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填写NMC通知表格中的监督实体的说明
第13条根据CDR第3（2）（b）条，当定量影响的精确估计不可行时，机构必须使用代表性抽样或其他可靠的推理方法来达到该图。如果无法进行确切的估计，请参考文档，其中可以找到所应用的估计方法的详细信息。
NMC如何为使用我们的服务的人进行合理的调整
13我们没有在履行合理调整职责时是否符合某人是否符合残疾的法律定义。如果一个人告诉我们他们患有残疾，长期伤害或健康状况以及在获得服务时面对障碍，我们不会试图决定是否被残疾的定义覆盖。相反，我们专注于探索合理的调整是否会消除他们所经历的障碍或劣势。我们还认识到，人们可能会有暂时，波动和/或多种障碍和需求。
制造压力和NMC阴极组成对固态电池性能改进的LPSCL电解质的影响
推荐引用推荐引用James，Winervil，“制造压力和NMC阴极组成对LPSCL电解质的影响，以改善固态电池性能”（2023年）。论文。罗切斯特技术学院。从
电压，应变和阻抗之间的相关性与富含镍的NMC锂离子袋细胞的压力的函数
在每个预期的应用中填充锂离子电池的使用寿命需要进一步了解细胞的寿命和可靠性。源自文献，控制锂离子电池电池的外部压力常数是延长周期寿命的必然因素。因此，必须对细胞的应变和理解外部压力对阻抗的影响进行积极知识，以评估改善细胞性能的最佳压力。这项工作列出了电压，应变和阻抗之间的相关性，这是富含镍的镍 - 山 - 山果果（NMC）锂离子袋细胞上施加的恒定外部压力的函数。使用高精度通用测试机显示，压力范围内的细胞最大笔划的变化可忽略不计0至1000 kPa。此外，通过分析以不同的恒定外部压力测得的一系列电化学阻抗光谱数据来揭示100至300 kPa之间的最佳压力。在此压力范围内电荷传递电阻以及不同的过程表现出最佳。
数字双胞胎，以定量了解NMC电池的老化机制，使用动态老化曲线
传统锂离子电池建模没有提供足够的信息来准确验证在实时动态操作条件下电池的性能，尤其是在考虑各种老化模式和机制时。为了改善当前方法，本文提出了一个可以捕获实时数据并整合SEI层生长，阳极裂纹传播和锂电池之间的强耦合的锂离子电池数字双胞胎。它可以用来估算从宏观全细胞水平到显微镜颗粒水平的衰老行为，包括在动态老化条件下的电压 - 电流特征，可以预测基于镍甲虫 - 雄性 - 果胶（NMC）基于锂离子电池的降解行为，并有助于进行电化学分析。该模型可以改善细胞衰老的根本原因分析，从而对衰老机制耦合效应有定量的理解。开发了带有动态放电轮廓的三个充电协议，以模拟真实的车辆操作场景，并用于验证数字双胞胎，结合操作数阻抗测量，验尸后分析和SEM，以进一步证明结论。数字双胞胎可以准确预测电池容量在0.4％MAE之内淡出。结果表明，SEI层的生长是能力降解和阻力增加的主要因素。基于对模型的分析，得出的结论是，与标准的连续充电Pro烟光相比，提出的多步充电协议之一可以减少基于NMC的锂离子电池的降解。本文代表了未来物理知识的机器学习开发的坚定物理基础。
关于从实验室规模到中试规模的 NMC 氢氧化物前体共沉淀的博士项目 - 36 个月固定期限合同
PEG（环境与地质资源过程）研究部门围绕矿物化学（湿法冶金、形态形成、沉淀、结晶）这一中心主题，在过程工程和地质过程方面开展研究，实现从纳米到千米空间尺度变化的多相和多物理模型。该部门汇集了一个由大约十名讲师研究员组成的多学科社区，他们一方面具有过程工程和结晶背景，另一方面具有地球科学背景。该部门隶属于两个 CNRS 单位，包括 Georges Friedel 实验室（UMR CNRS 5307），负责工业维度的过程工程主题。在这种环境下，待填补的职位是 SPIN 中心其他部门更广泛动态的一部分，旨在开发过程工程无机化学。尽管SPIN中心，更具体地说是PEG部门，目前汇集了与地球科学、结晶、热力学、湿法冶金和多相流有关的多项技能，并希望加强无机化学方面的实验技能，以支持该部门现有的主题：
