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Karthikeyan Palanichamy 1*，Jatin Soni 2 1*产品所有者，Karthikeyanpalanicham@yahoo.com 2软件开发人员，jatinsonii@yahoo.com引用：ka 1*高级软件质量工程师Lucid Motors，Raviarvind25@yahoo.com 2产品经理GM，srinivasreddydolu@yahoo.com引用：Ravi Aravind，E Laxmi 1*，Noria Farooqui 2 1*研究学者，管理与商业研究学院，新德里111 地理研究中人文主义的解释 1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
文章信息ABS范围降低电池功能是广泛采用电动汽车（EV）的主要障碍。因此，需要解决方案来优化锂离子电池的安全性，性能和周期寿命。为了解决这个问题，我们提出了第一个AI驱动的电池管理系统（BMS），能够对电动电池电池中的最先进，最先进的健康状况和可能的故障动态进行无模型的预测。我们利用工业X射线计算机断层扫描来检查内部电极，分离器质量和电荷以及电化学阻抗光谱谱图来量化细胞最新状态。我们的无模型方法可以解决实验和工业EV的数据；我们证明了突破性的预测准确性，既不需要校准，也不需要任何商业工具援助。该方法在定性上对电池性能的看法提供了一种新颖的视角，这将使最终的理解和优化设计。我们的方法直接支持可持续性和电动汽车的低成本驾驶。车辆电气化和杂交的提高需要加速锂离子电池性能和安全性的进步，这主要依赖于复杂的嵌入式电池管理系统。具体来说，终身对单个细胞的最先进（SOC）和最先进的（SOH）的准确跟踪具有基本重要性。可靠性降低不仅会影响硬件在循环研究中的承诺，而且会影响电动汽车行业扩散的直接结果。在这些功能中表现不佳的影响将导致电动汽车滞留在高速公路侧，大规模电力缓冲区的停机时间，减少总体电动汽车电池组的使用以及早期频繁的昂贵降级和更换。仅凭电池特性就会出现许多问题，并且共识是问题只会变得更加严重。为了强烈降低这种风险并适应电气化的演变，需要通过追求针对电池监控，建模和管理的高级机器学习算法来延长电池使用寿命。关键字：优化电动汽车性能，电动汽车（EV），电池管理系统（BMS），AI（人工智能），性能优化，能源效率，机器学习，电池电量（SOC），电池健康状况（SOH）
副教授地址：M。Karthikeyan M.Sc.博士，P
Bharathidasan大学生物信息学系委员科学，ACSIR，CSIR-人力资源发展中心，印度加兹阿巴德。 5。 选拔委员会成员Bharathidasan大学生物信息学系委员科学，ACSIR，CSIR-人力资源发展中心，印度加兹阿巴德。 5。 选拔委员会成员Bharathidasan大学生物信息学系委员科学，ACSIR，CSIR-人力资源发展中心，印度加兹阿巴德。5。选拔委员会成员
进入疲倦的大脑的窗户-Rohith Karthikeyan
目的：我们检查了疲劳的视觉空间工作记忆任务期间神经活动的时空动力学及其在心率及其可变性（HR/HRV）的相关性。背景：fatigue的神经和生理驱动因素是复杂的，耦合的，知识不足。涉及结合了神经指数的实现和生理措施的准备状态可以促进操作环境中疲劳状态的测量。方法：通过性别平衡的16个健康成年人，完成了60分钟疲劳的视觉空间工作记忆任务。分析了任务绩效，努力和疲劳，脑血液动力学和HR/HRV的主观措施的变化。大脑激活，相关大脑网络中的功能和有效连接与HR/HRV的光谱和时间特征进行了对比。结果：任务绩效引起了负责维持工作记忆能力的地区的神经行动的增加。随着时间上的效果的发作，可以看到资源UTIZATION增加了与任务相关的网络的增加。随着时间的流逝，前额叶皮层中的功能连接被认为会削弱，并且随着已知的驱动工作记忆的关键区域之间的因果关系发生了变化。HR/ HRV指数被认为在额叶前皮层中紧随活动。结论：这项研究为在任务效果下的工作记忆的神经生理基础提供了一个窗口。应用程序：这里的发现可以告知认知疲劳的通道索引的开发。hr/hrv在很大程度上显示出反映负责工作记忆的皮质网络的变化，因此支持在生态有效的条件下不引人注目的状态接收的可能性。