XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemudds
装饰园艺中的智能技术
Loriculture行业是生活方式园艺行业的一部分，价值3000亿美元。生活方式园艺包括许多垂直的垂直耕种，包括切花（104亿美元），活植物（1000亿美元），切成叶（14.8亿美元），花朵种子（76.4亿美元），活树木，植物，植物，鳞茎，花朵（26.5亿美元），诸如60亿美元的花朵（uds ofd ofd off Flowers）（Uds udds），价值（uds），价值（uds），价值（uds），价值（uds udds），价值（uds），价值（uds），价值（uds udds），价值 - 价值（价值）（价值）（uds dru udd-audd and udd-udd ud udd-audd-audd audd）十亿），便利设施园艺，草皮和树木植物等。花一直是印度文化不可或缺的一部分。它们是出于美学目的而被种植的，也是为了吸收和提取营养素。传统花仍然是印度花卉文化的支柱，在296,000公顷的宽松花朵中，有95％的面积，产生2,284,000吨。切花在其余5％的面积中生长，产生946,000吨不同的切花（高级估计2023-24）。对新品种的需求一致，以满足各种消费者的喜好，自然资源的收缩以及气候变化，点燃的气候变化，以寻找另一种耕种方法。数字技术在精确农业（IoT）和人工智能（AI）中发挥了重要作用。这些技术使用无人机，传感器和GPS映射来优化农作物输入，其产量随之增加并大幅减少废物。对植物生长和健康的监测将使种植者能够补充精确的施肥和灌溉以及有害生物管理实践，从而最终降低了环境对花卉产量的影响。此外，部署机器人技术和自动化在降低劳动力成本的效率随着花朵种植的效率方面发挥了重要作用。例如，自动播种兼收购系统执行的任务比手动劳动降低了降低人工成本的速度要快得多。智能技术的应用正在发达国家的花卉文化中迅速发展。本文讨论了花卉文化数字应用领域的最新发展。
插电式燃料电池电动汽车储能系统的最佳尺寸，平衡成本、排放和老化
本研究调查了插电式燃料电池电动汽车 (PFCEV) 的储能系统 (ESS) 的最佳尺寸，同时考虑了技术、经济和环境挑战。主要目标是最大限度地降低生命周期成本 (LCC) 和运营成本，同时减少二氧化碳排放并保持电力系统的耐用性。PFCEV 的 ESS 包含三个核心组件：电池、质子交换膜燃料电池 (FC) 系统和超级电容器 (SC)。性能评估涉及对车辆运行参数的严格约束，并按照城市测功机驾驶时间表 (UDDS) 进行模拟。本研究的一个显著贡献是实施了双循环优化技术，使用二次规划 (QP) 和遗传算法 (GA) 来确定尊重指定约束的可行解空间。总之，研究结果为 PFCEV ESS 的最佳尺寸提供了宝贵的见解和建议。对不同 PFCEV、燃料电池汽车 (FCV) 和电池电动汽车 (BEV) 进行的比较分析表明，PFCEV 具有明显的优势。最后，对各种氢气类型的敏感性分析表明，需要降低生产绿色氢气的成本，以提高其经济可行性和运营效率。
近端策略优化的智能能源管理用于插电式混合动力电动总线，考虑电池热特性
摘要：由于能源管理策略（EMS）的性能对于插电式混合电动总线（PHEB）以有效的方式运作至关重要。考虑到PHEB的电池热特性，近端策略优化（PPO）的多目标EMS旨在提高车辆节能性能，同时确保电池电量状态（SOC）和合理范围内的温度。由于这三个目标相互矛盾，因此通过智能调整培训过程中的权重来实现多个目标之间的最佳权衡。与原始的基于PPO的EMS相比，没有考虑电池热动力学，模拟结果证明了拟议策略在电池热管理中的有效性。结果表明，与其他基于RL的EMS相比，提出的策略可以获得最小能耗，最快的计算速度和最低的电池温度。关于动态编程（DP）作为基准，基于PPO的EMS可以实现类似的燃油经济性和出色的计算效率。此外，在UDD，WVUSUB和实际驾驶周期中确定了所提出方法的适应性和鲁棒性。
能量
本文介绍了一种新型体系结构，称为基于融合 - 融合优化（FUFI），具有双长期记忆网络（FUFI-CNN-BI-LSTM），以增强电荷状态（SOC）估计性能。所提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型利用卷积神经网络（CNN）和Bi-Long短期存储网络（BI-LSTM）的功能，同时利用FUFI优化来有效调整网络的超参数。这种优化技术通过找到模型的最佳配置来促进有效的SOC估计。对基于FUFI算法的模型进行了比较分析，包括FUFI-CNN-LSTM，FUFI-BI-LSTM，FUFI-LSTM和FUFI-CNN。比较涉及评估SOC估计任务的绩效并确定模型的优势和局限性。此外，提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型在各种驱动周期测试中进行了严格的测试，包括HPPC，HWFET，UDDS和US06在-20至25摄氏度的不同温度下进行。使用良好的评估索引在不同的现实工作条件下评估模型的鲁棒性和可靠性，包括相对误差（RE），平均绝对误差（MAE），R Square（R 2）和Granger因果关系测试。结果表明，所提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型可在较高和较低范围的广泛温度上实现有效的SOC估计性能。这一发现表明该模型在各种操作条件下准确估算SOC的功效。
一时间常数模型和二时间常数模型的比较...
快速而准确的建模拓扑对于动力传动系统电气化至关重要。热效应在任何电化学系统中都非常重要，在电池模型中必须考虑这一点，因为温度因素在传输现象和化学动力学中最为重要。这里讨论了锂离子电池的动态性能，并开发了合适的电气等效电路来研究其对输出突然变化的响应。本文提出了一种具有热依赖性的有效锂电池仿真模型。一个串联电阻、一个电压源和一个 RC 块构成了所提出的等效电路模型。研究和比较了文献中常用的 1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型。使用 Matlab/Simulink 软件对锂离子电池 1RC 和 2 RC 模型进行仿真。本文中的仿真结果表明，在恒定电流条件下，锂离子电池 1 RC 模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.42%，在 UDDS 循环条件下，1 RC 锂离子电池模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.18%。仿真结果还表明，在简单和复杂放电模式下，与 1 RC 锂离子电池模型相比，2 RC 锂离子电池模型的输出误差得到了很大改善。因此，本文表明，对于笔记本电脑等便携式电子设计等一般应用，锂离子电池 1 RC 模型是首选，而对于汽车和空间设计应用，锂离子 2 RC 模型是首选。在本文中，1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型的这些仿真结果将对电动汽车实际锂离子电池管理系统的应用非常有用。