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亮点
准确预测锂离子电池 (LIB) 的剩余使用寿命 (RUL) 对于提高 LIB 供电应用的运行效率和安全性至关重要。它还促进了电池设计流程的改进和快速充电方法的发展，从而最大限度地缩短循环测试时间。虽然人工神经网络 (ANN) 已成为这项任务的有前途的工具，但在不同的数据集和优化策略中确定最佳架构并非易事。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架来系统地评估不同的 ANN 架构。仅利用在不同充电策略下循环的 124 个锂离子电池的 30% 的训练数据集，在此框架内进行超参数优化。这确保了每个模型在其最佳配置下进行评估，从而有助于对 RUL 预测任务进行平衡比较。此外，该研究还考察了不同循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了在不同子集之间统一数据集表示的重要性。值得注意的是，表现最佳的模型仅使用 40 个周期的逐周期特征，就实现了 10.7% 的平均绝对百分比误差。
水力压裂：商业秘密和压裂水成分的强制披露
与此同时，促使更多公司自愿披露的运动也在进行中。最终，促使自愿披露的运动几乎变得毫无意义，因为大多数拥有大量石油和天然气活动的州都颁布了强制性披露规则。但自愿披露运动至少产生了一项具有持久意义的进展。2011 年 4 月，地下水保护委员会 69 和州际石油天然气契约委员会 70 联合推出了 FracFocus 71 网站，公司可以自愿披露美国任何地方每个油井使用的压裂液的成分。即使在大多数重要的石油和天然气州颁布了强制性披露法规之后，FracFocus 仍然具有相关性，原因是几个州的法规要求公司通过直接向 FracFocus 发布信息来进行披露，而不是直接将披露信息发送给监管机构。72 例如，德克萨斯州立法机构于 2011 年中期颁布了一项立法，73 指示德克萨斯州铁路委员会起草法规，要求公司通过发布信息逐个披露压裂液成分。
通过技术驱动的主动供应链风险管理实现竞争优势：一项实证研究
摘要虽然以前的工作重点是技术在增强供应链风险管理中的作用，并且通过这种增强，竞争优势提高了，但在理解外部机构处方与内部采用因素之间的联系方面存在研究差距。我们使用企业的制度理论（IT）和基于资源的观点（RBV）来解决这一差距，开发了一个框架，以表明积极的技术驱动的供应链风险管理方法如何将两种外部因素与内部因素相结合，从而可以带来竞争优势。我们通过对印度制造业和物流行业的218个公司的调查收集的定量数据来验证框架。我们专门关注轨道跟踪（T＆T）和大数据分析（BDA）的技术。我们的发现表明，投资于T＆T/BDA技术的公司可以从不间断的信息处理，减少时间中断和不间断的供应方面获得运营利益，这又为他们带来了竞争优势。，我们通过证明了对技术能力与运营益处之间关系的调节感以及对技术培养的影响和灵活性的影响，从而增加了新的新颖性。
3. 构建公司战略敏捷性的六大原则
并从战略计划中调整策略以适应不断变化的环境。我们的研究发现，他们通过三种不同的方式做到了这一点：首先，他们足够灵活，可以避免最严重的影响。其次，当受到冲击时，他们足够强大，可以吸收大量损失。第三，他们具有足够的韧性，可以比同行更快、更有效地向前发展。我们将这种能力组合称为战略敏捷性的 3A。在意识到新冠疫情旅行限制将不可避免后，Airbnb 立即采取措施避免业务受到影响。它对房源实施了严格的消毒规程，并在每次入住之间增加了一个强制性的免费住宿晚，以留出更多时间进行清洁。它还放宽了客人取消政策，并采取措施补偿房东的收入损失。当然，该公司无法完全避免疫情的影响，因此它筹集了资金来增强其吸收预订减少和取消影响的能力。甚至在业务稳定之前，该公司就开始加速进军受影响较小的领域，例如国内旅行和乡村住宿。它还开始推广更长的
环路中的三体纠缠和贝尔非局域性......
