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恢复二人电池试用课程学会的报告
总而言之，我们开始了世界优先产品的认证旅程，不知道它将花费多长时间或该过程的复杂性。我们现在在认证的另一端，并在此过程中学到了宝贵的课程。除了促进旋转销售和装置之外，认证过程为我们的客户和合作伙伴铺平了道路，将我们的细胞级控制技术集成到其储能产品中。我们可以使用测试床和网格模拟器帮助测试客户的新产品；而且，我们有能力验证在开始正式过程之前，新产品可以通过主要的认证测试。通过并行测试，我们学会了如何简化，优化和创造利用Relectrify技术的下一代产品的效率。
权力二人组：通过人类AI协同作用在STEM和非茎教育中释放认知潜力
AI驱动的教育工具预计将在未来几年影响全球超过20亿学习者，以前所未有的方式改变STEM和非茎学科（Louly，2024； Sandhu等，2024；世界经济论坛，2024年）。人工智能（AI）正在通过个性化的辅导，实时反馈和自适应学习经验彻底改变教育（Akavova等，2023）。AI使教师能够根据学生的需求制定个性化的发展计划。它对诸如批判性思维，情感智力和道德推理等智力任务的影响是一个有争议的话题（Çela等，2024）。对驱动的工具的更大依赖性是对表面学习的关注，并且与复杂的问题解决和辩论最少的参与度（çela等，2024）。虽然AI在所有受试者中都增强了教育，但在STEM和非茎领域之间，它确实如此不均，尤其是在与基于结构化的基于逻辑的学习与解释性，抽象推理的互动（Nagaraj等，2023; Singer等，2023）。在STEM教育中，AI的分析和结构化逻辑性质在解决问题，模拟和复杂计算的自动化方面提供了极大的好处。然而，非茎领域，例如人文和社会科学，需要更多的解释性，道德和创造性的参与，而AI不太可能提供。本文探讨了这些差异，同时倡导AI的均匀整合，以增强而不是代替人类的教学。
二人电池的电池护照：对移动应用适用性的实验评估
摘要：可以重复使用寿命终点电动汽车（EV）电池以降低其环境影响和经济成本。但是，第二人寿市场的增长受到有关这些电池特征和性能的信息的限制。由于寿命的末端电动汽车的数量可能超过固定应用所需的电池量，因此还需要调查在移动应用程序中重新利用它们的可能性。本文提出了一项实验测试，可用于收集填充电池护照所需的数据。提议的程序可以促进有关电池在其第一生结束时重复使用的适用性的决策过程。电池护照完成后，将电池的性能和特性与多个移动应用程序的要求进行比较。移动充电站和叉车被确定为重复使用大容量棱柱细胞的相关应用。最后，提出了对健康状态（SOH）的定义，以跟踪在第二寿命应用程序中使用时电池的适用性，不仅可以考虑到能量，还考虑了电池的功率和效率。此SOH表明，即使考虑到加速的老化数据，重新利用的电池在25°C时的寿命也可以延长11年。还显示，能量褪色是生命周期中最有限的性能因素，并且应该跟踪细胞对电池的变化，因为已证明它对电池寿命有重大影响。
Electro交响音乐会二人组与AI -Jean -Claude Heudin
2024：地面控制（巴黎），表质（巴黎），Geneo（巴黎），Maddykeynote（Paris），Planetarium Plus（Capelle-La-Grande），Iagan（在线），精神和艺术（在线），在线（在线），亚利桑那州立大学。（凤凰），圣地亚哥模块化（圣地亚哥），conf。int。生成艺术（联合国教科文组织威尼斯）。2023：numerev（Montpellier），Yico Tseng（北京）的Tayouzi，前Machina展览（Marseille），新图像节（巴黎），国际。研讨会电子艺术（在线），CNMLAB（巴黎），法国广播节（蒙彼利埃），Le Triton（巴黎），模块化世界（在线）。2022：模块化世界（在线），大学。巴黎 - 迪德洛特（巴黎），ECE（巴黎），阿菲亚（巴黎），在乌克兰（专辑），节日艺术中的支持自由支持。2021：亚利桑那州立大学。（在线），模块化世界（在线），Le Rendez-Vous des futurs（Paris），La Curvache（Saint-Malo），Cube 20年（ISSY-LES-MOULINEAUX），UNIV。Inter-ege（凡尔赛），矿业Télécom（巴黎），中央Supélec（Saclay），Ars Electronica（在线），IA展览，您是吗？（Issy-les-Moulineaux）。2020年：艺术与博物馆博物馆（巴黎），CCA媒体图书馆（Concarneau），盖特莱利克（GaitéLyrique）（巴黎），Talk Innovation（在线），模块化世界（在线）。2019：模块化（巴黎），大学。Mohamed VI（Marrakech）。
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。
第二人生智能系统
由美国能源部（DOE）清洁能源示范办公室（OCED）管理的长期储能（LDES）示范计划旨在验证新的储能技术并增强客户和社区以更有效地整合电网存储的能力。作为该计划的一部分，从一系列旨在克服技术和机构障碍的不同技术到LDES系统在不同地理位置中的全面部署的各种技术。选择了九个项目，以总计2.86亿美元开始奖励谈判。在2024年6月进行谈判之后，OCED授予了第二个Life Smart Systems项目（SMART）项目，并在第一个项目阶段开始工作近100万美元。智能项目将位于加利福尼亚州洛杉矶县；南卡罗来纳州奥兰治堡；丹麦，南卡罗来纳州；佐治亚州亚特兰大；和洛杉矶的新奥尔良。
迈向电池数字护照：审查二人电池的法规和标准
1巴西可再生能源，冠军大学（UNICMP），冠军13083‑852，巴西； carlos.ruphs@carissm.eu 2 Interstitutes研究生课程（USP/USP/UNICMP/UNESP），Coralina街330号，儿童1336-坎帕纳130836‡laugh laugh，巴西396，巴西，巴西，巴西Casssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss ssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss。 Mobelity（C -Ecos），Technish Hochschole，85049 Englasstad，德国； money@carissma.eu（D.K.）; ster.walter@carissma.eu（g.w.）; yash.kotaak@carissma.eu（y.k。）;他们−genergorg.schweger@thi.de（H.-G.S.）4，Palemo大学（UNIPA），意大利Palemo 90128； heeonor.revaseverine@commonty.it（E.R.R.S.）; pierlus.galo@commonty.it（p.g.）5国家电信公司（CNIT），意大利43124 PARM 43124 Catalonya Energy（IREC）研究促进，西班牙巴塞罗那08930； gbenvenistic@irec.cat（G.B.P.）*对应：hzanine@unly.br
动态二人组合avida目标富集
在Agilent Avida的新目标富集方法的核心是一种互锁的三维结构，设计用于与常规混合捕获方法相比，DNA靶标的协同，间接捕获DNA靶标的DNA靶标相比提供了出色的均匀性，特异性和结合速度。至关重要的是，该方法允许在扩增和硫酸盐转化之前进行目标捕获，从而消除了与现有目标富集方法相关的常见问题，例如PCR偏见和费力的工作流程。