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自动除颤器对心脏患者的远程监控-IJRPR
广泛采用电动汽车（EV）取决于可靠有效的电池管理系统的开发。一个关键的挑战在于确保整个车辆寿命中的电池健康，安全性和最佳性能。传统方法通常依赖于预定的维护或发生故障后的反应措施。本文介绍了一种新颖的方法 - 一种AI驱动的机器学习（ML）框架 - 用于主动电动电动电动电池健康管理。我们建议的系统解决了三个关键方面：实时故障检测，持续的健康监测以及剩余的使用寿命（RUL）锂离子电池的预测。该框架利用电池管理系统（BMS）的丰富数据流，包括电压，电流，温度和细胞健康参数。通过采用高级ML算法，系统可以实时分析此数据，以识别偏离正常工作模式的异常。这可以尽早发现潜在的电池故障，以防止安全危害和性能退化。此外，本文探讨了回归或深度学习技术在RUL预测中的应用。这允许主动维护计划，优化资源分配以及由于意外的电池故障而最大程度地减少停机时间。该框架不断学习和适应累积数据的能力可确保准确性和可靠性的持续提高。本文提出了对电动汽车中智能电池管理的重大进步。我们将深入研究拟议的ML框架，详细介绍其功能，以进行故障检测，健康监测和RUL预测。将提出实验结果和性能指标，以验证我们方法的有效性。最后，我们将讨论该AI驱动系统对EV电池健康管理未来的潜在影响及其对更可靠和可持续的运输环境的贡献。除了对单个车主的直接利益外，该AI驱动的电池管理系统的广泛实施还具有对更广泛的社会和环境影响的巨大希望。通过提高电动汽车电池的寿命和效率，该技术可以显着降低与电池制造和处置相关的环境足迹。通过主动维护延长锂离子电池的寿命不仅可以保存宝贵的资源，还可以减轻电池生产的环境影响，这涉及有限的原材料和能源密集型制造工艺。
用于剩余有用寿命估计（NMPM）的嘈杂多径平行混合模型
最近，对不同深度神经网络（DNNS）架构的平行杂交模型的持续发展，越来越多的兴趣激增，以保持有用寿命（RUL）估计。在这方面，本文在文献中的第一次介绍了一种新的基于Hybrid DNN的框架，用于RUL估算，称为嘈杂的多径平行混合模型，用于剩余有用的寿命估计（NMPM）。提议的NMPM框架是三个平行路径的编写，第一个使用了一个嘈杂的双向长短术语记忆（BLSTM），用于提取时间特征并学习在两个方向，正向和后门中学习序列数据的依赖。第二个平行路径采用嘈杂的多层感知器（MLP），由三层组成以提取不同特征类别的层。第三个平行路径利用嘈杂的卷积神经网络（CNN）来提取特征的组成类。然后将三个平行路径的串联输出送入嘈杂的融合中心（NFC）以预测RLU。提出的NMPM已根据嘈杂的训练机制进行了培训，以增强其泛化行为，并增强模型的整体准确性和鲁棒性。使用NASA提供的CMAPS数据集对NMPM框架进行了测试和评估，该数据集说明了卓越的性能与最先进的对应物相比。
在早期的先天盲人的“视觉”皮层中解码到达方向
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预测和健康管理中后预测决策的回顾
预测和健康管理 (PHM) 过程主要基于三个过程：数据采集和健康评估过程（其中采集和处理传感器信号）、诊断和预测过程（其中检测故障源并预测剩余使用寿命 (RUL)）以及最终决策过程（指预测和健康管理中的术语管理）。本文回顾了文献中关于 PHM 背景下决策的不同方面。选定的论文将接受内容评估并根据决策类型分组。此外，本文还对以前的研究进行了综合，有助于确定决策过程中的新趋势和不足之处。综合研究可以指导未来的工作。
预测和健康管理中后预测决策的回顾
