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维冈地方计划核心战略 - 剩余政策，2024 年 3 月
2.6 19 世纪开发了广泛的铁路系统，尽管服务质量一直是个问题，但今天该区仍然相对完善。斯坦迪什、利、戈尔本和阿什顿因马克菲尔德是没有火车站的主要城镇。一些废弃的路线现在形成了越野步行和自行车连接。威根市中心有两个火车站，该区有另外七个火车站，威根西北站有西海岸干线服务，尽管该区尚未充分利用这一战略资产。威根市中心的两个主要车站是分开的，位于繁忙的道路 Wallgate 的两侧，不仅它们之间缺乏整合，而且与公交服务也缺乏整合。
将瓶子从桌子上推开，或者是剩下的最后一个机器人
•必须由学生创建机器人。如果一个团队的机器人与另一个机器人太相似（包括来自同一组织的机器人和JR和SR部门），或者显然不是自己的机器人，则团队将受到调查（设计和代码访谈）的约束，并且可能的机器人更改，罚款或取消资格•必须在到达比赛后完全构建机器人•机器人必须完全自动自动构建。没有人类控制，信号或远程计算机控制（Tele-OP）•每个团队一个机器人（必须用于整个比赛中相同的机器人）•机器人必须清楚地表明其团队ID号和机器人的前部（与传感器的一侧）•团队需要带来载体计算机以使其为未知的启动任务调整为不知名的条件，并调整竞争日期的条件，并调整竞争日的条件。
使用生成AI技术的预测性维护和剩余使用寿命（RUL）估计
重型机械的维护是任何制造过程的最关键因素之一，这仅仅是因为以最佳的操作效率保持运行时。维护工程师基于日常操作计划的工作订单严格参与各种计划的维护。预防性，纠正性，预定，基于条件和反应性是通常维护的维护工作单的不同类型。但是，随着物联网（物联网）传感器和算法的出现，以及最先进的技术，许多组织正在采用预测性维护来预先确定维护需求。此外，采用下一代AI（人工智能）技术，可以提前估算操作机器的寿命。
使用随机森林预测具有有限退化历史的锂离子电池的剩余使用寿命
摘要 — 预测具有有限衰减历史的锂离子电池的剩余使用寿命 (RUL) 至关重要，因为它可以确保及时维护电动汽车并有效重复使用二次电池。考虑到现实的电池运行条件，本文研究了在目标电池衰减历史有限的情况下在部分充电和放电条件下的 RUL 预测。鉴于其能够告知特征重要性，采用随机森林来帮助对不同的电池测量进行优先排序，并确定准确预测 RUL 所需的最少运行数据量。通过使用一个完整的充电和放电循环检查预测性能，结果表明充电和放电的持续时间、使用容量和电压信号包含与电池 RUL 相关的重要特征。在荷电状态 (SOC) 不确定性下，还研究了部分充电和放电下的预测性能，结果表明，在 SOC 范围 [0.2,0.8] 内收集的数据可实现令人满意的性能。与现有的使用四个完整充电和放电循环的卷积神经网络方法相比，验证了所提方法增强的板载可行性。对 SOC 范围的敏感性分析表明，SOC 范围 [0 . 1 , 0 . 2] 内的数据包含磷酸铁锂电池最丰富的 RUL 相关信息。对具有不同化学性质、环境温度和 C 速率的电池进行广泛验证进一步证明了所提方法的稳健性。
使用基于变压器的神经网络
摘要：在这项研究中，我们引入了一种新型的基于变压器的神经网络（DTNN）模型，用于预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）。所提出的DTNN模型在准确性和可靠性方面显着优于传统的机器学习模型和其他深度学习档案。特别是，DTNN达到0.991的R 2值，平均百分比误差（MAPE）为0.632％，绝对RUL误差为3.2，比其他模型（例如随机森林（RF），决策树（DT），多层perceptron（MLP），REN NERTEN（RN），REN NERTIAL NERTIST（RN NERTIRER NERTIAL（RN））（RN）（rn）（RF）（RF）（RN）（RNN）（RNN）（RNN）（RNN NEFT）（RN NORN NERTER），RNN NOVERRENT NERTER，长期（RN）复发单元（GRU），Dual-LSTM和Decransformer。这些结果突出了DTNN模型在为电池RUL提供精确可靠的预测方面的效率，这使其成为各种应用中电池管理系统的有前途的工具。
锂离子电池剩余使用寿命的两阶段早期预测框架
摘要 - 对剩余使用寿命的预测（RUL）对于各种工业的有效电池管理至关重要，从家用电器到大规模应用。准确的RUL预测提高了电池技术的可靠性和可维护性。然而，现有方法有局限性，包括来自相同传感器或分布的数据的假设，预测生命终结（EOL）以及忽略以确定第一个预测周期（FPC）以识别不健康阶段的开始。本文提出了一种新的锂离子电池预测的新方法。提出的框架包括两个阶段：使用基于神经网络的模型确定FPC，将降解数据分为不同的健康状态，并预测FPC后的降解模式，以将剩余的使用寿命估计为百分比。实验结果表明，所提出的方法在RUL预测方面优于常规方法。此外，提出的方法还显示了对现实世界情景的希望，从而提高了电池管理的准确性和适用性。索引术语 - 有用的寿命预测，锂离子电池，退化建模
年度基因组学和人类遗传学的年度审查长阅读DNA测序：最新进展和剩余挑战
DNA测序在近几十年来彻底改变了医学。，对大型结构变化和重复DNA的分析是人类基因组的标志，受到短阅读技术的限制，读取长度为100-300 bp。长阅读测序（LRS）允许使用合成的实时测序和基于纳米孔的DI-ERCT电子测序进行实时测序，将人DNA片段的常规示例分别为数百个千倍酶对。lrs允许分析人类基因组中的大型结构变异和单倍型相分化，并能够发现和表征罕见的致病结构变异和重复探索。它最近还可以组装一个完整的，无处不在的人类基因组，该基因组包括以前棘手的区域，例如高度重复的centromeres和同源性杂技短臂。通过添加用于靶向富集，直接表观遗传DNA修饰检测和远程染色质分析方案，LRS有望在人类种群中引发对遗传多样性和致病突变的新时代。
预测和剩余使用寿命 (RUL) 估计...
