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白皮书
北美电动汽车和能源存储系统的指数增长需要开发锂离子电池组件的强大的国内供应链，尤其是阴极的活动材料（CAM）。Novonix开发了一种创新的全简洁，零浪费的阴极合成过程，该过程消除了共同的步骤，大大降低了用水，废物和成本。这种方法简化了生产流，减少单位运营并降低功耗，与常规阴极合成路线相比，资本费用强度的降低30％，降低了近50％（不包括原料）处理成本。Novonix的单晶Lini 0.6 MN 0.2 CO 0.2 O 2（NMC622），通过全干，零浪费的过程合成，表现出与商业产生的单晶NMC622的可比较的电化学性能。全细胞电池测试表明有竞争力的排放能力（Q D），第一周期效率（FCE），气体演化和长期循环稳定性。这些表明，全干，零浪费的过程对于产生高质量的NMC凸轮是可行的，同时具有重要的环境和经济优势。该技术在其他阴极化学中的进一步探索和应用可能在开发锂离子电池的可持续和成本效益的国内和全球供应链中发挥关键作用。
Josh.ai 白皮书
● Josh.ai 专有自然语言处理 (NLP) 概述 ● Lutron 系统如何与 Josh.ai 集成 ● 编程最佳实践，为环境设备的语音控制奠定成功的基础 ● 通过 Josh.ai 控制 Lutron 系统和设备的功能 ● 语音控制环境的好处 本文的目的是提出语音控制环境的标准，以帮助成功部署 Lutron 项目并获得积极的用户体验。 执行摘要 语音控制在智能家居中的普及使得了解如何优化 Lutron 系统以实现最高程度的互操作性变得比以往任何时候都更加重要。如今，大众市场的语音助手解决方案依赖于技能或基于场景的方法，触发短语需要按照口令准确重复。由于这些助手试图处理家庭控制范围之外的各种任务，因此很难准确地解决命令的听错或误译问题。由此产生的体验非常僵化，每个命令都充当口头按钮，助手不知道被控制的设备类型或这些设备的状态变化。相反，Josh.ai 是专门为智能家居控制而设计的。深度 Lutron 集成使 Josh.ai 能够无限扩展和区分哪些类型的设备是可控的、它们位于何处、它们的名称以及它们的当前状态。这种情境感知，加上软件中用于最新命令和房间感知的记忆等功能，提供了更自然的体验，减少了用户逐字记忆激活短语的需要。Josh.ai 通过本地家庭网络与 Lutron 处理器通信。一旦 Josh.ai 和 Lutron 相互验证，Josh.ai 将从 Lutron 学习家庭的配置。Josh.ai 开始提取楼层、房间和设备类型。由于 Josh.ai 直接与项目中的每个设备通信，因此良好的 Lutron 编程对于确保用户友好的体验是必不可少的。安装完成后，接下来是关键的支持程序
