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2020年3月27日 类别偏差CD-2020-02 更正...
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使用神经网络的一般电流轮廓充电的健康估计和增量能力分析的电池状态
摘要 - 递增能力分析（ICA）和不同的电压分析（DVA）通常需要电池降解监控的恒定当前条件，这限制了它们在现实情况下的适用性。本文提出了一种统一的方法，可以在一般充电当前概况下启用基于ICA/DVA的降解监测，这在文献中尚未解决。首先，提出了一种新颖的虚拟增量能力（IC）和不同电压（DV）的概念。第二，两个相关的卷积神经网络（CNN），称为U-NET和CONC-NET，是为了构建虚拟IC/DV曲线的构建，并估算了跨任何状态（SOC）范围内的一般充电概况的健康状况（SOH），以满足某些约束。最后，提出了两个称为移动U-NET和移动网络的CNN，分别替换了U-NET和Conv-NET以进行车载实现。它们会大大减少计算和内存需求，同时在虚拟IC/DV曲线构建和SOH估计中保留性能。在具有各种快速充电协议和SOC范围的电池模块的广泛实验数据集上进行了测试，拟议的U-NET和移动U-NET构造精确的虚拟IC/DV曲线可以提取有价值的降级功能。建议的Conv-NET和移动网络提供的模块级SOH估计值，根平方误差（RMSE）小于0.5％。关键字 - 增量容量分析；差分伏分析；非恒定电流充电；快速充电；卷积神经网络；健康状况估计
俄罗斯的可再生能源和绿色市场发展
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Delodualbond®阳离子
提供的数据和信息基于在实验室条件下进行的测试。有关产品行为的可靠信息sudfwlfdo frqglwlrqv dqg lwv vxlwdelolw \ iru dvshflġf sxusrvh fdqqrw eh frqfoxghg iurp wklv，w lv wkhfxvwrphułvuhvsrqvlelolw \ wr whvw wkh wkh vxlwdelolw \ ri d s surgxfw iru wkh lqwhqghg sxusrvh e \ frqvlghulqj doovshflġf uhtxluhphqwv dqg dqg e \ dsso \ lqj vwdqgdqgdugv wkh wkh wkh fxvwrphu ghhpphu ghhppv ghhpv vxlwdeoh h j' fkhplfdo surshuwlhv ri wkh pdwhuldov wr eh surfhvvhg zlwk wkh wkh surgxfw dv dv zhoo dv doo dv doo dfwxdolqġxhqfhv xhqfhv rffxuulq gxulqjj wudqvsruw vwrudy crandions crauiatiation cryation of the crapiatiatiat of the ecration verfhq。产品与实验室条件下的行为相比。All data provided are typical average values or XQLTXHO\GHWHUPLQHGSDUDPHWHUVPHDVXUHGXQGHUODERUDWRU\FRQGLWLRQV7KHGDWDDQGLQIRUPDWLRQSURYLGHGDUHWKHUHIRUHQRJXDUDQWHHIRUVSHFLĠFSURGXFW surshuwlhv ru wkh vxlwdelolw \ ri wkh surgxfw iru dvshflġf sxusrvh 1rwklqj frqwdlqhg khuhlq khuhlq khuhlq vkdoo eh sdwhqwv ru wr frqvwlwxwh d shuplvvvlrq hqfrxudjhphqw ru uhfrpphqgdwlrq wr sudfwlfh dq \ ghyhorsphqw fryhuhg e \ dq \ dq \ sdwhqwv zlwkrxw zlwkrxw zlwkrxw shuplxw shuplvvv wk rzqhu ri wklv sdwhqw $ oo surgxfwv surylghg e \'（/2 duh vxemhfw wr'（/2łv *hqhudo 7hupv ri％xvlqhvv 9huedo dqfloodu \ dqfloodu \ djuhhhhhhhhhhhhhhhphp duhphp duh duh ghhhhhhh hh hh hh hh h h [lv qrw w h [l]
![arxiv：2105.04602v1 [Quant-ph] 2021年5月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bf6f68b7817e095111038f8187ab74d2d1213279.webp)
arxiv：2105.04602v1 [Quant-ph] 2021年5月10日
量子纠缠是实施光学量子信息过程（QIP）[1-7]的必不可少的资源。传统上，两类的方法是通过根据波粒子二元性来利用两个不兼容的光方面的一个，并通过利用两个不相容的光方面的一个并行培养。conto，这些发展通过利用了有限维度（例如photon和光的极化）[1-4]或连续变量（CV）状态（例如，有效的希尔伯特空间）（例如，二维式希尔伯特空间）（例如，效果）（例如，五个）状态（例如，二维的希尔伯特空间（5 fimentientional）的含量（例如，均匀的希尔伯特空间），通过使用任何一个离散变量（例如photon数量和光极化），从而导致了两个不同的方向。在实践中，两个编码都显示了各自的贴生，但也暴露了个体弱点。对光子丢失的关注点较少，涉及单个光子的DV协议通常几乎具有单位有限态，但依赖于概率实现和高效的单光子检测器。相比之下，使用电磁场的正交组件的CV替代方案庆祝明确的状态歧视，无需进行操作和完美的同源性检测效率，但由于其偶数，因此从光子损失和固有的低状态损失和固有状态损失中获得了SUISCHER，因此由于其耦合而产生。最近，No-Tablee治[8-22]已致力于利用两种方法，以克服固有的个体局限性。在统一的混合体系结构中集成DV和CV技术的进展已经掌握了分布和互连光学DV和CV量子状态（或Qubits）的能力。一个人可以设想两个编码之间的异质量子网络需求传递。因此，这些混合技术为实现可扩展的QIP和量子通信提供了新的光。
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抽象的石墨烯纳米 - 丝带结构可以通过3个规则的六边形网格建模。我们将其转换为矩形坐标系，以便识别V 2（5 - 8-5）双空位（DV）缺陷或Stone -Wales SW（55-77）缺陷的唯一位置。这是通过沿着基础图的边缘使用闭合路径的长度来完成的。通过从一个顶点发送信号并检测返回的冲动，可以通过实验观察结构的光谱。使用痕迹公式可以确定所有闭合路径（周期性轨道）的长度在放置检测器的给定顶点的启动和结束。我们提出了一种算法，该算法可以通过使用最多三个参考点来查明DV缺陷的精确坐标。同样，我们提供了用于查找SW缺陷的算法。