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引用原始发表的论文（记录的版本）：Xiong，B.，Tang，J.，Li，Y。等（2023）。 Vanadi
钒氧化还原流量电池（VRB）系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用，其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上，固定流量已用于操作方便。但是，在当今高度动态的能源市场环境中，根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是，将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂，因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法，该方法将流速集成到VRB建模中，增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元（GRU）神经网络作为其基本框架，在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计，以优化模型的预测能力，流速被视为关键输入参数，以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验，涵盖了电流和流速的不同条件，以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析，包括等效电路模型和其他数据驱动的模型，证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力，该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测，低误差率不超过0.023 V（1.3％）。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性，突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
在特拉华州校法院
确定的日期：2023年11月30日，斯蒂芬·E·詹金斯，理查德·H·海因斯，阿什比和盖德斯，特拉华州威尔明顿； Renee M. Zaytsev，Constance M. Boland，Ned Babbitt，Thompson Hine LLP，纽约，纽约；托马斯·帕尔默（Thomas Palmer），俄亥俄州哥伦布市的汤普森·希恩（Thompson Hine LLP）；瑞安·布莱克尼（Ryan Blackney），汤普森·希恩（Thompson Hine LLP），伊利诺伊州芝加哥；原告Paragon Technologies，Inc。律师Michael A. Pittenger，Christopher N. Kelly，Tyler J. Leavengood，David A. Seal，Callan R. Jackson，Christopher D. Renaud，Ryan M. Ellingson，Potter Anderson＆Corroon LLP，Wilmington，Wilmington，Delaware；被告律师Terence J. Cryan，Philipp Stratmann，Peter E. Slaiby，Clyde W. Hewlett，Natalie Lorenz-Anderson，Diana G. Purcel和Ocean Power Technologies，Inc。
在特拉华州高级法院
59 Jensen，482 A.2d，112。60 Statev。Pulgini，374 A.2d 822，823（del。1977）（引用美国诉约翰逊案，461 F.2d 285，287（10 th Cir。 1972））。 61 Jensen，482 A.2d，111。 62 Beltempo，675 F.2d，477。 63 Jensen，482 A.2d，112。 64 U.S. v.Cantu，405 F.3d 1173，1778（10 th Cir。 2005）。 65 Emery诉Holmes，824 F.2d 143，149（1 St Cir。 1987）;另请参见U.S.v。Henson，848 F.2d 1374，1381（第6 Cir。 1988）（即使假设信息是“陈旧”，如果新信息刷新“陈旧”信息，这也不会阻止发现可能的原因）。1977）（引用美国诉约翰逊案，461 F.2d 285，287（10 th Cir。1972））。61 Jensen，482 A.2d，111。62 Beltempo，675 F.2d，477。63 Jensen，482 A.2d，112。64 U.S. v.Cantu，405 F.3d 1173，1778（10 th Cir。 2005）。 65 Emery诉Holmes，824 F.2d 143，149（1 St Cir。 1987）;另请参见U.S.v。Henson，848 F.2d 1374，1381（第6 Cir。 1988）（即使假设信息是“陈旧”，如果新信息刷新“陈旧”信息，这也不会阻止发现可能的原因）。64 U.S. v.Cantu，405 F.3d 1173，1778（10 th Cir。2005）。 65 Emery诉Holmes，824 F.2d 143，149（1 St Cir。 1987）;另请参见U.S.v。Henson，848 F.2d 1374，1381（第6 Cir。 1988）（即使假设信息是“陈旧”，如果新信息刷新“陈旧”信息，这也不会阻止发现可能的原因）。2005）。65 Emery诉Holmes，824 F.2d 143，149（1 St Cir。 1987）;另请参见U.S.v。Henson，848 F.2d 1374，1381（第6 Cir。 1988）（即使假设信息是“陈旧”，如果新信息刷新“陈旧”信息，这也不会阻止发现可能的原因）。65 Emery诉Holmes，824 F.2d 143，149（1 St Cir。1987）;另请参见U.S.v。Henson，848 F.2d 1374，1381（第6 Cir。 1988）（即使假设信息是“陈旧”，如果新信息刷新“陈旧”信息，这也不会阻止发现可能的原因）。1987）;另请参见U.S.v。Henson，848 F.2d 1374，1381（第6 Cir。1988）（即使假设信息是“陈旧”，如果新信息刷新“陈旧”信息，这也不会阻止发现可能的原因）。
