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Everest Group 消费品包装 (CPG) IT 服务 PEAK Matrix® 评估 2024 - 重点关注埃森哲
尽管存在经济不确定性和利润压力，但 CPG 企业仍在战略性地将投资引导到整个价值链的 IT 系统现代化中。这些企业的主要重点是个性化客户体验、简化供应链以及使用 AI/ML、云、物联网和自动化等技术专注于数字商务。关键优先事项还包括加强数据安全性、确保合规性以及自动化手动流程以提高整体效率。随着技术的广泛采用，企业越来越多地利用数字战略来增强竞争优势、提高运营效率、优化流程、为消费者提供个性化体验并推动增长。
碳中立视力下的能量革命在碳峰和碳中立的背景下，能源储能技术的研究进度和开发建议
抽象的抽象存储是实现“双重碳”目标的重要支持技术之一，它是稳定可再生能源波动并减少大规模新能源访问对电网的影响的重要手段。目前，全球能源的竞争变得越来越激烈，中国也面临着能源结构的重大变化。要在新时代实施“四革命和一次合作”的能源策略，并实现“ 14五年计划”以及“ 2035年到2035年的远程目标”，中国需要建立一种具有中国特征的新型能源系统，由“干净，低碳，低碳，安全和有效的能源”驱动。实现清洁能源和化石能量的互补整合是建立一种新的“干净，低碳，安全有效”能源系统的关键。大规模储能技术的开发不仅是低碳和清洁能源系统的必要措施，而且是抓住国际能源技术的战略指挥高度并确保国家能源安全的有力手段。
基于PA-TN5插入模式的TIP-SEQ的峰值通话参数的合理设计提高了预测能力
基于PA-TN5插入模式的TIP-SEQ的峰值呼叫参数的合理设计可提高预测能力。Thomas Roberts（0009-0006-6244-8670），Hiranyamaya Dash（0009-0005-5514-505X），TeemuK.E.Rönkkö（0000-0003-4865-4815）我们每个人都应隶属于： - 伦敦帝国学院的脑科学系，迈克尔·乌伦·枢纽爵士，伦敦怀特城校园，W12 0BZ，英国 - 英国伦敦伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院，Teemu K.E.Rönkkö，伦敦帝国学院。 Ø，丹麦 *贡献同样抽象的表观基因组分析提供了对控制基因表达的调节机制的见解。在基本水平上，这些机制由结合DNA或修饰染色质的蛋白质确定。Chip-Seq和Cut＆Tag等技术在绘制此类蛋白质的结合位点遍布基因组。最近的进步导致了Tip-Seq的发展，Tip-Seq是一种高度敏感的方法，旨在增加每个样品的唯一读数数量。它的设计结果在新的库功能中，尚未通过比较分析探索。通过对生物信息学工具和参数的广泛评估，我们开发了一条分析管道，该管道非常适合TIP-SEQ数据，包括线性重复数据删除，阅读优先级和读取转换。在https://github.com/neurogenomics/peak_calling_tutorial.git上可以在GitHub上获得优化峰通话的教程。使用转录因子结合曲线（TFS），我们表明我们的优化管道大大降低了峰宽度至50％以下，更精确地将峰顶与已知基序保持一致。我们的方法论进步大大提高了TIP-SEQ数据质量，并且周到的分析参数的设计广泛适用于所有基于PA-TN5的分析测定法。
Everest Group 可持续发展支持技术服务 PEAK Matrix® 评估 2024 - 重点关注 NTT DATA
愿景 NTT DATA 的可持续发展服务产品愿景是通过减少组织的碳足迹和整体环境影响，使组织能够更可持续地运营。公司致力于三大支柱：人、地球和积极繁荣。人、地球和积极繁荣包括运用数字能力改善生计和促进社会多元化、公平和包容。积极繁荣专注于以身作则，彻底颠覆行业，提供创新服务和解决方案来重建地球，包括到 2030 年实现整个运营的净零排放，以及到 2040 年通过绿色创新实现解决方案和价值链的目标。积极繁荣需要 Smart X 共同创新，与客户和合作伙伴共同创造新价值，以及通过提供新的工作方式为社会福祉而构建有弹性和可持续的价值链，以最大限度地提高效率、管理波动性并最大限度地提高绩效。
需求激增：利用可再生能源应对不断增长的峰值电力需求 2024 年 7 月 18 日
印度是一个迫切需要可再生能源解决方案的典型案例。印度北部地区最近经历了超过 50 摄氏度的高温，导致电力需求急剧增加。根据国家疾病控制中心的数据，自 2024 年 3 月 1 日以来，已有 60 人因高温死亡，这一数据可能被低估了。在过去 50 年里，印度经历了 700 多起热浪事件，导致 17,000 多人死亡。今年，印度电力部预测，气温飙升已将电力需求推高至近 260 吉瓦。即使只有四分之一的家庭拥有空调，制冷设备的广泛使用也凸显了不断增长的能源需求。虽然煤炭和天然气可以满足这一需求，但它们对环境的影响是巨大的，这凸显了可持续能源解决方案的必要性。
考虑市场价格不确定性和高峰需求管理
为了稳定电力系统的运行，必须对不确定性建模威胁这些系统正常性能的不确定性。在这项研究中，根据上游净价的不确定性建模和需求响应计划（DRP）的不确定性建模（DRP），已安排了基于可再生的网格伏伏洛尔特（PV） - 燃烧器 - 燃烧器 - 燃料 - 燃料 - 燃料 - 燃料燃料燃料混合能源系统（RBHES）。实施DRP的主要原因是激励电力消费者以获得RBHES的经济目标的方式修改其能源使用模式。在本文中，间隔优化技术已用于对上游净价的不确定性进行建模，并准备稳定条件以安全地运行RBHES。将基于平均和偏差成本的基于单目标的模型转换为确定性的多目标模型，间隔优化技术模型不确定性，并确保在上游净价不确定性的最小影响下RBHES的最佳性能。为了求解上述多目标模型，使用了加权总和技术和模糊方法。已研究了RBHES作为案例研究，模拟结果表明，介绍了使用的技术的正效应以进行比较。在有或没有DRP的情况下，与确定性方法相比，间隔方法中RBHE的平均成本分别增加了1.61％和2.06％。这是RBHES的偏差成本分别降低了13.61％和15.28％。由于DRP成功实施，与缺少DRP的情况相比，RBHES的平均成本和RBHS的偏差分别降低了5.89％和11.08％。
