XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试周期
在线降低锂离子电池等效电路模型的复杂性参数估计技术
电动汽车中面向控制的电池管理应用程序的摘要，电池组的等效电路模型（ECM）提供可接受的建模精度和简单的数学方程式，以包括单元参数。但是，在实时应用中，电路参数通过改变电池的操作条件和状态不断变化，因此需要在线参数估计器。估计器必须使用适合实时处理的计算复杂性更新电池参数。本文为ECM的在线参数估计提供了一种新颖的在线降低复杂性（ORC）技术。与现有技术相比，所提出的技术提供的复杂性明显较小（因此估计时间），但没有损害准确性。我们使用基于信任区域优化（TRO）最小二（LS）方法作为提议技术中的更新算法，并使用Nissan Leaf（Pouch）细胞实验验证我们的结果，并借助标准车辆测试周期，即动态驾驶周期（DDC）和新的欧洲驾驶周期（NEDC）。
(b): 阮德南、武黎辉、黎重安、阮廷忠、阮辉越英（2024 年）。太阳能移动机器人的设计与实现
摘要 目前，可再生能源是人类在工业生产、供暖和运输等许多应用中的绝佳替代品。当今发展最快的技术之一是电动汽车，即由可再生能源驱动的小型移动机器人。本研究介绍了用于运输的太阳能移动机器人 (SMR) 原型的设计、优化和实施。SMR 通过小尺寸、小重量和低功耗等多种约束进行了优化。在绿色能源收集范围内，SMR 能够通过使用超级电容器阵列实现快速充电和高能量存储能力，这是机器人电源管理的当前趋势。SMR 完全由太阳能供电，并使用低功耗物联网解决方案通过 Wi-Fi 协议进行控制。SMR 已进行过承载 4.1 公斤重量的测试，并在每个测试周期中行驶 10 米的路径。 15分钟内，SMR完成26个循环，总距离260米，总运输重量103公斤，是自身重量的近50倍。SMR在食品配送、仓库包裹运输、基础设施建设和农业等许多领域显示出巨大的应用潜力。
离子污染测试
•仅在3分钟内完成完整的测试周期•六个sigma（6σ）被验证为过程控制工具•高流体循环速率，确保从PCBA快速去除离子污染物，同时始终提供平稳的无气循环，在所有时间提供平稳的循环•唯一的曲线拟合分析算法（拟合的功能）•唯一的测试能力•固体测试的结果•均匀测量的型号，•型号的均值• <0.005µs/cm•准确的测量，即使测试表面积的测试解决方案的比例是巨大的•CO 2补偿功能，以消除污染结果中大气污染的任何影响•自动温度补偿•自动温度补偿•通常在PCB/组件处理框架的新范围内完全再生，•整体上的整体范围+ All of Alld Corporys+ All Servance+ All conterance+ All nestianal Corperance•所有国际范围•所有国际范围•所有国际范围•所有国际范围•所有国际范围• R＆R（可重复性和可靠性）约为2％•CM+系列系统提供的精度，灵敏度，线性，精度和可重复性•软件与Windows 8兼容的软件
Borryann（Bor Yann）Liaw
标题：锂库存跟踪作为无损的电池监控和评估方法摘要：常规电池设计从活性电极材料，电极和电池配方的功能开始，到电池和储能系统的集成和部署。电池设计，开发，制造和部署（DDMD）的整个“设计建筑测试周期”都是耗时，劳动和资源大量且昂贵的。人工智能（AI） - 基于数据驱动的方法已被吹捧为一种新概念，其中“数字双胞胎”是一种促进DDMD的快速方法。但是，这种AI辅助方法需要得到验证，而过去的经验经验可以帮助提供指导这一新开发的技巧，今天仍然缺少一种可靠的，无损的电池监控和评估工具。在这里，一种新颖的锂库存跟踪技术将作为一种可靠的工具呈现。我们将讨论概念，方法和原理，并使用锂NMC 811细胞的独特基质来证明该锂库存跟踪方法的生存能力和有效性。也将讨论研究过渡金属氧化物作为阴极活性材料的含义。
