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CB6012A电池充电器
技术功能CB系列是一种“开关技术”和“电池护理理念”，多年来一直是Adel核心系统专有技术的一部分，导致这种高级，多阶段，全自动的电池充电方法和电源功能（如果启用）的发展适合满足电池制造商的最先进要求。电池护理概念是基于实施快速和自动充电的算法，随着时间的推移进行了电池充电的优化，放电电池的回收以及在安装和操作过程中的实时诊断。实时自我诊断系统可以通过诊断LED的闪光代码，安装和销售后轻松地检测和删除电池故障，例如短元素，意外反向极性连接和电池断开。每个设备适用于所有类型的电池。可以将预设曲线设置为开放铅酸，密封铅酸，凝胶，Ni-CD。坚固的外壳是针对DIN导轨和壁挂式应用程序开发的。输入数据
电动性需要新想法
Benteler是一家家族企业，可为汽车，能源和机械工程领域的客户在国际上运营。作为金属工艺专家，该公司在全球范围内开发，生产和销售与安全有关的产品，系统和服务。作为汽车行业的全球领先合作伙伴，Benteler Automotive部门在整个价值链中提供了全面的车辆专业知识。投资组合的一部分是开发电动汽车趋势系统解决方案。Benteler研发团队开发了一个可扩展的电池盒设计，该设计基于折叠箱，并将不锈钢冷却板集成到底座中。特朗普的电池组行业管理团队的专家支持Benteler设计一个全自动的工艺链来进行系列生产，并使用Brightline Weld技术为无孔隙的焊接过程提供了激光焊接工艺，从而为不锈钢的无孔线焊接提供了激光。与专门为此任务开发的多焦点光学元件结合使用，Brightline Weld还使铝制的先前不可能的气密焊接成为Benteler的可能性。
对体育活动对1型糖尿病患者的葡萄糖动力学的影响，用于全自动人工胰腺
摘要 - 在本文中，1型糖尿病患者（T1D）对中等强度有氧运动活性的血糖（BG）动力学模型来自基于生理的第一原理和系统识别实验。我们表明，通过在两个阶段增强胰岛素依赖性葡萄糖利用，胰岛素独立的葡萄糖清除率和增强的葡萄糖摄取的短期短期增加，以及长期持续的胰岛素对胰岛素作用的持续持续敏感性，这是一种能够验证活性对葡萄糖的影响的代谢模型。第二，提出了一个面向控制的传输函数模型，以预测BG对锻炼的反应，该响应模型为心脏速率（HR）的步骤变化。提出了将模型预测与在包括体育活动（PA）在内的一系列实验会议中收集的实际患者数据进行比较的结果。这些发现将有助于设计全自动的闭环，以改善T1D患者日常生活条件下的葡萄糖控制。索引术语 - 人工胰腺，体育活动建模，1型糖尿病，血糖控制，葡萄糖动力学建模。
Mahindra公布了新的专用最先进的EV制造业＆
•采用专利工艺和精益模块组件，作为世界上最紧凑的电池制造线之一。•这种全自动的植物整合了使用工业4.0 Tech的世界一流的制造过程，以生产/存储/转移高性能，持久的电池来生产/存储/转移高性能，持久的电池。•采用专利的托盘设计，以实现最佳的绝缘和几何精度，并采用隐藏的细胞终端焊接，以增强连接性和稳健的性能。•执行模拟现实世界条件的多层结束测试，并得到IP67入口保护，实时温度监测和自动隔离隔离的支持。•实施无故障的策略，再加上专有的切换技术，强调了卓越的产品质量和可靠性。•通过针对电动移动性量身定制的一流电池解决方案，加强了Mahindra的承诺，以提供耐用性，安全性和安心。Mahindra凭借这种新的最先进的Chakan制造和电池组装设施，迈出了迈向移动性未来的又一重要一步。通过组合本地化
三角洲：使用大语言模型分解的有效的长期机器人任务计划
摘要 - 大语言模型（LLM）的最新进展彻底改变了许多研究领域。在机器人技术中，通过解锁前所未有的上下文意识级别，将常识性知识整合到下游任务中已大大推动了该领域。尽管知识收集了大量知识，但由于幻觉或缺少域信息，LLM可能会产生不可行的计划。为了应对这些挑战并提高计划的可行性和计算效率，我们介绍了Delta，这是一种新颖的LLM知名任务计划方法。通过使用场景图作为LLM中的环境表示，Delta实现了快速生成精确的计划问题描述。为了提高计划绩效，Delta将LLMS的长期任务目标分解为自回归的子目标序列，从而使自动化的任务计划人员能够有效地解决复杂的问题。在我们的广泛评估中，我们表明，与艺术品相比，达美航空可以实现高效且全自动的任务计划管道，达到更高的计划成功率，并明显较短的计划时间。
朝着实现量子计算解决方案的自动框架