特拉华州衡平法院
Ned Weinberger、Derrick Farrell、Brendan W. Sullivan、LABATON SUCHAROW LLP、特拉华州威尔明顿；Gregory V. Varallo、BERNSTEIN LITOWITZ BERGER & GROSSMANN LLP、特拉华州威尔明顿；Stephen E. Jenkins、Marie M. Degnan、ASHBY & GEDDES、PA、特拉华州威尔明顿；Jeroen van Kwawegen、Lauren A. Ormsbee、Thomas G. James、Margaret Sanborn-Lowing、BERNSTEIN LITOWITZ BERGER & GROSSMANN LLP、纽约州纽约市；共同首席原告的律师。Martin S. Lessner、James M. Yoch, Jr.、Kevin P. Rickert、YOUNG CONAWAY STARGATT & TAYLOR、LLP、特拉华州威尔明顿； Brian J. Massengill、Michael Olsen、Matthew C. Sostrin、Linda X. Shi，MAYER BROWN LLP，伊利诺伊州芝加哥；被告 TC Energy Corporation 的律师。LASTER，VC
利用深度学习预测老化电池放电
电化学电池是我们社会中无处不在的设备。当用于关键任务应用时，在高度变化的操作条件下准确预测其放电终止的能力至关重要，以支持运营决策并充分利用整个电池的使用寿命。虽然有充电和放电阶段潜在过程的准确预测模型，但老化建模仍然是一个悬而未决的挑战。这种缺乏理解通常会导致模型不准确，或者每当电池老化或其条件发生重大变化时，就需要耗时的校准程序。这对在现实世界中部署高效、强大的电池管理系统构成了重大障碍。在本文中，我们介绍了 Dynaformer，这是一种新颖的深度学习架构，它能够同时从有限数量的电压/电流样本推断老化状态，并以高精度预测真实电池的全电压放电曲线。在评估的第一步中，我们调查了所提出的框架在模拟数据上的性能。在第二步中，我们证明了只需进行少量微调，Dynaformer 就能弥补模拟与从一组电池收集的实际数据之间的差距。所提出的方法能够以可控且可预测的方式利用电池供电系统直至放电结束，从而显著延长运行周期并降低成本。
特拉华州高等法院
2 Parsons v. Dushuttle，2019 WL 1131956，见*1 (Del. Super. Mar. 8, 2019)（引用 Haines v. Kerner，404 US 519, 520 (1972)）。3 Fatir v. Records，2023 WL 6622214，见*2 (Del. Super. Oct. 11, 2023)（引用 Johnson v. Howard，1999 WL 743902，见*1 (Del. Aug. 12, 1999)）。4 Lee v. Johnson，1996 WL 944868，见*1 (Del. Super. June 4, 1996)（原文重点）。5 Sanders v. Dep't of Just. ，2020 WL 1171045，见*1 (Del. Super. Mar. 11, 2020)（引用 10 Del. C. § 8803(b)）。6 Fatir，2023 WL 6622214，见*4（引用 Johnson，1999 WL 743902，见*1）；Marvel v. State，2014 WL 7009516，见*2 (Del. Super. Dec. 8, 2014)（引用 Cannon v. McCreanor，2003 WL 943247，见*2 (Del. Super. Mar. 6, 2003)）。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
特拉华州衡平法院
Raymond J. DiCamillo、Kevin M. Gallagher、Daniel E. Kaprow 和 Caroline M. McDonough，RICHARDS, LAYTON & FINGER，PA，特拉华州威尔明顿；David J. Margules 和 Brittany M. Giusini，BALLARD SPAHR LLP，特拉华州威尔明顿；Mark A. Kirsch 和 Adam H. Offenhartz，GIBSON, DUNN & CRUTCHER LLP，纽约州纽约市；Colin B. Davis，GIBSON, DUNN & CRUTCHER LLP，加利福尼亚州欧文市；Terence M. Grugan，BALLARD SPAHR LLP，宾夕法尼亚州费城；Kevin P. Chilton 将军、Thomas A. Corcoran、Eileen P. Drake 和 Lance W. Lord 将军的法律顾问
通过运动吸引强大的通信网络
协作感知允许在多个代理（例如车辆和基础）之间共享信息，以通过交流和融合来获得对环境的全面看法。当前对多机构协作感知系统的研究通常会构成理想的沟通和感知环境，并忽略了现实世界噪声的效果，例如姿势噪声，运动模糊和感知噪声。为了解决这一差距，在本文中，我们提出了一种新颖的运动感知robus-Busban通信网络（MRCNET），可减轻噪声干扰，并实现准确且强大的协作感知。MRCNET由两个主要组成部分组成：多尺度稳健融合（MRF）通过驱动跨语义的多尺度增强的聚集到不同尺度的融合特征，而运动增强机制（MEM）捕获运动上下文，以补偿动作对物体引起的信息，从而解决了姿势噪声。对流行的协作3D对象检测数据集的实验结果表明，在噪声方案中，MRCNET优于使用较少的带宽感知性能的噪声方案。我们的代码将在https://github.com/indigochildren/collaborative-ception-mrcnet上进行重新释放。
hexaware-drhp.pdf
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