第一种方法需要在正常或故障条件下建立系统行为的精确物理模型。当将从传感器捕获的数据与模型的预测进行比较时，可以推断出系统的健康状况。第二种方法使用过去行为的数据来确定当前性能并预测剩余使用寿命 (RUL) (Yakovleva & Erofeev，2015)。物理方法包括失效物理模型。另一种方法是使用简单的裂纹扩展模型来预测受疲劳失效机制影响的系统的 RUL。基于模型的技术需要结合实验、观察、几何和状态监测数据来估计特定失效机制造成的损害。数据驱动技术源自使用历史“运行至失效”(RTF) 数据。这些技术通常用于基于预定失效阈值的估计。可以使用“小波包”分解方法和/或隐马尔可夫模型 (HMM)，因为时频特征比单纯的时间变量能提供更精确的结果。然而，使用历史数据预测资产寿命的方法需要了解资产的物理性质（Okoh 等人，2016 年）。数据驱动的 RUL 估算方法是本章的主题。
基于机器学习的剩余使用寿命预测技术用于锂离子电池管理系统：全面评论
锂离子电池（LIB）用于为从便携式消费电子设备到电动汽车和网格式储能系统的一系列应用。现在，随着LIB在高功率和复杂应用中的越来越多的应用，预测可靠操作的剩余使用寿命（RUL）并保护电池组免受包括灾难性故障在内的不必要的事件，这是非常重要的。关于RUL的实时信息对于预测电池故障状况至关重要，导致预防有效或至少减少电池故障可能造成的损坏。此外，准确的Rul对于在其使用寿命结束时安排常规维护和必要的更换非常有帮助。因此，RUL预测已成为研究人员兴趣的话题。在过去的十年中提出了几种RUL估计技术，基于机器学习（ML）的技术在准确性，适应性和建模方面表现出了优越性。因此，基于ML的RUL预测方法是根据本文中的基本绩效参数对其基本性能参数进行了全面审查的。还提出了有关问题，挑战，趋势和未来研究范围的详细讨论，以向研究人员提供明确的指南。
美国陆军未来司令部陆军软件工厂目录 FY2023 1. 本目录旨在为您提供有关 2023 - 2024 财年美国陆军未来司令部、新兴技术机会 (AFC ETO)：陆军软件工厂的信息。完成课程后，候选人将获得一个附加技能标识符 (ASI)，该标识符为高需求、低密度的新兴技术领导者职位提供分配机会。参加陆军软件工厂 (ASWF) 计划的士兵将承担 60 个月的剩余服务要求 (SRR)。
(1) 参与者将被分配到以下轨道之一：软件工程、用户界面/用户体验设计、平台工程师或产品管理。第一阶段包括为期四到五个月的技术加速器（又称技术训练营），以培养所选轨道的基础技能。在第二阶段，产品团队在队列中组建，每个参与者与主题专家配对，以进一步发展第一阶段建立的基础技能。团队使用敏捷软件开发流程和以士兵为中心的设计，通过全栈开发确定范围并解决现有的陆军问题。此阶段在达到获得 ASI 的标准后完成。第二阶段的结束也标志着用于计算服务义务（如适用）的计划的正式“学徒培训部分”的结束。这将启动第三阶段，参与者将他们的技能掌握从“初级”提升到“高级”，利用应用团队合作解决陆军问题，并根据需要进行迭代。此阶段将包括与行业和/或学术界的合作。第三阶段还可能包括在当地行业合作伙伴处进行短期实习。