APP3 关于生物安全重要性的声明和
近年来，合成生物学、人工智能 (AI) 和其他新兴技术在医疗对策和疾病监测的快速发展中取得了巨大进步。这为支持经济发展和应对气候变化带来了希望。在 SARS-CoV-2 大流行期间，新兴技术和人工智能的一些优势得到了证实。合成生物学有助于基于 SARS-CoV-2 基因组序列快速设计和生产一些 COVID-19 疫苗。耗时的实验室实验被人工智能等计算工具所取代，以实现快速和迭代的设计和测试周期。CRISPR 等基因组编辑工具现在使科学家能够编辑或创建生物体中所需的基因变化。机器学习正被用于预测这些变化的影响。近年来，科学家利用合成 DNA 对大肠杆菌的整个基因组进行改造，将其作为新型疗法和合成生物的“活体工厂”，从而实现“活体疗法”，即改造后的人类或微生物细胞直接在患者体内治疗或治愈疾病，然后在预定时间降解。然而，科学界担心，心怀不轨的人可能会利用合成生物技术危害公共卫生、农业、植物、动物以及动植物产品。因此，已经采取了一些措施来降低合成生物技术对全球健康造成的风险。
透过镜子看人工智能和行为科学：现实世界应用的挑战
摘要背景人工智能 (AI) 正在改变科学研究的过程。人工智能，加上大数据集的可用性和不断增强的计算能力，正在加速遗传学、气候变化和天文学等领域的进步 [NeurIPS 2019 研讨会，利用机器学习应对气候变化，加拿大温哥华；Hausen R，Robertson BE。Morpheus：用于天文图像数据像素级分析的深度学习框架。Astrophys J Suppl Ser。2020；248:20；Dias R，Torkamani A。临床和基因组诊断中的人工智能。基因组医学。2019；11:70。]。人工智能在行为科学中的应用仍处于起步阶段，实现人工智能的前景需要调整当前的做法。目的通过使用人工智能来综合和解释超出人类能力的行为改变干预评估报告结果，HBCP 寻求提高研究活动的效率和有效性。我们通过人类行为改变项目 (HBCP) 期间获得的经验教训来探索行为科学中人工智能采用面临的挑战。方法该项目使用了人工智能算法的迭代开发和测试周期。行为科学专家使用一组已发表的行为干预随机对照试验研究报告，对干预和结果的发生进行了注释。人工智能算法经过训练可以识别自然
用于医疗可穿戴设备的明胶甲基丙烯酰基触觉传感器
明胶甲基丙烯酰 (GelMA) 是一种广泛使用的水凝胶，其主要成分是从皮肤中提取的明胶。然而，GelMA 尚未用于可穿戴生物传感器的开发，而可穿戴生物传感器是一种新兴的设备，可以实现个性化的医疗监测。这项工作通过展示一种完全可溶液处理的透明电容式触觉传感器（以微结构化的 GelMA 为核心介电层），突出了 GelMA 在可穿戴生物传感应用方面的潜力。我们引入了一种坚固的化学键和一种可靠的封装方法来克服水凝胶生物传感器中的分离和水分蒸发问题。由于其优异的机械和电气性能（介电常数），与之前的水凝胶压力传感器相比，所得的 GelMA 触觉传感器显示出 0.19 kPa −1 的高压灵敏度和低一个数量级的检测限（0.1 Pa）。此外，由于化学键合牢固，其耐久性可达 3000 次测试周期，并且由于包含可防止水分蒸发（含水量为 80%）的封装层，其长期稳定性可达 3 天。成功监测各种人体生理和运动信号，证明了这些 GelMA 触觉传感器在可穿戴生物传感应用中的潜力。
