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解决储能系统电池单元间差异难题
由于材料和生产工艺的细微差异，即使是来自同一生产批次的高质量电池也会略有不同。由于锂离子电池的尺寸限制在几百瓦时 (Wh)，大型电池由数百个、有时数千个电池组成，这些电池并联以增加电池可以提供的电流，串联以增加电池的电压。家用电池通常由几百个电池组成，而公用事业规模的电池可能包含数万个电池。商用高质量原始电池在容量和电阻方面仅会表现出很小的差异，尤其是因为它们经过制造商的测试和质量分类。因此，在新的高质量电池中，电池之间的差异通常会被忽略。然而，每个电池的退化速度也不同，因此即使电池组可以严格控制所有电池的温度和充电状态，这些微小的差异也会随着时间的推移而大大增加。实际上，系统中的所有电池的工作条件永远不会完全一致，这进一步增强了电池之间的差异。下图 1 显示了三个研究这种影响的公共数据集。在每一项研究中，研究人员都购买了许多相同的电池，并在相同的条件下对它们进行循环。当电池之间的差异很小时，所有电池都具有相同的能量存储容量。下图 1 中的图表显示了每个电池的测量容量。一开始，所有点几乎都如预期的那样重叠，表明这些新电池的电池之间的差异很小。然而，随着电池的循环和缓慢退化，差异越来越大，测量的容量开始出现分歧。在测试结束时，这代表电池的寿命即将结束，容量差异很大。
额外的植物学解决了高山果实成熟的难题
番茄（溶胶lycopersicum）的果实是最新的，这意味着它们的成熟是通过自我维持的过程进行的，该过程在很大程度上依赖于气态植物激素乙烯的合成和感知，并以水果中的高水平层次的水平来表征（图。 1）（Payasi和Sanwal，2010年； Kou等人。 ，2021）。 启动了成熟的卡德，它将完成其路线，而无需母植物的任何贡献；这使种植者可以在早期成熟阶段收集高潮的水果，这些阶段更容易处理和运输，并且可以比成熟的水果更长的储存。 番茄被认为是研究肉体果实发展和最新成熟的模型物种，当前对番茄成熟的知识非常广泛（Barry and Giovannoni，2007年）。 然而，仍然缺少这个具有挑战性的难题。 番茄水果1）（Payasi和Sanwal，2010年； Kou等人。，2021）。启动了成熟的卡德，它将完成其路线，而无需母植物的任何贡献；这使种植者可以在早期成熟阶段收集高潮的水果，这些阶段更容易处理和运输，并且可以比成熟的水果更长的储存。番茄被认为是研究肉体果实发展和最新成熟的模型物种，当前对番茄成熟的知识非常广泛（Barry and Giovannoni，2007年）。然而，仍然缺少这个具有挑战性的难题。番茄水果
HuggingGPT：使用 ChatGPT 及其在 Hugging Face 中的好友解决 AI 任务
解决不同领域和模态的复杂 AI 任务是迈向通用人工智能的关键一步。虽然有许多适用于各种领域和模态的 AI 模型，但它们无法自主处理复杂的 AI 任务。考虑到大型语言模型 (LLM) 在语言理解、生成、交互和推理方面表现出卓越的能力，我们主张 LLM 可以充当控制器来管理现有的 AI 模型以解决复杂的 AI 任务，而语言则充当通用接口来支持这一点。基于这一理念，我们提出了 HuggingGPT，这是一个由 LLM 驱动的代理，它利用 LLM（例如 ChatGPT）连接机器学习社区（例如 Hugging Face）中的各种 AI 模型来解决 AI 任务。具体来说，我们使用 ChatGPT 在收到用户请求时进行任务规划，根据 Hugging Face 中可用的功能描述选择模型，使用选定的 AI 模型执行每个子任务，并根据执行结果总结响应。 HuggingGPT借助ChatGPT强大的语言能力和Hugging Face丰富的AI模型，可以解决跨不同模态和领域的各种复杂AI任务，并在语言、视觉、语音等挑战性任务中取得令人瞩目的成果，为实现通用人工智能开辟了一条新途径。
薄数据，厚度描述：在局部土地使用模拟中建模社会环境解决问题的轨迹
摘要。许多学习技术现在能够基于用户活动来支持内容的用户自定义和体验的自动个性化。但是，自定义和个性化之间存在一个权衡：教育者或学习者对定义体验的参数的控制权越多，开发学习分析模式的困难就越困难，可以可靠地评估学习并相应地适应系统。在本文中，我们提出了一种新颖的量化宽松方法，用于自动为土地利用计划模拟IPLAN生成学习分析模型，该模型使用户能够构建对社会环境问题的自定义局部模拟。特别是，此方法采用数据模拟和网络分析来使用日志数据构建一个测量空间。此空间可用于在无法提前指定规范性测量标准的上下文中分析用户的问题解决过程。这样做，我们认为即使没有丰富的定性数据，也可以开发和采用量化宽松的方法，从而促进基于用户在数字系统中的活动的相对较薄的记录，促进了复杂过程的厚度（ER）描述。
