XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System剩余
维冈地方计划核心战略 - 剩余政策，2024 年 3 月
2.6 19 世纪开发了广泛的铁路系统，尽管服务质量一直是个问题，但今天该区仍然相对完善。斯坦迪什、利、戈尔本和阿什顿因马克菲尔德是没有火车站的主要城镇。一些废弃的路线现在形成了越野步行和自行车连接。威根市中心有两个火车站，该区有另外七个火车站，威根西北站有西海岸干线服务，尽管该区尚未充分利用这一战略资产。威根市中心的两个主要车站是分开的，位于繁忙的道路 Wallgate 的两侧，不仅它们之间缺乏整合，而且与公交服务也缺乏整合。
使用生成AI技术的预测性维护和剩余使用寿命（RUL）估计
重型机械的维护是任何制造过程的最关键因素之一，这仅仅是因为以最佳的操作效率保持运行时。维护工程师基于日常操作计划的工作订单严格参与各种计划的维护。预防性，纠正性，预定，基于条件和反应性是通常维护的维护工作单的不同类型。但是，随着物联网（物联网）传感器和算法的出现，以及最先进的技术，许多组织正在采用预测性维护来预先确定维护需求。此外，采用下一代AI（人工智能）技术，可以提前估算操作机器的寿命。
一种用于预测质子交换膜燃料电池剩余使用寿命的数据驱动数字孪生预测方法
在这个瞬息万变的时代，限制气候变化和实现可持续增长的迫切需要加强全球能源转型的势头。“氢经济时代”正在走进人类的视野，朝着建立更清洁的能源系统的方向发展[1]。在此背景下，燃料电池被视为最大限度发挥氢能潜在效率优势的首选技术[2]。质子交换膜燃料电池（PEMFC）目前是轻型车辆和物料搬运车辆的领先技术，在固定式和其他应用领域也占有较小份额[3]。然而，成本和耐久性两个主要挑战限制了其大规模商业化[4]。当前PEMFC系统耐久性和可靠性不理想可能导致高维护成本[5]，而非优化运行可能是导致意外停机和部件进一步退化的关键原因[6]。人们做出了许多努力来提高其耐久性：改进材料、减少退化原因、改进结构设计、实施新的监督和管理设计等。预测和健康管理 (PHM) 是一门新兴学科，最初源自基于状态的维护 [ 7 ]，已被用于监测和预测 PEMFC 系统的健康状况 [ 8 , 9 ]。人们已经研究了针对 PEMFC 的各种预测方法
海外垂类AI专题(5)
• 微软四季度表示Azure收入的6%来自AI贡献，季度收入达10亿美金，实现了过去连续三个季度的翻倍增长； • ServiceNow四季度剩余履约义务cRPO +23%高于业绩会指引2pct，一半是由净新年度合同ACV驱动，其中主要因为客户AI兴趣浓厚； • Palantir表示AI拉动商业客户增长新周期，四季度商业收入同比+32%，远高于22年+15%的增长，尤其美国区商业收入同比增 长+70% ； • Crowdstrike四季度年度ARR同比+34%至34.4亿美元，净新增ARR增长快速，预计2028年AI原生安全平台TAM 2250亿美元；
表面处理和方向对疲劳裂纹生长速率和剩余应力分布的影响，弧形生产的低碳钢组件
疲劳被称为工程结构中失败的主要模式之一，通常会经受循环载荷条件。在工程结构中采用的Al-loys的机械和断裂特性可能会受到严重环境条件（例如恶劣的腐蚀性环境）的运行的影响，从而导致其使用寿命期间结构和组件的成熟失败[1]。因此，为了实现延长寿命，必须提高工程结构的疲劳性能。从历史上看，许多属性和表面处理技术已被开发并实施，以促进工业应用中的疲劳寿命。正在磨削机械技术的一个例子，该技术被广泛用于在各种工业应用中获得延长的疲劳生活。使用这种技术，应消除应力浓度区域，尤其是在焊缝上，以降低局部应力水平，从而增加疲劳寿命[2]。除了含有的技术外，还可以隔离或与机械设计修改一起隔离或结合使用各种表面处理方法。在广泛的工业应用中实施的最著名的表面处理技术是对[3 E 7]的射击[3 E 7]，激光冲击式[8 E 10]，深冷滚动[11 E 15]和Vibro Peening [16]。但是，不同表面处理技术的复杂性，成本，所需的穿透深度和效率在很大程度上取决于材料特性和操作负载条件。表面处理方法背后的一般思想是引入一个保护性层的压缩残留应力层，该层将减速工程组件或结构的外表面的裂纹启动和传播。此外，在表面处理过程中应变硬化和残留应力的形成将改变冶金特征，因此需要对微结构变化对随后的疲劳行为的影响进行充分研究，并在给定的材料和加载条件下进行理解[1]。已发现适用于制造大型组件和结构的金属添加剂制造（AM）的有效的定向能量沉积（DED）工艺是电线弧添加剂制造（WAAM）技术。这种DED制造技术也可以用于重建和维修目的，可产生近乎形状的组件，而无需进行编组工具或模具。waam提供了巨大的潜力，可以节省成本，交货时间和材料浪费，并提高材料效率和提高的综合性能[17，18]。然而，基于焊接的制造过程引入了残留的压力和折磨，会影响疲劳寿命，并可能促进WAAM内置部分的裂纹启动和传播过程[19 E 21]。另外，WAAM过程的另一个缺点是明显的表面波动，可以在加性
用于分立功率器件状态监测和剩余使用寿命预测的复合故障前兆