摘要 - 由于硬件，软件以及有前途的应用程序的开发，Quantum Computing正在快速发展，作为一项技术。要使用该技术来解决特定问题，必须确定合适的量子算法，必须以适合选定算法的形式对问题进行编码，必须执行它，并且必须解码结果。迄今为止，这些乏味且容易出错的步骤都是以手动方式进行的。这为使用量子计算创建了一个高的进入障碍，尤其是对于该域中几乎没有专业知识的用户。在这项工作中，我们设想了一个框架，旨在通过允许用户自动采用量子计算解决方案来降低此障碍。为此，提供了与经典求解器尽可能相似的接口，而工作流的量子步骤则通过全自动的后端尽可能地屏蔽用户。为了证明此类框架的可行性和可用性，我们为两种不同类别的问题提供了概念概念的实现，这些问题是在Github（https://github.com/cda-tum/mqtproblemsolver）上公开可用的，作为慕尼黑量子工具基（MQT）的一部分。，这项工作为低阈值方法实现了量子计算解决方案的基础。
采用多目标遗传算法对静电电子透镜进行多标准优化
采用多目标遗传算法 (MOGA) 优化方法，对具有五个电极和两个目标函数的静电电子光学系统的设计进行了优化。考虑的两个目标函数是固定图像平面中一次电子束的最小探针尺寸和镜头内探测器平面上的最大二次电子检测效率。耗时的步骤是计算系统电位。有两种方法可以做到这一点。第一种是使用 COMSOL（有限元法），第二种是使用二阶电极法 (SOEM)。前者使优化过程非常缓慢但准确，而后者使其快速但准确性较低。提出了一种全自动优化策略，其中基于 SOEM 的 MOGA 为基于 COMSOL 的 MOGA 提供输入系统。这加速了优化过程并将优化时间缩短了至少约 10 倍，从几天缩短到几个小时。典型的优化系统的探针尺寸为 11.9 nm，二次电子检测效率为 80%。这种新方法可以在具有一个或多个目标函数和多个自由变量的静电透镜设计中实现，是一种非常高效、全自动的优化技术。
使用带有元启发式优化非局部均值滤波器的小波变换自动识别和去除单通道脑电图中的肌肉伪影
摘要：脑电图 (EEG) 信号很容易受到肌肉伪影的污染，这可能导致脑机接口 (BCI) 系统以及各种医疗诊断的错误解读。本文的主要目标是在不扭曲 EEG 所含信息的情况下去除肌肉伪影。首次提出了一种新的多阶段 EEG 去噪方法，其中小波包分解 (WPD) 与改进的非局部均值 (NLM) 算法相结合。首先，通过预训练的分类器识别伪影 EEG 信号。接下来，将识别出的 EEG 信号分解为小波系数，并通过改进的 NLM 滤波器进行校正。最后，通过逆 WPD 从校正后的小波系数重建无伪影的 EEG。为了优化滤波器参数，本文首次使用了两种元启发式算法。所提出的系统首先在模拟脑电图数据上进行验证，然后在真实脑电图数据上进行测试。所提出的方法在真实脑电图数据上实现了 2.9684 ± 0.7045 的平均互信息 (MI)。结果表明，所提出的系统优于最近开发的具有更高平均 MI 的去噪技术，这表明所提出的方法在重建质量方面更佳并且是全自动的。
麻省理工学院林肯实验室空中交通管制
20 世纪 80 年代中期，一系列与微下击暴流（强大的雷暴引起的下沉气流和发散性地面风切变）相关的商用飞机事故促使美国联邦航空管理局开发了终端多普勒气象雷达 (TDWR)，为美国大型机场提供风切变检测和预警服务。林肯实验室的任务是开发 TDWR 原型以及所需的信号处理和模式识别算法，以提供高度可靠、全自动的风切变现象检测。该原型在科罗拉多州丹佛、密苏里州堪萨斯城和佛罗里达州奥兰多进行了 TDWR 运行演示。这些测试验证了 TDWR 概念的技术和操作可行性，并提供了有关风切变区域特征的宝贵数据，支持针对不同环境的检测算法优化。林肯实验室的 TDWR 原型活动促使美国联邦航空管理局从雷神公司采购了 45 台 TDWR。TDWR 网络在 20 世纪 90 年代全面部署，自 1994 年以来，美国没有发生过重大风切变相关事故。林肯实验室继续支持美国联邦航空管理局优化 TDWR 风切变检测算法的性能；现代化 TDWR 数据处理架构；并实施其他算法，包括雷暴跟踪和运动预测功能。
onEEGwaveLAD：一种全自动在线 EEG 小波...
脑电信号是通过使用放置在头皮上的电极放大和记录大脑的自发生物电位来获得的。虽然事实证明这种信号有助于以高时间分辨率发现大脑活动的变化，但它受到非平稳和频繁伪影的污染。人们开发了大量降噪技术，并取得了显著的效果。然而，它们通常需要多通道信息和额外的参考信号，不是完全自动化的，需要人工干预，而且大多是离线的。随着脑机接口的普及和脑电图在日常活动和其他生态环境中的应用，人们越来越需要一种强大的、在线的、近乎实时的去噪技术，这种技术不需要额外的参考信号，是完全自动化的，不需要人工监督或多通道信息。这项研究通过引入 onEEGwaveLAD 来丰富知识体系，这是一种新颖的、全自动的、在线的、基于 EEG 小波的学习自适应去噪器管道，用于识别和减少伪影。它是一个特定的框架，可以实例化各种类型的伪影，为实时去噪铺平了道路。作为同类中的第一个，它针对眨眼检测和减少的特定问题进行了描述和实例化，并通过对 30 名参与者的信噪比进行一般和特定分析进行了评估。