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使用自学习的增量模型对锂离子电池的健康状态和终身预测
锂离子电池是代表至关重要的技术，以实现零碳的目标。因此，必须监视其条件，以使使用这些组件的系统的安全可靠操作。此外，锂离子电池的进程和健康管理政策必须应对电池降解的复杂电 - 化学动力学的非线性和时变性质。本文提出了一种基于学习的算法，以估算基于测量数据流的锂离子电池的健康状况（SOH）和剩余的使用寿命（RUL）。为此，根据SOH的增量建模提出了两个层框架。在第一层中，从部分充电和放电周期的电压和当前数据中提取了一组代表性特征。然后，这些功能用于在递归程序中训练提出的模型，以估计电池的SOH。第二层使用容量数据来逐步学习SOH自动型（AR）模型，该模型将通过时间来传播电池的降解，以使RUL PREDICTION进行降解。提出的方法应用于两个数据集进行实验评估，一种来自Calce，另一种来自NASA。所提出的框架能够估算所有情况下的8种不同锂离子细胞的SOH，平均百分比误差低于1.5％，而寿命模型则预测了该单元的RUL，最大平均值为25％。
一生的健康|肥胖预防计划-Oklahoma.gov
在过去两年中，肥胖症从34.8％增加到36.4％，俄克拉荷马州仍然是美国最肥胖的州之一。在2020年，俄克拉荷马州的肥胖症患病率是美国排名第9，根据美国的健康排名，肥胖州最高的州之一（1）。全国各地的成年人口中有31.9％被认为是肥胖的，而俄克拉荷马州的成年人中有36.4％。总体而言，俄克拉荷马州有大约100万肥胖的成年人。此外，俄克拉荷马州10-17岁的儿童中有32.3％的人超重或肥胖，而全国平均水平为32.1％。最近，低收入2到5岁的人口有所改善，但随着一个州需要做的更多。
基于贝叶斯的高功率白色LED的寿命预测
©2021。此手稿版本可在CC-BY-NC-ND 4.0许可下提供https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/
终身常染色体隐性神经退行性与脑铁的积累（NBIA）疾病从遗传数据库中计算出来
弗里德里希·巴尔（Friedrich-Baur-Institute），卢德维希·马克西米利大学（Ludwig Maximilian University of Munich of Munich University of Munich University，Ziemsssenstraße1A），慕尼黑80336，德国B BB B人类遗传学研究所，慕尼黑技术大学，慕尼黑大学，Trogerstraße32查尔斯大学和普通大学医院，凯克拉洛夫2，布拉格12000，捷克共和国D神经病学系，达利安医科大学第二局医院，达利安，达利安，e Helmholtz Zentrum Munich，helmholtz Zentrum Munich，Ingolst€AdterLandstraße1，Neuuerberg 85764，儿科，冯·霍纳（Von Hauner）儿童医院，LMU开发与医学复杂性儿童儿科神经病学系弗里德里希·巴尔（Friedrich-Baur-Institute），卢德维希·马克西米利大学（Ludwig Maximilian University of Munich of Munich University of Munich University，Ziemsssenstraße1A），慕尼黑80336，德国B BB B人类遗传学研究所，慕尼黑技术大学，慕尼黑大学，Trogerstraße32查尔斯大学和普通大学医院，凯克拉洛夫2，布拉格12000，捷克共和国D神经病学系，达利安医科大学第二局医院，达利安，达利安，e Helmholtz Zentrum Munich，helmholtz Zentrum Munich，Ingolst€AdterLandstraße1，Neuuerberg 85764，儿科，冯·霍纳（Von Hauner）儿童医院，LMU开发与医学复杂性儿童儿科神经病学系弗里德里希·巴尔（Friedrich-Baur-Institute），卢德维希·马克西米利大学（Ludwig Maximilian University of Munich of Munich University of Munich University，Ziemsssenstraße1A），慕尼黑80336，德国B BB B人类遗传学研究所，慕尼黑技术大学，慕尼黑大学，Trogerstraße32查尔斯大学和普通大学医院，凯克拉洛夫2，布拉格12000，捷克共和国D神经病学系，达利安医科大学第二局医院，达利安，达利安，e Helmholtz Zentrum Munich，helmholtz Zentrum Munich，Ingolst€AdterLandstraße1，Neuuerberg 85764，儿科，冯·霍纳（Von Hauner）儿童医院，LMU开发与医学复杂性儿童儿科神经病学系
开发用于 CSP 结构部件的开源合金选择和寿命评估工具