用Minitab解决供应链问题
解决方案：Minitab的预测分析允许供应链经理分析历史数据和模式，从而准确预测需求波动。这种洞察力有助于主动库存管理，确保最佳库存水平并减轻供求需求的失衡。
使用量子近似优化算法解决旅行商问题
2 解决旅行商问题的经典方法 4 2.1 近似算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.1 最近邻算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.2 Christo des 和 Serdyukov 算法.........................................................................................................................................................5 2.1.3 K-Opt 启发式和 V-Opt 启发式....................................................................................................................................................7 2.1.4 蚁群优化算法...................................................................................................................................................7 ................................................................................................................................................................................. 8 2.2 精确算法.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.3 整数线性规划.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.5 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 12 2.5 分支切割法 . ...
共同解决塑料挑战 - Neste
化学品和聚合物行业处于独特的地位。它可以通过展示可能性来引领所需的变革。该行业目前拥有可以加速创新和开发新的绿色商业模式的解决方案和技术。通过立即采取行动，该行业可以：● 抓住巨大的商机，开发未来每个人都需要的塑料。● 将原材料和原料的供应从化石来源转移，化石来源正在减少，并且可能会随着时间的推移而受到限制。● 在整个产品生命周期和整个价值链中提高原材料的可追溯性——有助于加强可持续性主张并领先于未来法规的出台。● 减少塑料的碳足迹及其对整体气候的影响。
求解量子计算机上数据库架构的硬变量
使用量子计算机现在可作为云服务可用，可以显示一个可以显示量子优势的应用程序。自然，数据管理是候选领域。工作解决方案需要设计混合量子算法的设计，其中量子计算单元（QPU）和经典计算（通过CPU）合作解决问题。此演示说明了针对数据库架构匹配的NP-HARD变体的端到端解决方案。我们的演示旨在进行教育（希望鼓舞人心），使参与者能够探索关键的设计决策，例如基于QPU和CPU计算的阶段之间的移交。它还将允许参与者通过嬉戏的互动体验动手实践 - 问题尺寸超过当今QPU的局限性。
解决国家DNA分析积压危机
•合并新技术：新技术CANEXPEDITE积压减少。毛细血管电泳（CE）可以在短短几个小时内提供DNA，而无需库样品制备。CE可以处理大多数采样型，以揭示STR（短串联重复）等位基因的大小。犯罪的信息法案件，可以使用该STR数据与国家DNA数据库一起运行，以匹配或排除可疑嫌疑人。下一代测序（NGS）可以执行多个Analyseson一个平台。喜欢CE，NGS揭示了STR等位基因的大小，但是ITOLSO显示了序列特异性数据，这些数据增加了额外的信息，例如外部可见的特征和Bioegemography Ancestry。实验室信息管理系统（LIMS）可以有效地导入数据，时间戳记和记录。现代快速DNA测序仪OperateTwice与标准设备一样快