摘要 在本文中，我们在具有 CP 破坏相互作用的标准模型背景下，研究了三体 H → γ l ¯ l 衰变（l = e ， μ ， τ ）的量子纠缠特性，该模型位于轻子汤川区。我们的目的是阐明最终光子、轻子和反轻子在相空间中的纠缠分布。这些罕见的希格斯玻色子衰变发生在 1 圈水平，通过计算并发度和研究贝尔非局域性，为研究三体系统中基本相互作用的量子关联提供了独特的机会。此外，我们还探讨了衰变后和自蒸馏现象。多体纠缠测度比二体情况下的纠缠测度具有更丰富的结构，因此在对撞机现象学中值得更多关注。在这一方面，我们分析了这些三体希格斯玻色子衰变的新可观测量，这些可观测量可以扩展到高能范围内的其他多粒子系统。我们发现纠缠在最终粒子之间表现出来，偶尔在特定的运动学配置中达到最大纠缠状态。此外，这些衰变通道对于贝尔非局域性测试很有前景，但这种可观测量中的 CP 效应被轻子质量抑制。
以亲属为基础的制度与经济发展
尽管已经提出了许多理论来解释全球经济繁荣的差异，但很少有人关注最古老、最基本的人类制度：亲属制度——一套管理血统、婚姻、宗族成员、婚后居住和家庭组织的社会规范。在这里，我们关注人类学上已得到充分证实的亲属关系维度，建立了亲属制度的紧密度和广度（其亲属关系强度）与经济发展之间的强有力且具有经济意义的负相关关系。为了衡量亲属关系强度和经济发展，我们部署了量化的民族志亲属关系观察和基因型测量（代表内婚模式），以及卫星夜间光度和区域 GDP 数据。我们的研究结果在控制一系列地理和文化变量后仍然稳健，并且在不同国家、不同国家内部的区域和民族语言层面以及不同国家内部的空间回归不连续性分析中都成立。考虑到潜在的机制，我们讨论了与亲属关系强度通过其对劳动分工、文化心理、制度和创新的影响间接影响经济发展相一致的证据。
Distribution Locational Marginal Pricing Based Equilibrium Optimization Strategy for Data Center Park with Spatial-temporal
摘要 - 本文提出了一个基于分销的位置定位定价（DLMP）的BI级Stackelberg游戏框架 - Internet服务公司（ISC）与数据中心公园中的分销系统运营商（DSO）之间的工作。为了微型电力成本，上层的ISC在空间上跨不同数据中心构建的交互式工作负载（IWS），并根据DLMP的时间安排电池储能系统。光伏生成和静态VAR生成提供了额外的活跃和反应能力。在较低级别，DSO通过最大程度地降低两部分关税政策的总电量成本来计算DLMP，并确保分销网络未经汇总，并且总线电压在限制范围内。使用强双重定理和二进制扩展方法将双层优化转换为单层混合二阶锥体编程优化，获得了平衡解决方案。案例研究验证了所提出的方法在保留ISC的隐私时是否有利于DSO和ISC。通过考虑考虑IWS和光伏发电的不确定性，提高了分配网络的灵活性，这进一步促进了更高需求侧的重新源的适应。
centerachAdapt：通过LLM推理
混合现实越来越多地用于封闭房屋和办公空间以外的移动设置。此移动性引入了适应不同上下文的用户界面布局的需求。但是，现有的自适应系统仅针对静态环境而设计。在本文中，我们介绍了centerAdapt，该系统通过在共享环境中考虑环境和社交线索来将混合现实UI的混合现实UIS调整到现实世界中。我们的系统包括对UI适应的感知，推理和优化模块。我们的感知模块标识用户周围的对象和个人，而我们的推理模块则利用视觉和语言模型来评估交互式UI元素的位置。这种调整的布局不会阻碍相关的环境线索或干扰社会规范。我们的优化模块会生成混合的现实接口，以解释这些考虑以及时间约束。进行评估，我们首先验证了与人类专家用户相比，我们的推理模块评估UI上下文的能力。在一项在线用户研究中，我们建立了centerachAdapt为混合现实生成上下文意识的布局的能力，在此效果优于以前的自适应布局方法。我们以一系列应用程序和场景结束，以证明centerachAdapt的多功能性。
强迫症
暴露练习通常是“想象的”或“想象的”（即模拟暴露，比如跑过沙袋或拿刀抵住强奸犯的脖子）。反复暴露和预防反应会逐渐让患者习惯痛苦的刺激，让患者无需采取逃避行为就能体验到它。因此，仪式表现和焦虑减轻之间的联系被逐渐打破。暴露练习按威胁性从最小到最大排列，由患者判断（表3）。例如，在治疗期间，治疗师可能会要求有污染强迫症的患者忍受衣服上沾上不明来源的污垢和头发，直到患者感觉到的焦虑显著减轻。患者不允许洗手，治疗师会要求患者以特定的时间间隔对不适感进行评分。之后，患者将得到指示，在家中独自或与家人一起进行同样的练习。在暴露治疗期间，完全阻止仪式化的行为或想法对于治疗的成功至关重要。这包括消除所有形式的安慰。相反，治疗师对安慰请求做出模棱两可的回应，同时指导患者在暴露治疗期间抵制安慰自己的冲动。
暴露于环境有毒物质与肠道微生物组营养不良，胰岛素抵抗和肥胖有关
环境有毒物质（ETS）与不利的健康结果有关。在这里，我们假设向ETS的博览会调查与肥胖和胰岛素抵抗有关，部分通过失调的肠道菌群和次级胆汁酸血清水平的变化（BAS）有关。血清BAS，每氟烷基物质（PFA）和另外27个ET通过264个DANES（121名男性和143名女性，56.6±7.3岁的女性，BMI 29.7±6.0 kg/m 2）的质谱测量，使用靶标和均匀的筛查方法组合。根据从粪便样品中提取的DNA的全基因组shot枪测序（WGS）鉴定出细菌种类。开发了肠道微生物群落的个性化基因组规模代谢模型（GEM），以阐明BA途径的调节。随后，我们将人类研究的发现与PPARα人性化的小鼠暴露于全氟辛酸（PFOA）的代谢意义。十二个ET的血清水平与肥胖和胰岛素抵抗有关。高化学暴露与几种细菌物种的丰度增加有关（spp。）属（Anaerotruncus，alistipes，bacteroides，Bifidobacterium，梭状芽胞杆菌，Dorea，Eubacterium，Eubacterium，Escherichia，Prevotella，Prevotella，Ruminocococcus，Roseburia，subdoligranulum和Veillonella），尤其是男性。相反，较高暴露组的女性显示出