Fallah, N. 和 FITZPATRICK, C. (2023) ‘电动汽车中从锂离子 NMC 转向 LFP 是否有利于电力市场的二次存储？’，可用
虽然电动汽车有望减少道路上的碳排放，但从整体生命周期的角度来看，在其电池的生产和报废管理中需要进一步考虑环境因素。最近，循环报废思维得到了推广，其策略是通过二次生命来延长退役电池的使用寿命，因为寿命延长通常在生命周期评估中受到青睐。然而，建议针对不同的锂离子化学成分，将这些策略标准化，以实现回收或重新利用的路径。这种分类主要涉及含钴阴极锂离子电池，即 NMC，它是交通运输的主导技术，以及替代技术，即 LFP，由于供应链中钴的稀缺，最近在汽车领域受到了更多的关注。这种技术转变将影响它们退役时的报废管理。在这种安排下，重新利用此类电池化学品的经济优先性需要量化。本研究评估了重新利用退役锂离子 NMC 和 LFP 电池用于电力系统中的能源套利应用的财务回报。在爱尔兰和昆士兰的市场中研究了重新利用的可行性。结果表明，与 NMC 相比，退役的锂离子 LFP 对价格波动的反应更频繁，且财务回报率更高；因此，它们具有更高的重新利用潜力，从循环经济的角度来看，将它们更多地融入新汽车中是有希望的。对于不同规模的系统和电池持续时间，已经观察到不同的回报率。与半小时和两小时持续时间的小型系统相比，中型系统中的一小时电池的经济效益更为显著。敏感性分析表明，在昆士兰这样的竞争性电力市场中，即使为重新利用的系统花费与新系统相同的资本成本，也只会产生边际财务回报，而地方当局对循环经济商业模式的进一步激励将有效地使此类投资变得可行。
文章 使用机器学习算法对锂离子 NMC 电池进行充电状态 (SoC) 预测建模 Farah Apit Tantri 1、Dewanto Harj
6 文莱理工大学工程学院电气工程系，文莱达鲁萨兰国加东 *电子邮件：elhanif@staff.uns.ac.id（通讯作者）摘要。充电状态 (SoC) 估计对于锂离子电池至关重要，以防止过度充电和放电，影响电池的安全性、稳定性和效率。传统技术是估算 SoC 最常用的方法。然而，由于它们的计算敏感性和难以适应复杂环境，它们在预测 SOC 方面不太准确。本研究提出了四种机器学习模型：线性回归、多层感知器、决策树和随机森林，用于锂离子 NMC 电池的 SoC 预测。模型的性能是根据相关系数和误差值（平均绝对误差或 MAE 和均方根误差或 MRSE）进行评估的。结果显示，随机森林模型性能最佳，相关系数为1，MAE和MRSE值分别为0.2052和0.2712。相反，线性回归模型性能最差，相关系数为0.9534，MAE和MRSE值分别为5.9064和8.2602。关键词：充电状态（SoC），NMC电池，机器学习。
护理助理完全整合学徒标准
简介和概述护理伙伴受护理和助产士委员会（NMC）的法定法规。NMC设置了进入专业登记册所需的水平标准，这些是护理员工的职业标准。NMC还具有法定义务，即设定支持在职业标准中实现知识，技能和行为（KSB）所需计划的要求。必须将学徒标准和学徒培训的交付与所有相关的NMC标准保持一致，以确保学徒有资格在完成后进入NMC登记册。任何人都在不在NMC注册的情况下担任注册护理助理是违法的。终点评估（EPA）评估学徒是否也通过了学徒制，并且基于与职业标准相同的专业知识，技能和行为。
2019 年 10 月 1 日至 12 月 31 日之间收到请求报告......
2020-CGFO-00134 10/10/2019 请求 NMC 记录。- Haddock，June 2020-CGFO-00163 10/10/2019 请求 NMC 记录。- Yorke Downs，日内瓦 2020-CGFO-00182 10/10/2019 请求 NMC 记录 - Willey，Wanda 2020-CGFO-00189 10/10/2019 请求 NMC 记录。- Mills，Mary 2020-CGFO-00281 10/10/2019 COTP 关于 ITS ALL GOOD 的记录来自