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预测电池的剩余有用寿命
方法此机器学习模型是在Google Colab中编码的，我们使用了编程语言Python。我们使用诸如Pandas，KneighBorsRegressor和Train_test_split之类的库进行数据操纵，构建和培训机器学习模型，以及对模型的测试和验证。KNN模型使用7个邻居来预测测试数据集目标。将培训和测试数据集加载到熊猫数据框架上进行数据操作。然后，我们通过将功能与目标分离来分开训练数据集。培训数据集被拆分，其中80％的数据用于培训，其余数据用于验证。我们在培训数据集上训练KNN模型。然后该模型预测目标。我们使用均方根误差来评估预测。
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。
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。
Generali Group合并结果，截至2024年12月31日，将军对“终生合作伙伴24：驱动增长”计划目标和实现RE
Generali Group首席执行官Philippe Donnet说：“ Generali在2024年取得了出色的成绩，对我们的财务目标进行了过度实现，并成功地将我们的“终身合作伙伴24：推动增长”战略计划带入了一个结束。这些结果进一步反映了我们通过我们采取的管理行动确保每个细分市场一致的有机增长的能力，同时成功整合了我们所收购的所有业务。今天的小组在其历史上处于最强的位置，这是我们记录的运行和调整后的净结果证明的，这得益于我们的人员和分销网络的努力和承诺。我们继续将我们的团队转变和多样化，成为全球领先的综合保险公司和资产经理，现在专注于加速我们对卓越的追求。我们雄心勃勃的新“终生合作伙伴27：卓越的计划”计划将推动强劲的收入增长，可靠的现金创造和增加的股东报酬。我们的AI和数据功能进一步提高了我们从快速变化的客户需求和新兴趋势中始终如一地捕捉机会的能力。”
通过自学习模糊强化学习实现燃料电池混合动力汽车的终身延长能源管理策略
摘要 — 建模困难、模型时变和外部输入不确定是燃料电池混合动力汽车能源管理面临的主要挑战。本文提出了一种基于模糊强化学习的燃料电池混合动力汽车能源管理策略，以降低燃料消耗、维持电池的长期运行并延长燃料电池系统的使用寿命。模糊 Q 学习是一种无模型强化学习，可以通过与环境交互进行自我学习，因此无需对燃料电池系统进行建模。此外，燃料电池的频繁启动会降低燃料电池系统的剩余使用寿命。所提出的方法通过在强化学习的奖励中考虑燃料电池启动次数的惩罚来抑制燃料电池的频繁启动。此外，在 Q 学习中应用模糊逻辑来近似值函数可以解决连续状态和动作空间问题。最后，基于 Python 的训练和测试平台验证了所提出方法在初始状态变化、模型变化和驾驶条件变化条件下的有效性和自学习改进。
疲劳寿命分析广义的POM齿轮...
摘要：用于确定聚合物齿轮的牙根负载能力的当前计算方法（例如VDI 2736）基于与钢齿轮的假设相同的假设。由于非线性材料行为，温度和聚合物速率依赖性，这些预测通常是不准确的。一项先前的研究采用了依赖速率的非线性粘塑料元件（Fe）对聚氧甲基（POM）的建模来量化标准金属齿轮假设中未考虑的材料影响。开发并验证了寿命模型，以根据恒定牙根几何形状的旋转速度预测牙根断裂。在这项研究中，现有的损害模型进行了调整和验证，以包括对缺口（牙根）几何形状的依赖性。将模型扩展到两个损伤参数eTers允许与牙根断裂的非线性速度依赖性无关的表示。这种相关建模方法在材料内部包含两个独立的大坝年龄机制，从而导致齿轮的牙根断裂故障。为了绘制这些机制，将裂纹起始点处的局部材料状态用作损害参数。使用实验数据对双参数损伤模型的校准表明，模型预测属于实验散射。正在进行进一步的研究，以扩大有关广义扭矩加载条件的损坏模型。
R.C.教授Mishra Memorial终身成就金牌R.C.教授Mishra Memorial终身成就金牌
讨论了锡金 - 阿鲁纳恰尔少数tethys喜马拉雅山和西隆高原的摘要地质，微孔生物学和同位素化学地层研究。这些地理事件和生物事件具有全球意义。古生代到第四纪地质时期的古生物地理重建已显示出气候变化对地球未来生命的演变，多样化，灭绝和影响。东北较小的喜马拉雅propererocic碳酸盐带对于理解全球古生物学进化和古气候事件非常重要。间替代家族的沉积物是基于基质石，有机壁微化石，碳同位素化学上层学和激光拉曼镜头的相关性。从印度记录的高度多样化的微生物具有天文学意义。
电池操作和制造过程对生命周期电池性能的影响
降解 - SEI层的形成电能力不可避免地会随着时间的流逝而减小，而自由的降解能力会随着其历史条件而增加，而内部电阻会增加。一些重要因素是温度，充电状态和负载曲线。因此，随着时间的推移，观察到容量损耗和功率损失。sei形成被认为是电池的第一个充电/放电周期中的主要降解机制。可以使用Safari等人的方法对SEI形成进行建模。[3]。在这种方法中，溶剂（碳酸乙酯，EC）通过SEI层扩散，并与界面上的电极颗粒反应，从那里形成新的SEI层。在此过程中，在反应方案EQ-10之后消耗溶剂和锂（见图2）。
药房常见问题 - 终生累积剂量。......
蒽环类药物，包括柔红霉素、阿霉素（包括聚乙二醇化脂质体）、表柔比星、伊达比星和蒽二酮米托蒽醌，会增加潜在不可逆心脏毒性的风险。这被认为是由高活性自由基对心肌组织的损害等机制引起的。心脏毒性可能表现为急性（短暂性）或延迟性（进行性）。进行性心脏毒性与剂量有关，累积剂量越高，风险越大。这些影响可能表现为左心室射血分数 (LVEF) 降低，甚至在治疗完成数年后出现症状性充血性心力衰竭 (CHF)。由于蒽环类药物引起的进行性心脏毒性与总累积剂量有关，因此监测患者一生中服用的蒽环类药物剂量非常重要。1-7