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墨尔本研究所澳大利亚商业周期的各个阶段
表 1 列出了以实际 GDP 衡量澳大利亚经济活动的转折点（高峰和低谷）以及衰退和扩张的日期。1 扩张是指经济活动从低谷到高峰的过程。扩张是经济的典型阶段，比衰退更常见。扩张并不意味着经济正在蓬勃发展——它可能只是温和增长。衰退也可能始于经济活动的高峰，结束于低谷。这些转折点是使用既定规则确定的。2
基于生命周期的建筑物的碳排放...
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
使用大语言模型的生成AI项目生命周期的案例研究
大型语言模型代表了一种破坏性的技术，该技术旨在彻底改变人工智能的发展。虽然许多文献综述和调查文章讨论了它们的好处，并解决了安全和合规性问题，但仍缺乏研究生成AI系统的实施生命周期的研究。本文通过介绍生成AI生命周期的各个阶段，详细介绍旨在解决潜在学生查询的聊天机器人的开发来解决这一差距。利用Google Flan LLM和提问管道，我们处理了用户提示。此外，我们还编辑了一个包含教育程序域知识的输入文件，该文件已预处理并使用HuggingFace库将其凝结到向量嵌入中。此外，我们设计了一个聊天界面，用于使用简化的用户交互。聊天机器人产生的响应既是描述性的，又与提示相关，其质量提高了，以响应更详细的提示。但是，考虑到CPU的处理能力限制，一个重要的约束是输入文件的尺寸限制。
针对机器人辅助的细胞治疗产品的制造 通过脉冲激光沉积在石墨烯上的远程外氧化物远程外观上的生长动力学控制 数字病理中人工智能的未来 达到LFP电池的强大状态估计 商业车队中的电池电动汽车 人脑活动的时空复杂性结构 碳纳米功能化的大孔镍泡沫 内质网应激和过敏性接触性皮炎的炎症反应 整个生命周期的皮层卷 - RWTH出版物
通过2D材料的远程外观远处为研究和应用打开了新的机会，克服了经典外观的某些局限性，并允许创建独立层。然而，将石墨烯作为金属氧化物远程外观的2D中间剂具有挑战性，尤其是当通过脉冲激光沉积（PLD）进行时。石墨烯层可以很容易地在通常施加的高氧气压力下氧化，并且血浆羽流的高度动力学颗粒的影响会导致严重的损害。在这项研究中，解决了这两个方面：氩气被作为惰性背景气体引入，以避免氧化并减少血浆物种对石墨烯的动力学影响。激光斑点尺寸被最小化以控制等离子体的羽流和颗粒通量。作为模型系统，钛酸锶（Sto）是在石墨烯缓冲的STO单晶上生长的准同性恋。拉曼光谱法以评估石墨烯层的2 d，g和d带指纹，并评估沉积后层中层的缺陷结构。我们的结果证明，通过降低激光斑点大小和使用高氩增压提供了对生长动力学的控制，这提供了一种关键策略，以保存PLD期间缺陷密度低的石墨烯，同时允许结构相干氧化物层的一层生长。该策略可能会概括为许多复杂氧化物的PLD远程外延，为使用广泛可访问的PLD工艺将2D材料与复杂氧化物集成开辟了道路。
生命周期的能源使用和尼泊尔现代单户住宅建筑的碳排放
快速的城市化和城市迁移趋势导致建筑建设的增加，从传统实践转变为现代混凝土结构。但是，这种过渡施加了巨大的环境压力，包括资源和能源需求的增强，导致排放量增加。为了衡量构建的环境影响，对每个阶段的彻底检查至关重要。这项研究使用了生命周期评估（LCA）工具，基于ISO 14040：2006，ISO 14044：2006和EN 15978：2011，评估整个现代单户住宅建筑的完整生命周期的二氧化碳（CO 2 -EQ）排放。调查结果显示，在建筑物的寿命为50年的寿命上，每平方米的6411.33 MJ每平方米6411.33 MJ和718.35公斤的排放量。值得注意的是，建筑材料和建筑阶段的生产占总生命周期排放量的最高百分比（60.29％），占能源使用的49.51％。相比之下，操作阶段的排放量相对较低，这归因于烹饪的用电增加以及用于加热和冷却的能源消耗最少。此外，该研究表明，在该国实现完全的电力可能会使建筑物排放量减少39.30％，因为从印度的基于化石燃料的进口将被更清洁的水力发电所取代。
