领域和安全开发生命周期的经验教训来克服在对抗环境中保护用户所面临的挑战。具体来说，我们建议在开发人工智能系统的背景下利用威胁建模、设计审查、渗透测试和事件响应的概念来解决上述方法的缺点。
利用电化学生物传感器追踪汗液中从趋化因子表达到炎症蛋白的炎症生命周期的新方法
传染病每年导致全球超过 1700 万人死亡。[1] 当病原体进入宿主时，细胞因子和趋化因子充当宿主组织细胞和免疫系统之间信息交换的介质。[2] 多项研究报告称，在感染的早期阶段，血液中的促炎趋化因子会升高 [3,4]，包括目前正在发生的 COVID-19 大流行。[5,6] 感染事件后细胞因子和趋化因子积累的时间曲线决定了宿主内感染的时间进程和严重程度。因此，监测细胞因子和趋化因子的时间曲线有助于症状前检测和患者分层，从而实现循证临床管理。干扰素诱导蛋白 (IP-10) 和肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体 (TRAIL) 与 C 反应蛋白 (CRP) 结合被认为是病毒或细菌感染患者高度相关的生物标志物。[7,8] 据报道，在细菌和病毒感染期间，这些生物标志物的血液水平会升高，从而导致包括脓毒症和急性呼吸窘迫综合征在内的严重疾病。[9] Oved 等人描述了 IP-10、TRAIL 和 CRP 的组合作为确定和分类细菌或病毒感染的分类方法。[7] 据报道，COVID-19 阳性患者的 IP-10 水平也有所升高。[10,11] 此外，在由 SARS CoV、SARS CoV2 和中东呼吸综合征 (MERS) 冠状病毒引起的严重急性呼吸综合征 (SARS) 中也观察到了 IP-10 水平升高。 [6,12—14] IP-10 被认为是呼吸道感染的明确标志，因为肺上皮气道细胞是 IP-10 的主要产生者。[13,14] 图 1 A 概述了涉及上皮细胞中 IP-10 产生的信号通路，该通路导致激活细胞防御。在受感染的宿主中，模式识别系统导致干扰素-γ 和肿瘤坏死因子-α (TNF-α) 的刺激，这反过来又通过 JAK/STAT1 机制导致 IP-10 的释放。[15] 这种机制激活 T h1 细胞对病原体攻击的先天免疫力。[16,17] TRAIL 在免疫疗法中起关键作用，在诱导细胞凋亡方面至关重要。[18,19] 图 1B 提供了