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用于本质上稳定且可扩展的钙岩太阳能电池的多功能半导体配体设计
与当前的技术状态相比，美国能源部（DOE）提议向普渡大学提供联邦资金，以开发具有增强稳定性和电子特性的太阳能钙钛矿细胞。普渡大学将专注于将半导体配体（即与金属原子结合的分子）整合到细胞中。与技术的当前状态相比，配体将覆盖太阳能电池并提高设备内能量交换的能量转换效率和控制能量交换的方面，从而提高稳定性和能源效率。与项目相关的活动包括数据分析，计算机建模，概念设计工作，材料合成，表征，太阳能电池/微型模块制造和性能测试。
基于本体的知识图，用于供应链和操作映射⋆
21世纪见证了供应链（SC）转变为复杂的全球网络。虽然对世界经济至关重要，但这些SC仍然容易受到暴露透明度，沉默和效率挑战的中断[7，4]。除了技术进步之外，公司必须解决有关数据共享的知名度有限，大数据复杂性，技术技能障碍和信任的问题[8，1，5]。知识管理概念（例如知识图）通过系统地组织信息来提供有希望的解决方案。研究证明了各种SC应用中知识图的潜力，包括动力设备，铁路运输和半导体行业[13、9、11]。本文提出了一个知识图，该知识图带有本体论主链，用于支持链和操作映射。所提出的方法首先定义控制知识图的本体，并充当其工作的一种元模型。在查询效率，可解释性和简单性方面，将方法与典型的数据存储解决方案进行了比较。提议的
智能再制造中的人类 - 机器人协作拆卸计划的基于本体和规则的方法
拆卸是重新制造过程（EOL）产品的再制造过程中的决定性步骤。作为一种新兴的半自动拆卸范式，人类 - 机器人协作拆卸（HRCD）提供了多种灾难性方法，可提高灵活性和效率。但是，HRCD增加了计划的复杂性和确定最佳拆卸序列和方案。当前，启发式方法的优化过程很难解释，并且不能保证结果在全球范围内。因此，本文引入了HRCD的一般本体模型以及基于规则的推理方法，以自动生成最佳的拆卸序列和方案。首先，HRCD本体学模型以标准化方法为EOL产品建立了与拆卸相关的信息。然后，提出了定制的与拆卸相关的规则，以调节EOL产品的每个拆卸任务的优先限制和可选的拆卸方法。最佳拆卸序列和方案是通过将支持规则与本体模型相结合的。最后，将变速箱的人类 - 机器人协作拆卸计划作为案例研究提出，以验证所提出的方法的可行性。我们的方法与其他启发式算法相比，我们的方法生成了最佳的拆卸方案，从而达到了308个单位的最短过程和最少数量的拆卸方向变化3次。另外，推理过程可以轻松跟踪和修改。所提出的方法既通用又易于再现，从而将其扩展以支持整个再制造过程。
基于本体的糖尿病营养疗法的决策支持系统：系统文献评论
糖尿病是一种非传染性疾病，已达到流行病，全球影响5.37亿人。人工智能可以在糖尿病营养疗法中为患者或临床医生提供支持 - 在大多数1型和2型糖尿病的情况下，第一种药物疗法。尤其是基于本体的推荐人和决策支持系统可以提供专家知识的可计算代表，从而提供患者监管的营养建议或支持临床人员确定最合适的饮食。这项工作提出了对描述此类系统中糖尿病的领域的系统文献回顾，识别其潜在的概念化，系统针对的用户，所解决的糖尿病类型以及提供的营养建议。本综述还深入研究了领域本体论的结构，突出了几个方面可能会阻碍（或促进）其在推荐人中的采用和决策支持系统中用于糖尿病营养疗法。这一审查过程的结果允许强调如何制定推荐，以及临床专家在发展领域本体论中的作用，概述了表征该研究领域的研究趋势。结果还允许确定可以促进临床专家和临床指南的重要作用的研究方向，以使本体更加可互操作，从而使他们能够在有关糖尿病营养治疗的决策过程中发挥重要作用。
适用于本部门的基本法律汇编
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关于本报告