量化锂离子电池中膨胀的方法：审查 在线监测96深的微量滴定板中的呼吸活动中国仓鼠卵巢培养物的流线杀死曲线实验 主动脉瓣的生物启发的纤维增强：脚手架生产过程和表征 针对机器人辅助的细胞治疗产品的制造 通过脉冲激光沉积在石墨烯上的远程外氧化物远程外观上的生长动力学控制 数字病理中人工智能的未来 达到LFP电池的强大状态估计 商业车队中的电池电动汽车 人脑活动的时空复杂性结构 碳纳米功能化的大孔镍泡沫 内质网应激和过敏性接触性皮炎的炎症反应 整个生命周期的皮层卷 - RWTH出版物
摘要：在学术界和行业中都在做出重大努力，以更好地将锂离子电池电池描述为依赖于从绿色能源存储到电动迁移率增加的应用的技术。锂离子电池中短期和长期体积扩张的测量与多种原因有关。例如，它提供了有关电池和放电周期中电池电池质量和同质性的信息，以及寿命的老化。扩展测量值可用于评估新材料和在细胞生产过程中的终结质量测试的改进。这些测量值还可以通过帮助预测电池的电荷状态和健康状况来表明电池电池的安全性。的扩展测量还可以评估电极和缺陷（例如气体积累和锂电池）的不均匀性。在这篇综述中，我们首先建立了已知的机制，通过这些机制，锂离子电池电池中的短期和长期体积膨胀。然后，我们探讨了触点扩展的接触和非接触量测量的当前最新设备。本评论汇编了现有的文献，概述了旨在通过对单个组件和整个电池电池进行操作的验尸分析来进行现场量扩展测量的各种选项。最后，我们在选择适当的测量技术时讨论了不同的考虑。还考虑了测量设备的成本和所需的空间。选择用于测量电池电池膨胀的最佳方法取决于表征，持续时间，所需分辨率和结果的重复性的目标。
基于机器学习的基于锂离子电池生命周期的预测容量降解建模
特别关注容量降解建模，本文对机器学习方法的使用进行了开创性的研究，以确切预测锂离子电池寿命周期。由于锂离子电池对于许多技术应用至关重要，因此必须理解和预测其生命周期以最大程度地提高性能并确保可持续的能源解决方案至关重要。该研究从对文献进行广泛的研究开始，评估当前的方法，并为基于机器学习的模型引入模型奠定了基础。该过程需要在一系列操作设置，环境变量和充电减免周期中进行有条理的数据收集。彻底的预处理保证数据集的一致性和质量，用于进一步的机器学习模型培训。使用各种机器学习算法（包括回归模型，支持向量机和深层神经网络）创建预测模型。为了提高预测准确性，本文着重于模型选择，参数调整和集成方法的合并背后的推理。为了发现影响锂离子电池生命周期并为降解机制提供重要见解的重要元素，使用了特征选择方法。使用交叉验证技术和现实世界锂离子电池数据集，构建的机器学习模型通过严格的评估和验证过程，以确定其鲁棒性，概括能力和性能指标。将基于机器学习的预测与常规模型进行比较，对结果进行了介绍和讨论，从而提供了对模型的解释性的见解以及对重要影响元素的识别。为了促进主动维护并优化电池使用情况，预测模型被整合到实时监控系统中。检查了电池管理系统的后果。该论文继续讨论使用机器学习来估计电池生命周期的挑战，并概述了可能的进一步研究和开发方向，例如可伸缩性，可解释性以及新兴技术的结合。这项研究有助于持续的努力通过强调机器学习对能源存储系统优化的潜在影响来提高锂离子电池技术的可靠性和可持续性。
