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锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。
Alinco Incorporated，电子部门
该设备已经过测试并根据FCC规则的第15部分进行了测试。这些限制是DESIAN的，以提供合理的保护，以防止住宅安装中的有害干扰。This equipment generates, uses and can radiate radio frequency energy and, if not installed and used in accordance with the instructions, may cause harmful interference to radio communications.However,there is no guarantee that interference will not occur in a particular installation, If this equipment does cause harmful interference to radio or television reception, which can be determined by turning the equipment off and on, the user is encouraged to try to correct the interference by one or more ofthe following measures ： •重新定位或重新安置接收天线。•增加设备和接收器之间的分离。•将电源连接到与接收器连接的电路上的插座。•请咨询经销商或经验丰富的广播/TVTechnicians以寻求帮助。
操作手册Itamar Medical Ref OM2196370
1.1使用WatchPat™One（WP1）设备的预期使用 /适应症是一种无创的家庭护理设备，可与怀疑患有与睡眠相关的呼吸障碍的患者使用。WP1是检测与睡眠相关的呼吸障碍，睡眠分期（快速眼部运动（REM）睡眠，睡眠，睡眠和唤醒），打s和身体位置的诊断辅助。The WP1 generates a peripheral arterial tonometry ("PAT") Respiratory Disturbance Index ("PRDI"), Apnea-Hypopnea index ("PAHI"), Central Apnea-Hypopnea index ("PAHIc"), PAT sleep staging identification (PSTAGES) and optional snoring level and body position discrete states from an external integrated snoring and body position sensor.WP1的pstages，打s级和身体位置为其PRDI/PAHI/PAHIC提供补充信息。WP1的pstages，打s水平和身体位置不打算用作诊断与睡眠有关的呼吸障碍，处方治疗或确定是否保证其他诊断评估的唯一或主要基础。
生成的AI可改善Web可访问性-IJRPR
D-1,2,4-丁二醇（BT）是增塑剂，聚合物，阳离子脂质和药物生产中的重要化学物质。它在1,2,4-丁二醇三硝酸酯（BTTN）生产中也具有重要作用，这是一种适合更换传统硝酸甘油（Abdel-Ghany等，2013; Cao等，2015）的推进剂和爆炸性配方中的能量增塑剂。对冲击，较高的热稳定性和挥发性较小的敏感性比硝酸甘油的优势降低了（Gouranlou，＆Kohsary，2010年）。Chemical reduction of malic acid using NaBH 4 leads to 1,2,4-Butanetriol producedion (Gouranlou & Kohsary, 2010; Bamba et al., 2019), Although this production process generates great amount of borate salts as a disposal by-product, but provide other catalysts such as copper chromite and rubidium for 1,2,4-butanetriol production (Niu et al., 2003年），催化减少需要特定条件，例如高压和高温。此外，副产品的不可避免的产生降低了1,2,4-丁二醇生产率（Niu等，2003； Bamba等，2019）。
墨西哥卫生经济的经济足迹
除了直接影响外，健康经济还在墨西哥经济中产生溢出效应。由于中间产品以及健康经济及其供应商产生的收入的部分支出，该部门产生了间接和诱导效应。直接、间接和诱导效应的总和，即该部门的经济足迹，达到 1289 亿美元，就业人数超过 380 万。换句话说，健康经济产生的每 1 美元 GVA 都会在墨西哥经济中产生 0.8 美元。健康经济中的五个工作岗位为墨西哥经济提供了三个额外的工作岗位。
Menlo Security
ACR利用了所有现代浏览器都使用通用框架来描述网页上的元素（文本，图形，视频等）的事实。当Web内容在用户的浏览器中正常执行时，它会生成文档对象模型（DOM）元素和关联的渲染树，该树告诉浏览器如何创建用户的显示。在MSIP中执行Web会话时，它还生成DOM并渲染树信息，然后通过ACR协议优化并通过ACR协议传递到用户的浏览器。用户的浏览器获取通过协议传递的信息，并生成用户的视图，就好像内容在本地浏览器中执行一样。
echomri系统
Q. 机器会产生热量吗？ 如果是，多少？ A. 该设备具有五个核心组件：磁铁，传感器组件，模拟电子，数字电子设备和LCD监视器。 大鼠/小鼠磁体是永久的，不是电磁体，因此没有产生热量。 成年人类磁铁是一种电磁体，但产生相对少量的热量，等于计算机工作站。 天线组件的操作会产生可忽略的热量。 模拟电子盒会产生少量的热量，因此该盒子甚至不需要风扇。 仪器产生的最多热量来自数字电子产品，该数字电子设备具有标准的计算机型风扇，其耗尽与典型的个人计算机或典型的灯泡一样多的热量。 在正常的实验室环境中，不需要特殊的空调或环境环境。Q.机器会产生热量吗？如果是，多少？A.该设备具有五个核心组件：磁铁，传感器组件，模拟电子，数字电子设备和LCD监视器。大鼠/小鼠磁体是永久的，不是电磁体，因此没有产生热量。成年人类磁铁是一种电磁体，但产生相对少量的热量，等于计算机工作站。天线组件的操作会产生可忽略的热量。模拟电子盒会产生少量的热量，因此该盒子甚至不需要风扇。仪器产生的最多热量来自数字电子产品，该数字电子设备具有标准的计算机型风扇，其耗尽与典型的个人计算机或典型的灯泡一样多的热量。在正常的实验室环境中，不需要特殊的空调或环境环境。
出版版本引用 (APA)：Popović, M.、Dhali, M. A. 和 Schomaker, L. (2021)。基于人工智能的作者识别为死海古卷的未知抄写者生成了新的证据，以大以赛亚古卷 (1QIsaa) 为例。 《公共科学图书馆一》，16(4)，文章 e0249769。 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249769
死海古卷是圣经古代抄写文化的有力证据。本研究采用创新的古文字学方法（研究古代手写体）作为了解这种抄写文化的新切入点。古文字学的问题之一是在书写风格近乎统一的情况下确定作者的身份或差异。大以赛亚书卷（1QIsa a）就是一个例子。为此，我们使用模式识别和人工智能技术对古文字学进行创新，并开拓个人抄写员的微观层面，以开放了解圣经古代抄写文化。我们报告了该古文字学系列栏目中出现断点的新证据。在没有事先假设作者身份的情况下，基于降维特征空间的点云，我们发现手稿前半部分和后半部分的列最终位于这种散点图的两个不同区域，特别是对于一系列数字古文字工具而言，每个工具都涉及脚本样本非常不同的特征方面。在二次独立分析中，现在假设作者存在差异并使用另一种独立特征方法和几种不同类型的统计测试，在列系列中发现了一个切换点。在第 27-29 列中出现了明显的相变。我们还展示了距离方差的差异，因此手稿第二部分的方差更高。鉴于两半之间存在统计学上的显著差异，我们通过目视检查字符热图和脚本中最具区分力的 Fraglet 集，进行了第三级事后分析。这项研究表明，两位主要抄写员（各自表现出不同的书写模式）负责抄写《以赛亚书卷》，该研究通过提供新的、切实的证据，揭示了圣经的古代抄写文化，证明古代圣经文本并非仅由一位抄写员抄写，而是多位抄写员在仔细模仿另一位抄写员的书写风格的同时，可以就一份特定的手稿密切合作。