峰值电流模式降压 DC-DC 转换器的精确平均电感电流限制方法
摘要 提出了一种用于峰值电流模式 (PCM) 控制的降压型 DC-DC 转换器的精确可编程平均电感电流限制方法。利用 Gm-C 滤波器检测与电感串联的电流检测电阻上的压降。然后，通过电压-电流 (V2I) 转换器将压降转换为电流信号。转换后的电流信号叠加在误差放大器的输出上，以调节峰值电感电流。降压转换器采用 0.18 µ m BCD 工艺设计。对于 50 m Ω /25 m Ω 的检测电阻，电流限制值分别设计为 1 A/2 A。当等效负载电阻从 10 Ω 变为 2.5 Ω/1.67 Ω 时，仿真结果表明，对于 50 m Ω /25 m Ω 的检测电阻，平均电感电流分别从 500 mA 增加到 0.9 A/1.8 A。关键词：电流限制，平均电感电流反馈，Gm-C滤波器分类：集成电路（模拟）
具有可控重复速率的高峰值脉冲的产生Q-S-Switched激光器具有AOM/ SNSE 2 div>
在各种应用中都使用了稳定的具有较大脉冲能量和峰值功率的稳定的固态脉冲激光源，从基础研究到工业材料加工，医学和电信[1-3]。使用饱和吸收器（SA）生成脉冲激光器已成为当今最受欢迎的方法。近年来，由于成功地应用石墨烯而刺激了许多具有分层结构的二维（2D）材料，因为它们具有超快速恢复时间，可宽带饱和吸收和简单制造过程的优势，因此已重新发现了有前途且有趣的SA材料[4-7]。div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> tinse友好型材料，由于其独特的特性，低毒性，低毒性和低成本和低成本和低成本[8,9]，对通信，微电子，激光和非线性光学领域引起了广泛关注。由于具有可调的带隙特性，SNSE 2具有明显的宽带饱和吸收特性。几层和大散装SNSE2的间接带隙范围从1.07（〜1159 nm）到1.69 eV（〜734 nm），分别对应于1.84至2.04 eV的直接频段范围[10]。几层SNSE 2的间接带隙表示在1μm下可饱和吸收剂的能力。 Cheng等人在2017年首次报道了多层SNSE 2在1μm处的非线性光学特性，这是一种基于SNSE 2 -SA的被动Q开关波导固态激光器，其最小脉冲宽度为129 ns，脉冲宽度为129 ns，脉冲能量为6.5 NJ [10]。在2018年，Zhang等人。在2018年，Zhang等人。报告了基于SNSE 2 -SA [11]的高功率被动Q开关的YB掺杂纤维激光器。到目前为止，SNSE 2的非线性光学响应已通过不同波段的Q开关或模式的激光器进行了广泛研究[12-15]。但是，对固态激光器中SNSE 2的脉冲调制特征的研究还不够。
Everest Group 金融犯罪与合规 (FCC) 运营服务 PEAK Matrix® 评估 2024 - 重点关注 Wipro
金融犯罪与合规 (FCC) 运营格局正在迅速扩大，金融机构 (FI) 正在应对成本限制、地缘政治压力、不断变化的法规以及持续存在的金融犯罪威胁。面对这些挑战，对数字化 FCC 支持的需求正在激增。服务提供商正在利用机会增强能力，提供咨询服务、平台主导的解决方案和创新产品，以满足行业日益增长的需求。利益相关者通过减少误报和减轻监管罚款带来的潜在损失来优先考虑效率和生产力。
基于多个电流水平增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，适用于在线应用
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环，然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性，并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求，如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA)，或能源领域的电网电池存储，锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比，这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件：更高的功率和更大的温度变化，这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此，有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命（对于特定应用）。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]：基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6]，因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而，正因为如此，IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9]，这限制了它们的实用性。尽管如此，还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是，[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性，而 [8] 也表明