摘要 — 为了防止电力电子系统中发生灾难性故障，已经确定了多种故障前兆来表征功率器件的退化。然而，在确定支持高精度剩余使用寿命 (RUL) 预测的合适故障前兆方面存在一些实际挑战。本文提出了一种充分利用潜在故障前兆来制定复合故障前兆 (CFP) 的方法，其中 CFP 直接根据退化模型进行优化以提高预测性能。明确推导了退化模型的 RUL 估计值，以方便前兆质量计算。对于 CFP 公式，采用遗传规划方法以非线性方式整合潜在故障前兆。结果，阐述了一个可以为给定的 RUL 预测模型制定出更好故障前兆的框架。通过 SiC MOSFET 的功率循环测试结果验证了所提出的方法。
使用 CNN-XGBoost 模型和 Coati 优化算法对电池剩余使用寿命进行早期预测
锂离子 (Li-ion) 电池是现代电力系统不可或缺的部件，但其性能会随着时间的推移而下降。准确预测这些电池的剩余使用寿命 (RUL) 对确保电网的可靠高效运行至关重要。在此基础上，本文提出了一种新的 Coati 集成卷积神经网络 (CNN)-XGBoost 方法，用于锂离子电池的早期 RUL 预测。该方法采用 CNN 架构，通过图像处理技术自动从电池放电容量数据中提取特征。从 CNN 模型中提取的特征与基于电池充电策略信息从前 100 个电池测量循环数据中提取的另一组特征相连接。然后将这组组合的特征输入 XGBoost 模型进行早期 RUL 预测。此外，Coati 优化方法 (COM) 用于 CNN 超参数调整，以提高所提出的 RUL 预测方法的性能。数值结果揭示了所提出方法在预测锂离子电池 RUL 方面的有效性，其中 RMSE 和 MAPE 分别获得了 106 次循环和 7.5% 的值。
年度基因组学和人类遗传学的年度审查长阅读DNA测序：最新进展和剩余挑战
DNA测序在近几十年来彻底改变了医学。，对大型结构变化和重复DNA的分析是人类基因组的标志，受到短阅读技术的限制，读取长度为100-300 bp。长阅读测序（LRS）允许使用合成的实时测序和基于纳米孔的DI-ERCT电子测序进行实时测序，将人DNA片段的常规示例分别为数百个千倍酶对。lrs允许分析人类基因组中的大型结构变异和单倍型相分化，并能够发现和表征罕见的致病结构变异和重复探索。它最近还可以组装一个完整的，无处不在的人类基因组，该基因组包括以前棘手的区域，例如高度重复的centromeres和同源性杂技短臂。通过添加用于靶向富集，直接表观遗传DNA修饰检测和远程染色质分析方案，LRS有望在人类种群中引发对遗传多样性和致病突变的新时代。
孤立电网中利用二次利用汽车电池的风电场能源剩余存储解决方案
能源储存、需求侧响应和电动汽车扩张是实现碳中和目标的能源转型中的重要问题。汽车电动化不仅意味着减少排放，还意味着提高能源效率。然而，电池在垃圾填埋场的堆积是中长期面临的巨大问题。这些挑战对岛屿来说更为重要。本文建议将不再用于运输的电池重新用作能源储存，以回收可再生能源盈余。介绍了一种对二次汽车电池作为风电场存储解决方案进行技术经济评估的方法。该方法已成功应用于特内里费岛的两个风电场。结果深入探讨了该解决方案的可行性、环境影响以及政府在补贴支持方面的政策。此外，延长电池寿命有助于循环经济，这符合联合国关于可负担和清洁能源的可持续发展目标。总之，二次电池可以在中长期内作为孤立系统的能源储存发挥重要作用。
AERA-MIP：排放途径，剩余预算和碳循环动态兼容，与1.5ºC和2ºC全球变暖稳定
1气候与环境物理学，瑞士伯恩大学物理研究所2 Oeschger气候变化研究中心，伯恩大学，瑞士大学3 Woods Hole Oceanographics Institution，美国马萨诸塞州伍兹霍尔，美国4个大气，海洋和行星物理学，牛津大学，牛津大学牛津大学牛津大学牛津大学的牛津大学，牛津大学牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学5个。超级计算中心，西班牙巴塞罗那7 LMD-IPSL，CNRS，Ecole NormaleSupérieure / PSL，SorbonneUniversité，Ecole Polytechnique，Paris，France，8 Max Planck气象学研究所 11 Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, Exeter, UK 12 Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama, Japan 13 NASA Goddard Institute for Space Studies, New York, NY, USA 14 Applied Physics and Applied Mathematics, Columbia University, New York, NY, USA 15 GEOMAR Helmholtz Centre for Ocean Research Kiel, Kiel, Germany 16 CICERO Center for International Climate Research,奥斯陆，挪威17诺斯挪威研究中心和BJERKNES气候研究中心，挪威卑尔根，挪威18号牛津电子研究中心，工程科学系，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学