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基于现代机器学习算法的电动汽车锂离子电池降解建模的一种新颖的智能功能选择策略
锂离子电池是电动汽车和可再生能源应用的关键存储技术。但是，电池的复杂降解行为会影响其容量和寿命。因此，电池容量损失预测对于确保电池的寿命，安全性和可靠操作至关重要。本研究提出了一个基于策略的智能功能选择（SFS），用于电池日历和循环损耗预测。提出的方法论从当前时间步的电池数据以及上一个时间步骤中选择输入参数，然后将其用于模型训练和测试。的结果表明，提出的SFS方法与ML算法结合使用，提高了预测准确性，并减少了本研究中应用的所有机器学习算法的平均绝对误差。提出的SFS方法能够挖掘有用的特征，因此在实际EV使用条件下提供了良好的概括能力和准确的预测结果，以造成锂离子电池的容量损失。此外，结果还描述了与SFS方法结合使用时，电池日历和周期损耗预测的ML方法的性能准确性会改善。与所提出的SF结合使用时，观察到高斯工艺回归（GPR），随机森林（RF）和XGBoost方法的电池容量损失的预测准确性更大。这是首个基于特征选择的ML应用程序，用于独立执行电池日历和环状损失预后。
2023双年度报告网络军团服务奖学金
通过“网络之桥”计划等项目努力以及针对传统黑人学院和大学的有抱负的首席研究员的外展计划，CyberCorps ® SFS 计划正在采取大胆措施，使国家的网络安全劳动力更具包容性、多样性和可及性。安全运营中心和合作教育等新模式也是培养新网络安全人才的开创性方法。SFS 计划还采取了全面的方法来培养对网络安全的早期兴趣。这些例子包括专注于 K-12 教育的计划，包括 GenCyber，以及向大学理事会颁发的奖项，支持创建网络安全高级先修课程。
2023-2024 年家庭能源援助计划 (HEAP) 预...
• 获取并验证当前供应商 ID 和客户帐号，并进行任何必要的更正。地区必须将报告 WRTS UPS-HEAP-BY- VENDOR / UPS HEAP 的相应部分发送给供应商，以协助验证帐号。• 验证供应商在福利发放控制系统 (BICS) 中是否拥有全州财务系统 (SFS) 数据、是否在 HEAP 参与供应商列表中处于活跃状态，以及是否正确链接到有效的 SFS 供应商 ID。• 审查报告中可能符合条件的案例，以确定 TA 或 SNAP 预算是否正确反映了 HEAP 状态（例如，正确的住房、燃料类型和标准公用事业补贴 (SUA) 指标）。
Space Systems Command Organization
• 1 ROPS • 5 SLS • 45 CES • 45 FSS • 45 LRS • 45 CONS • 45 SFS • 45 CPTS • 45 WS • DET 2 – Ascension • Delta Staff Agencies
