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增强锂离子电池老化模拟
• 目标：使用连续损伤模型 (CDM) 来告知单粒子模型 (SPM) 中的参数。• 方法：使用给定 CDM 模拟的电压曲线，优化设计变量以最小化 SPM 电压曲线中的差异。• 设计变量：扩散、半径、交换电流密度、过电位
锂离子电池的单粒子模型
摘要：本文研究了电池电化学模型的校准和验证问题，这是朝着准确估算电池重要变量的强制性步骤，例如充电状态（SOC）和健康状况（SOH）。在这里，考虑了单个粒子模型（SPM），该模型通过抛物线偏微分方程（PDES）数学描述了电池内部管理现象，但众所周知，其参数很难测量或估计。通过线性有限维模型适当地近似此模型后，这里提出了SPM校准的系统过程，并验证了电池循环在电动车辆应用中发出的实际数据，即，在标准驾驶周期的情况下。在一种新颖的SOC估计方法中，适当校准的SPM以及电压和电流的度量可以在分析上将内部空间分布的离子浓度与equlibrium浓度连接起来，这反过来又是电池SOC的图像。结果表明，SPM可以可靠地预测电池内部离子的浓度，并进一步用于社会准确估计。
具有荣誉的网络安全计算机科学学士
•最低CGPA为2.00的入学或基础研究的通过；或•任何两个（2）受试者或任何等效资格的STPM通过C（CGPA 2.00）最低级别的通行证；或•在任何两（2）名受试者中，在Stam的通行证最低级别的Jayyid；并获得：•SPM级别或其同等数学的其他数学；或•SPM级别或其同等学历的数学以及任何一（1）个科学，技术或工程学科。
通过自动化技术探索介电薄膜中的泄漏...
使用扫描探针显微镜 (SPM) 中的自动化实验探索介电薄膜中的电子传导途径。在这里，我们使用大视场扫描来确定局部导电点的位置，并开发 SPM 工作流程以自动化方式探测它们在更高空间分辨率下的动态行为，这些行为是时间、电压和扫描过程的函数。使用这种方法，我们观察到 20 纳米厚的铁电 Hf 0.54 Zr 0.48 O 2 薄膜中导电点的变化行为，其中导电点在连续扫描过程中消失并重新出现。扫描过程中还会出现新的导电点。自动化工作流程是通用的，可以集成到各种显微镜技术中，包括 SPM、电子显微镜、光学显微镜和化学成像。
扫描探针显微镜系统的多功能平台
自从 80 年代发明以来，扫描探针显微镜 (SPM) 在大学和工业界中就非常流行，用于检查许多不同的样本参数。这是将这项技术更贴近操作员的效果。尽管易用性为不需要太多劳动力的测量提供了可能性，但定量分析仍然是市场上扫描探针显微镜的限制。根据纳米计量组的经验，SPM 仍然可以被视为定量检查热、电和机械表面参数的工具。在这项工作中，我们提出了一个 ARMScope 平台作为多功能 SPM 控制器，它被证明可用于各种应用：从原子分辨率 STM（扫描隧道显微镜）到多共振 KPFM（开尔文探针力显微镜）到商用 SEM（扫描电子显微镜）。
人工智能计算机科学学士学位，...
• 通过大学预科课程或预科课程，且最低 CGPA 为 2.00；或 • 通过 STPM，任意两 (2) 门科目最低成绩为 C（CGPA 2.00），或获得同等资格；或 • 通过 STAM，任意两 (2) 门科目最低成绩为 Jayyid；并且获得以下学分： • SPM 级别或同等水平的附加数学；或 • SPM 级别或同等水平的数学和任何一 (1) 门科学、技术或工程科目。
AC0500OR22725配美系
使用扫描探针显微镜 (SPM) 中的自动化实验探索介电薄膜中的电子传导途径。在这里，我们使用大视野扫描来确定局部导电点的位置，并开发 SPM 工作流程，以自动化方式探测它们在更高空间分辨率下随时间、电压和扫描过程变化的动态行为。使用这种方法，我们观察到 20 nm 厚的铁电 Hf 0.54 Zr 0.48 O 2 薄膜中导电点的变化行为，其中导电点在连续扫描过程中消失并重新出现。扫描过程中还会出现新的导电点。自动化工作流程是通用的，可以集成到各种显微镜技术中，包括 SPM、电子显微镜、光学显微镜和化学成像。
计算机科学学士（荣誉）（人工智能）
I. 以两门科目满分或同等成绩通过马来西亚高级教育文凭（STPM），且累积平均绩点（CGPA）至少为 2.0，并且以数学成绩通过马来西亚教育文凭（SPM）或同等学历；或 ii. 通过马来西亚政府认可的大学预科课程或 PPT 基础课程，且 CGPA 为 2.0，并且获得 SPM 或同等学历的数学成绩；或 iii. 通过 A 水准考试，且至少通过两门科目，包括 SPM 或同等学历的数学成绩；或 iv. 通过统一考试证书（UEC），并且在包括数学和英语在内的五门科目中至少获得 B 级；或 v. 获得计算机深造文凭 [4 级，马来西亚资格框架 (MQF)] 或同等学历，且 CGPA 至少为 2.5；或获得 CGPA 低于 2.5 但高于 2.0 的候选人可能会被录取，但需经过严格的内部评估程序；或 毕业文凭（4 级，MQF），而不是计算机专业，CGPA 最低为 2.5 并在 SPM 级别获得数学学分；或 vi. 马来西亚政府承认的其他同等资格。 vii. 对于非马来西亚公民，请参阅马来西亚资格鉴定机构 (MQA) 的海外资格清单及其
景观设计过程中的能量有效的解决方案
摘要。在数字化转型时代，人工智能（AI）正在成为一种基础技术，它正在推动许多行业的效率和创新。AI具有很大影响的一个领域是智能预测维护（SPM）。行业正在逐渐从旧的反应性维护模型转变为使用AI的方法。此转变有助于最大程度地减少停机时间，降低成本并提高运营效率。本文探讨了AI实现SPM的许多好处，现实世界应用和技术。基于系统的SPM使用机器学习分类器已与深度学习算法LSTM相结合，以优化Sonelgaz Algeria的能源系统的SPM。使用预测模型和分析时间序列数据，LSTM模型以几乎97％的准确性获得了良好的准确性。实验结果表明了出色的表现，二进制分类的得分约为92％，多种分类的分数令人印象深刻。比较分析以预测准确性强调了MAS-LSTM混合方法的超级性。我们的解决方案模型SIPM（智能能源系统，智能，预测和维护）在Python中实施，预测设备故障概率在30天内为0.0046。
