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亮点
准确预测锂离子电池 (LIB) 的剩余使用寿命 (RUL) 对于提高 LIB 供电应用的运行效率和安全性至关重要。它还促进了电池设计流程的改进和快速充电方法的发展，从而最大限度地缩短循环测试时间。虽然人工神经网络 (ANN) 已成为这项任务的有前途的工具，但在不同的数据集和优化策略中确定最佳架构并非易事。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架来系统地评估不同的 ANN 架构。仅利用在不同充电策略下循环的 124 个锂离子电池的 30% 的训练数据集，在此框架内进行超参数优化。这确保了每个模型在其最佳配置下进行评估，从而有助于对 RUL 预测任务进行平衡比较。此外，该研究还考察了不同循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了在不同子集之间统一数据集表示的重要性。值得注意的是，表现最佳的模型仅使用 40 个周期的逐周期特征，就实现了 10.7% 的平均绝对百分比误差。
亮点
能源行业正在发生深刻的变化，由于经济形势的变化、环境法规、技术进步、州和联邦政策以及消费者对清洁能源的偏好，MISO 成员和各州宣布了越来越先进的脱碳和清洁能源目标。MISO 75% 以上的负荷由制定了如此雄心勃勃计划的成员提供服务，这给资源规划领域带来了新的挑战和复杂性。尽管 MISO 不是资源规划者，也没有权力制定发电规划决策或资源采购，但成员和州的计划通常不会提供整个 20 年研究期的资源信息；这造成了资源“缺口”，MISO 通过资源扩展分析来填补这一缺口。为了对冲不确定性并在 20 年研究期内“涵盖”一系列经济、政治和技术可能性，MISO 的区域资源扩展分析是在多个规划场景（称为 MISO 未来）上进行的。MISO 区域资源扩展分析旨在找到最佳资源扩建方案，以最大限度地降低整体系统成本，同时满足可靠性和政策约束。
各业务亮点
根据2021财年启动的首个中期经营计划，尽管受到新冠疫情和半导体短缺的影响，但业务销售额仍逐年增加。通过将盈亏平衡点销售额比率作为KPI并针对当前问题进行改进，利润也实现了稳定的年度增长。通过One JTEKT，我们加强了业务与集团公司之间的合作，同时为提高作为丰田集团传动系统所在地的竞争力做出了贡献，我们相信我们已经能够转向更强大的盈利结构。具体来说，在2023财年，为了从中长期角度满足客户的需求，我们根据轻量化、紧凑化、高质量和低成本的概念，推动了推出下一代C-EPS TM和RP-EPS TM等各种举措，这些举措为盈利增长做出了贡献。但是，我们在盈利方面尚未实现目标，因此制定一个着眼于未来的战略非常重要。为了进一步增加盈利，我们认为有必要引进和扩大具有更高附加值的产品的销售。
临床试验亮点
到目前为止被证明会改变疾病的进行性进程[2-4]。在没有疾病修饰药理方法的情况下，越来越多的注意力被对疾病的非药理学管理给出了越来越多的注意力[5]。到目前为止，大多数工作都集中在运动上，这可能会对步态，平衡和情绪等多种症状产生积极影响[6，7]。运动还可以减轻一系列非运动症状，例如睡眠[8]或抑郁[9]。目前，高强度有氧运动被认为是可能影响PD进展的极少数干预措施之一[10-12]。该假设的证据基于动物研究的组合[13，14]，人类的探索随机对照试验[15]，神经影像学研究表明，PD [15]和纵向队列研究患者的运动诱导的脑诱导的脑塑性证据[16，17]。纵向队列研究还确定了与