1996 年 1 月 1 日之后发布的报告通常可通过 OSTI.GOV 免费获取。网站 www.osti.gov 公众可以从以下来源购买 1996 年 1 月 1 日之前制作的报告： 国家技术信息服务 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 电话 703-605-6000 (1-800-553-6847) TDD 703-487-4639 传真 703-605-6900 电子邮件 info@ntis.gov 网站 http://classic.ntis.gov/ 美国能源部 (DOE) 员工、DOE 承包商、能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表可以从以下来源获取报告： 科学和技术信息办公室 PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 电话 865-576-8401 传真 865-576-5728 电子邮件 reports@osti.gov 网站 https://www.osti.gov/
硅中铂的扩散及其在电力设备寿命工程中的应用综述
然后进行退火。后者将注入剂量作为附加设计参数。首先，从 Pt 硅化物层引入铂的实验中，我们可以学到很多东西。这些知识对于校准基本机制的模型参数非常有用，因为它与注入后退火相比不太复杂，而注入后退火不可避免地会导致注入损伤以及高注入剂量下铂团块的形成。另一个有趣的过程是硅中铂的磷扩散吸杂 (PDG)。它可用于进一步定制铂分布和载流子寿命调整，从而进一步优化硅功率器件在软开关方面的性能。[1,2]
通过基于发光寿命的纳米温度计可靠地远程监测肝脏炎症期间的绝对温度
几个世纪以来，人类已经意识到温度与健康之间的内在关系。最明显的例子是发烧（感染或炎症过程中体温升高）。特定器官的温度是外部温度、代谢活动和血液灌注等多种因素之间微妙平衡的结果。[1] 因此，这些参数的微小变化都会导致器官温度的变化。因此，温度波动可以作为疾病发展的早期指标。据报道，许多对社会造成破坏性影响的疾病都与温度有关，例如神经系统的退化过程、传染性病原体引起的急性炎症以及心血管疾病。[2] 身体和内脏器官温度升高的一个特别显著的原因是全身性炎症，这是一种发病率和死亡率很高的严重疾病。 [3] 因此，组织和器官的热监测已成为早期发现危及生命的疾病的宝贵工具。 [3,4] 为了有效，热监测应远程实现，测量时不干扰组织的温度，也避免对被研究器官进行物理改变。 不幸的是，大多数传统的热传感技术都是侵入性的——因为它们需要插入热电偶等微型热传感器——而红外摄像机的非侵入式热成像只能测量表面温度。 [5] 在这种情况下，发光温度计代表了一种克服这些限制的替代技术。 它基于使用发光纳米温度计 (LNTh) 作为远程热报告器。 [6,7] LNTh 是纳米粒子 (NP)、蛋白质或染料，其发光强烈依赖于温度。 LNTh 最初被提出用于细胞内温度测量 [8,9]，后来被应用于动物模型中的远程热感应。 [10] 在这样的模型中，LNTh 的使用使得
国家可再生能源实验室的电池寿命预测模型
Naumann, M.、FB Spingler、A. Jossen。2020 年。商用 LiFePO 4/石墨电池循环老化分析与建模。《电源杂志》451（3 月）227666。DOI：10.1016/j.jpowsour.2019.227666。Naumann, M.、M. Schimpe、P. Keil、HC Hesse、A. Jossen。2018 年。商用 LiFePO 4/石墨电池日历老化分析与建模。《能源存储杂志》17（6 月）153–169。DOI：10.1016/j.est.2018.01.019。
栅极氧化物寿命预测与电荷到寿命预测的比较......
摘要 — 商用碳化硅 (SiC) 功率金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 的栅极氧化物可靠性对其应用至关重要。恒压时间相关电介质击穿 (TDDB) 测量通常用于评估正常运行下 SiC 功率 MOSFET 的电介质故障时间。最近提出了一种基于氧化物隧穿电流行为的电荷击穿方法来预测电介质故障时间。该方法耗时较少，但要求器件的氧化物漏电流行为遵循通用包络线。这项工作比较了电荷击穿方法和恒压 TDDB 方法对商用 1.2 kV SiC MOSFET 的预测故障时间。结果表明，在低氧化场 (E ox < 9 MV / cm ) 下应用的恒压 TDDB 方法对器件寿命的预测最为保守。
通过控制表面化学计量法来调整INP胶体量子点中的辐射寿命。
表1：在所有调查的CQD中，计算的CBM和VBM电荷密度（％）作为在球体内部的正方形的积分（与NC的同心）中的正方形的积分，半径为50％至90％的NC Radius R范围为NC Radius R R（无论是Cation-还是Anion-rich-Rich）。为例，在半径为14°A的INP NC中（富含磅的表面）42％的CBM，并且只有7.9％的VBM位于半径为8.4°A的球体中（即60％R）。因此，我们得出的结论是，该点中的大多数VBM电荷密度都包含在其外部，即在内半径= 8.4°A和外半径= r的球形壳中。