首先，我们确定了英飞凌最重要的利益相关者，同时考虑到该组织 AccountAbility 制定的《利益相关者参与手册》中规定的维度：责任、影响力、接近度、依赖性和代表性。其次，考虑了一般以及特定行业和公司特定的可持续发展标准，这些标准适用于确定评估英飞凌可持续发展绩效的实质性主题。第三，根据我们的企业战略和利益相关者的期望预先选定相关主题。最后，我们召集内部专家讨论所选主题以及可能影响组织长期绩效的任何潜在相关风险或机遇。英飞凌的各个部门使用不同的沟通渠道，并不断参与会议、论坛、行业协会活动和调查，以确保与相应的利益相关者群体进行有针对性的沟通。在这四个步骤中，考虑到了实质性的法律定义。随后，英飞凌管理委员会确认了该分析结果和实质性主题。本报告描述了这些主题。根据 GRI 关于可持续发展报告的标准框架，
简介和关于本书
健康与安全不是早期学习计划的外在补丁或可选项。无论资金、人员、环境或课程的限制如何，计划的健康与安全部分都应成为日常活动不可或缺的一部分。健康与安全部分涉及风险管理以及教育工作者的持续评估和学习。完全无风险和防感染的计划既不可能也不可取——儿童需要经历挑战。风险管理包括做出选择和寻找可接受的替代方法，以便儿童能够经历挑战而不会产生重大不利后果。虽然妥协是必要的，但通常可以实现风险管理和冒险这两个看似相互冲突的目标。频繁对场地进行安全检查，并在必要时采取纠正措施，可以防止受伤。仔细、定期观察儿童可能会发现身体健康和社会情感障碍，而早期治疗对这些障碍反应最好。您将在本书中找到有关这些主题以及许多其他主题的具体信息、程序和建议。
基于本地和全球卷积变压器的机车图像EEG分类
Transformer是一种具有自我注意力机制的深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN），已成功应用于运动成像（MI）脑部计算机界面（BCI）中的解码脑电图（EEG）信号。然而，EEG的极其非线性的非平稳性特征限制了深度学习方法的效果和效率。此外，多种受试者和实验会议都会影响模型适应性。在这项研究中，我们提出了一种基于本地和全球卷积变压器分类的方法。将局部变压器编码器组合在一起，以动态提取时间特征并弥补CNN模型的缺点。获得了所有通道的空间特征和半球的差异以提高模型的鲁棒性。为了获取足够的时间空间特征表示，我们将全局变压器编码器和密集连接的网络结合在一起，以改善信息流和重复使用。为了验证拟议模型的性能，设计了三种包括会议，跨课程和两协议的情况。在实验中，与当前的最新模型相比，在三种情况下，提出的方法在三种情况下分别实现了高达1.46％，7.49％和7.46％的精度。在BCI竞争IV 2A数据集中，拟议的模型还分别为跨课程和两场比赛的情况提高了2.12％和2.21％。结果证实了所提出的方法可以从EEG信号中提取更丰富的MI特征，并改善BCI应用程序中的性能。
基于本垒打的多幕科协作计划，用于电网连接的PV储存微电网，电动汽车
摘要：适应分布的PV生成的关键方法之一是微电网。但是，太阳资源，负载特性和必需的微电网系统组件都直接与微电网的最佳计划方案相关。本文使用Homer 1.8.9软件在各种情况下进行了电动汽车集成下电网连接的PV存储微电网的协作计划研究。更具体地，在多种情况下，我们在微电网中为PV模块，储能和转换器建立了容量优化模型，每种情况都构成了微网络的清洁度，经济性能和微电网的整体性能。在多种情况下，本文使用净现值成本和电平的水平成本作为微电网经济学的指标，二氧化碳排放和可再生能源的一部分用作微电流清洁度的指标。单独得出了经济，清洁和经济和清洁结合的最佳能力分配。最后，在中国武汉的一个商业园区，我们进行了详尽的案例研究，以在各种情况下进行比较和辩论计划绩效，并对案例进行敏感性分析。根据EV充电量表，二氧化碳排放，PV模块单位成本和存储单位成本进行了微电网的最佳配置，进行了敏感性分析。模拟和优化的结果表明，优化方法可以决定平衡经济和清洁度的理想配置。随着电动汽车充电需求的增加，微电网中所需的能量存储容量逐渐增加，而二氧化碳排放限量与能量存储容量需求负相关。PV模块单位的单位投资成本对最佳系统配置的影响要大于电池成本。