预测和健康管理 (PHM) 过程主要基于三个过程：数据采集和健康评估过程（其中采集和处理传感器信号）、诊断和预测过程（其中检测故障源并预测剩余使用寿命 (RUL)）以及最终决策过程（指预测和健康管理中的术语管理）。本文回顾了文献中关于 PHM 背景下决策的不同方面。选定的论文将接受内容评估并根据决策类型分组。此外，本文还对以前的研究进行了综合，有助于确定决策过程中的新趋势和不足之处。综合研究可以指导未来的工作。
可解释的输入输出隐藏的马尔可夫基于模型的深钢筋学习，用于预测涡轮扇击发动机
可以将预测性维护归类为（i）预后：预测失败并提前通知替换或修复（剩余使用寿命或简短的RUL通常用作预后方法，这是对设备或系统剩余寿命的估计，直到它变得无功能性[20]）; （ii）诊断：通过因果分析或（iii）主动维护来预测未来失败的实际原因：预测并减轻故障模式和条件发展之前[6]。虽然主动维护捕获了潜在失败的根本原因，但预测维护执行了整体数据分析，以确保安排的维护。在本文中，将在预测性维护涡轮增压引擎的背景下进行研究[4,18]。
电力电子人工智能应用概述
在过去的几十年中 [1]，[2]。人工智能的目的是促进具有像人类一样学习和推理能力的智能系统。它具有巨大的优势，并已成功应用于许多工业领域，包括图像分类、语音识别、自动驾驶汽车、计算机视觉等。电力电子技术潜力巨大，可从人工智能的发展中受益。人工智能有各种各样的应用，包括电源模块散热器的设计优化 [3]、多色发光二极管 (LED) 的智能控制器 [4]、风能转换系统的最大功率点跟踪 (MPPT) 控制 [5]，[6]、逆变器的异常检测 [7]、超级电容器的剩余使用寿命 (RUL) 预测 [8] 等。通过实施人工智能，电力电子系统具有自我意识和自适应能力，因此可以提高系统自主性。
权力的重大问题：疫苗强制令案和行政权力的界限
最后，第四部分探讨了这两项裁决的一些更广泛的影响。虽然 NFIB 通常被视为右翼的胜利，而拜登诉密苏里州案则被视为左翼的胜利，但这不一定是这两个案件的长期遗产。相反，各个政治派别的美国人都可以从司法执行对行政权力的限制中获益良多。拜登政府在 NFIB 案中声称拥有的那种全面的单方面权力很容易被未来的共和党政府滥用。法院在拜登诉密苏里州案中对法定内容的合理解释也预示着未来的美好。同时，这两个案件（尤其是 NFIB 案）推理中的重大失误强化了改革影子案卷的论点，尽管这个问题可能没有任何简单的解决办法。
结合布朗运动和相似原理的方法来改进剩余使用寿命预测
如今，基于状态的维护 (CBM) [1] 是制造业越来越多地尝试采用的一种维护策略，目的是降低设备单元的生命周期成本并延长其可用性。CBM 使用实时信息通过恢复设备单元的功能特性来优化维护时机。它基于设备单元的当前健康监测，因此添加预测工具来预测未来状态和预测维护非常重要。故障预测是 CBM 的主要任务之一。它根据状态监测信息估计设备单元的 RUL。通常，预测方法可以根据所用信息的类型分为三大类。这些类别 [2]、[3] 被定义为基于物理模型的方法、数据驱动的方法和基于融合的方法。基于物理模型的方法 [4] 使用显式数学模型来表示动态系统的退化。数据驱动的方法基于状态监测，
主动 - batter-Replacement-Onboarding guide- ...
主动的电池更换是针对斑马移动计算机的核心Zebra Onecare™维护计划的新服务。电池属于剩余的使用寿命（RUL）小于30天时，将主动更换。根据该类别中确定的所有电池将根据服务登机期间提供的信息发送到最终用户位置的替换。没有猜测需要更换电池的工作，因为新服务为您提供了所有工作。使用斑马的专利预测分析算法对所有电池进行每日/每月监控。斑马识别将在接下来30天内故障的电池时，将发货新电池。当在最终用户位置收到新电池时，可以将其换成电池差，并且可以从客户操作环境中删除较旧的电池。2。入职阶段和要求：