良好的BMS应满足用户的最低要求,例如坚不可摧,很少产生热量并减少材料清单(BOM)。BMS是一个关键的设备,当电池中出现异常时,可以切断电源线(例如过电流,过热,充电等),损坏或破裂一定很难。其次,许多电流的安培将流过电路,从而导致电池中电流路线的损失,这将产生热量并损害锂离子电池操作的安全性。最后,在保持产品安全性以及降低硬件设计尺寸的同时,设计的材料降低至关重要。
良好的BMS应满足用户的最低要求,例如坚不可摧,很少产生热量并减少材料清单(BOM)。BMS是一个关键的设备,当电池中出现异常时,可以切断电源线(例如过电流,过热,充电等),损坏或破裂一定很难。其次,许多电流的安培将流过电路,从而导致电池中电流路线的损失,这将产生热量并损害锂离子电池操作的安全性。最后,在保持产品安全性以及降低硬件设计尺寸的同时,设计的材料降低至关重要。
GTI Energy感谢太平洋天然气和电力公司和南加州天然气公司的支持提供了确保这项研究与加利福尼亚相关的技术和运营专业知识。太平洋天然气和电动公司为本报告中描述的示威活动提供了模拟的建筑环境,用于测试以及商业和住宅建筑物。也感谢运营技术开发(OTD)的专家,该专家在项目期间提供了主题专业知识和方向。此外,GTI Energy还要感谢参与项目示范研究,开发和部署协调的供应商,包括Senet Inc.,Semtech Corporation,Lorax Corporation,Lorax Systems,Honeywell,New Cosmos,New Cosmos,Heath Consultants和Elichens。
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系,联邦教育学院,Zaria *通讯作者电子邮件地址:shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中,机器逐渐接管了人类的日常活动,例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术,以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能,以使数据集的功能高度表示。 但是,这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明,卷积神经网络(CNN)模型可以比传统的机器学习(ML)方法更好地解决图像分类问题。 但是,他们面临着诸如过度拟合,高参数调整,嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题,该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四(4)个CNN模型,其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比,准确性提高了1.77%。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系,联邦教育学院,Zaria *通讯作者电子邮件地址:shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中,机器逐渐接管了人类的日常活动,例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术,以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能,以使数据集的功能高度表示。但是,这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明,卷积神经网络(CNN)模型可以比传统的机器学习(ML)方法更好地解决图像分类问题。但是,他们面临着诸如过度拟合,高参数调整,嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题,该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四(4)个CNN模型,其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比,准确性提高了1.77%。这是一个关键字:正规化,神经网络,分类,人工智能,计算机视觉,过度拟合,辍学的介绍在过去几十年中,机器正在逐渐接管人类的日常活动,例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能,例如颜色,设计和衣服的形状,以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术,可以适当地检测和对服装设计进行分类,以使机器执行在线购买的任务,并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品,并吸引来自不同位置的更多客户,从而提高销售额。对客户的口味,文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助(Henrique等,2021)。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务,但对于机器来说是复杂的。
Portosystemic分类(PSS)是异常血管,允许血液绕过肝脏,由于缺乏正常的肝代谢,导致各种临床症状。成像模态,例如计算机断层扫描(CTA)和磁共振成像(MRI)对于PSS的诊断和表征至关重要。九只动物,临床表现暗示了CPS,接受了CTA和脑MRI。使用32个检测器CT单元进行CTA,并在1.5 Tesla Siemens Magnetom Avanto系统上进行MRI扫描。诊断出六例肝外门体分流器(EPS)和三个肝内分流器(IHPS)。MRI发现包括脑萎缩和白质超强度,与分流的类型相关。该研究证明了MRI在识别与CPS相关的特定大脑变化方面的价值。高级成像技术对于准确诊断CPS是必不可少的。该研究的发现加强了进一步研究的必要性,更大的队列以在CPSS类型和大脑MRI变化之间建立更强的相关性,旨在增强受影响动物的临床管理。
3.补充 – 符合特定标准的受助人有资格获得补充资金支持奖励。获得补充奖励的受助人从首次奖励发放之日起获得 18 个月的资助期限,并收到更新的 NOA(NOA 文件版本 #3)。SBA 允许获得补充奖励的受助人在 18 个月的资助期限内使用所有资金,包括初始和补充阶段奖励。SBA 还发布了零美元补充奖励,允许合格实体将其资助期限延长六个月。除了 18 个月的资助期限外,补充赠款奖励的发放还为受助人提供了六个月的支出期延长,具体来说,将产生合格费用的截止日期从 2021 年 12 月 31 日延长至 2022 年 6 月 30 日。
06/2023-present Indian Institute of Technology Ropar , Department of Physics, India Assistant Professor Principle Investigator: Computational Materials Physics Laboratory 08/2022-05/2023 Technical University Dresden , Chair of Theoretical Chemistry, Germany 10 months Postdoctoral Fellow with Prof. Thomas Heine Current research focuses on the nature of the heterostructures (HSs) formed from novel magnetic 2D materials and the new physical他们提供的现象,具有变革性影响的潜力。该计划是研究具有山谷极化过渡金属二核苷的2D抗铁磁(AFM)半导体的HSS或/和2D超导体。我们旨在通过调整由于旋转比对,层间电荷转移和层的电子特性而导致的层间相互作用的强度和性质来控制HS性质。最终,借助我们的实验合作者,在2D HSS上的积累知识将被利用,以证明新型量子光电设备的工作范式。05/2021-06/2022查尔默斯技术大学,EMS实验室,微技术和纳米科学,哥德堡,瑞典,1年2个月研究人员Per Hyldgaard 05/2019-04/2021 Chalmers技术大学,EMS实验室,微技术和纳米科学,哥德堡,瑞典,瑞典,2年博士后研究员根据Hyldgaard,我的研究重点是解决有机界面问题的重要剩余挑战,并主张VDW-DF方法对生物化学问题的真正无参数探索的潜力。教育该项目包括有机系统的第一原理DFT研究的实施工作和促进。在适当的情况下,我还通过定义和启动与未来的生物化学和or-ganic金属界面相关的新的基于实验的基准套件来建立对方法的信任。这项工作涉及非本地DFT的分析和方法开发和代码实施,以及定义和启动新的台式标记的工作。
• High power capability of 40 W • Proprietary processing technique produces extremely low resistance values from 15 µΩ to 100 µΩ • Dual element eliminates need for multiple shunts • Extremely robust welded terminal to element construction • Solid metal nickel-chrome alloy resistive element with patent pending design for low TCR (< 5 ppm/°C) • Very low inductance (< 5 nH) • Low thermal EMF (as low AS <0.8μV/°C)•AEC-Q200合格
车站 上午 6:16 上午 6:44 上午 6:52 上午 7:20 上午 7:33 上午 8:08 上午 8:26 上午 8:56 上午 8:56 上午 9:26 上午 9:32 上午 10:00 上午 10:14 上午 10:42 上午 10:56 上午 11:24 上午 11:24 上午 11:54 下午 12:05 下午 12:40 下午 12:45 下午 1:17 下午 1:17 下午 1:45 下午 2:06 下午 2:41 下午 2:52 下午 3:22 下午 3:22 下午 3:52 下午 3:52 下午 4:27 下午 4:33 下午 5:08 下午 5:08 下午 5:35 下午 5:35 下午 6:02