锂离子电池等效电路模型的影响参数依赖性和体系结构对现实生活驱动周期中预测的热产生的影响
摘要：本研究研究了使用Bernardi方程来研究所考虑的电力等效电路模型（ECM）参数依赖性和架构对预测的热产生速率的影响。为此，从细胞表征测试到细胞参数识别和最终验证研究的整个工作流程，都在用镍锰钴化学的圆柱形5 AH LG217000 lg217000 lg217000 lg217000锂离子杆（LIB）上检查。此外，将不同的测试程序在其结果质量方面进行比较。对于参数识别，开发了一个MATLAB工具，使用户能够在一次运行中生成所有必要的ECMS。通过比较不同电荷状态（SOCS）和环境温度的高度动态世界的轻型车辆测试周期（WLTC）的实验结果和模拟结果的电压预测来评估开发的ECM的准确性。结果表明，如果仅比较电压结果，则可以忽略滞后和电流等参数依赖性。考虑到热量产生预测，疏忽可能导致高达9％（电流）或22％（滞后）的错误预测，因此不应忽略。结论电压和热量产生结果，本研究建议使用双极化（DP）或Thevenin ECM考虑所有参数依赖性，除了充电/放电电流依赖性液体的热模型。
标题：使用自动化平台Lustro作者和分支机构在酵母中进行高通量光遗传学实验：Zachary P. Harmer 1和Meg
摘要：该协议描述了如何使用自动化平台卢斯特罗来进行酵母中光遗传系统的高通量表征。摘要：光遗传学通过遗传编码的光敏感蛋白来精确控制细胞行为。但是，优化这些系统以实现所需的功能范围通常需要许多设计建造测试周期，这是耗时且劳动力的。为了解决这个问题，我们设计了Lustro，该平台将光刺激与实验室自动化相结合，以实现光学遗传系统的高通量筛选和表征。lustro使用配备有照明设备，摇动设备和板读取器的自动化工作站。编程机器人臂以在设备之间移动微孔板，以刺激光遗传学菌株并测量其响应。在这里，我们提出了一种使用lustro来表征酿酒酵母中的基因表达控制的光遗传系统的方案。该协议描述了如何设置Lustro的组件，将照明设备与自动化工作站集成在一起，并提供用于编程照明设备，板块读取器和机器人的说明。简介：光遗传学是一种强大的技术，它使用光敏感蛋白来控制高精度1-3的细胞行为。但是，原型遗传构建体并识别最佳照明条件可能很耗时，这使得很难优化光遗传系统4、5。高通量方法快速筛选并表征了光遗传系统的活性，可以加速设计建造循环的原型构造，
应用能源
电气化住宅供暖系统具有为电网提供灵活性的巨大潜力，先进的运行控制机制能够利用这一点。因此，在这项工作中，我们在模拟研究中将强化学习 (RL) 方法应用于住宅热泵的运行，并将结果与传统的基于规则的方法进行比较。为此，我们考虑一个拥有 100 个居住单元和一个中央热泵以及一个用作储热器的中央热水箱的公寓大楼。与该领域的其他研究不同，我们专注于数据驱动的方法，其中不需要建筑模型，并且居民的生活舒适度永远不会受到影响。这两个因素最大限度地提高了在现实世界建筑中的适用性。此外，我们研究了不确定性对热泵运行的影响。这是通过测试四个不同的观察空间来实现的，每个观察空间对 RL 代理的数据可见性和可用性都不同。与此同时，我们还模拟了预测条件下的热泵运行，据我们所知，这以前从未做过。我们发现典型的住宅供热系统的惯性足够高，因此缺失或不确定的信息对运行的影响很小。与基于规则的方法相比，所有 RL 代理都能够利用可变电价和热存储的灵活性，从而显著降低电力成本和能源消耗。此外，通过所介绍的智能操作，可以节省已安装热泵的大部分标称电能。通过对所有设置运行十个独立的训练和测试周期并获得可重复的结果，证明了该方法的稳健性。