XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System淡出
推进学校教育的关键人工智能理论
摘要。在过去十年中，随着算法机器学习的突破，“人工智能”（AI）逐渐融入到学校教育和学术学习的主要方面。有趣的是，历史告诉我们，随着新技术被视为“正常”，它们逐渐淡出机构的非批判性方面。考虑到学校通过显性和隐性代码产生和再现社会实践和规范行为，将人工智能引入课堂可以揭示很多关于学校教育的信息。然而，人工智能技术（特别是新的机器学习应用）尚未被正确地框定为批判性分析和解释学校不平等的镜头。最近的教育讨论更多地关注技术的实际应用，而不是在分析课堂上的人工智能技术时揭示的制度不平等。因此，本文提出了批判性人工智能理论作为审视机构（尤其是学校）的宝贵视角的案例。在“机器学习”和人工智能在学校的学术和隐性课程中广泛传播之际，建立人工智能的实用认识论可能对于那些对人工智能对学校机构及其他领域的影响感兴趣的研究人员和学者特别有用。关键词：教育；认识论；解释学；技术。
attmoe：注意与锂离子电池的使用寿命预测的专家混合在一起
对于锂离子（锂离子）电池，诸如材料老化和容量衰减之类的问题会导致电池性能降解甚至灾难性事件。预测剩余的使用寿命（RUL）是指示锂离子电池健康的有效方法，这有助于提高电池动力系统的可靠性和安全性。我们提出了一个新型的神经网络Attmoe，该网络将注意力机制与专家（MOE）的混合物结合在一起，以捕获电池RUL预测的容量淡出趋势。面对从传感器收集的原始数据始终充满噪音的问题时，Attmoe使用辍学掩码来代替原始数据。为了进行RUL预测，一个关键思想是，注意机制捕获了序列中的元素和更多注意力之间的长期依赖性，这是对包含更多降级信息的重要特征。另一个关键思想是，MoE使用许多专家来提高模型能力以实现更好的表示。最后，我们使用两个公共数据集进行了实验，以表明ATTMOE在RUL预测中有效，并且在相对误差方面提高了10％–20％。我们的项目都是开源的，可在https://github.com/xiuzezhou/rul上找到。
使用... 开发飞行控制系统
为了简化调试，还实现了例程 off()。在调试模式下，可以通过 shell 输入“off”停止实时任务。函数 Controllaws() 由几个具有不同速率的定律组成。我们以 100 Hz 的速率计算控制增强系统，以 33.3 Hz 的速率计算自动驾驶定律和其他参数。为了提高运行效率，使用内部计数器而不是任务来调度这些定律。控制律通常由求和块、0 阶块、1 阶块、2 阶块、积分块、淡出块、死区块和饱和块组成。在我们的系统中，控制律块由 C++ 类实现。Tustin 变换具有叠加特性，因此软件可以按框图顺序处理控制律。为了简化系统调试，对于传感器输入和其他参数，使用浮点而不是整数作为数据类型；对于传感器输入，使用电压而不是实际物理值作为值。该软件是用 C++ 语言编写的。C++ 比 C 具有更多优势，例如封装和覆盖。有时，这会导致可靠性问题。在飞行控制应用中，应认真考虑这一点。我们的解决方案是：1）在实时任务运行之前创建所有对象； 2）在 IF-BIT 例程中检查系统健康状况。
基于PC-104嵌入式计算机的飞行控制系统开发
为了简化调试，还实现了例程 off()。在调试模式下，可以通过 shell 输入“off”停止实时任务。函数 Controllaws() 由几个具有不同速率的法则组成。我们以 100 Hz 的速率计算控制增强系统，以 33.3 Hz 的速率计算自动驾驶法则和其他参数。为了提高运行效率，使用内部计数器而不是任务来调度这些法则。控制法则通常由求和块、0 阶块、1 阶块、2 阶块、积分块、淡出块、死区块和饱和块组成。在我们的系统中，控制法则块由 C++ 类实现。Tustin 变换具有叠加特性，因此软件可以按框图顺序处理控制法则。为了简化系统调试，对于传感器输入和其他参数，使用浮点而不是整数作为数据类型；对于传感器输入，使用电压而不是实际物理值作为值。该软件是用 C++ 语言编写的。 C++ 比 C 具有更多优势，例如封装和覆盖。有时，这会导致可靠性问题。在飞行控制应用中，应认真考虑这一点。我们的解决方案是：1）在实时任务运行之前创建所有对象；2）在 IF-BIT 例程中检查系统健康状况。
可充电电池的在线声学传感
过渡，粒子裂纹，电极断裂，气泡爆发和lm形成。通过应用AE技术，可以实时识别AE事件，而不会中断电池电池的正常功能。几项研究探索了使用AE感应与电化学性能指标的使用来估计和预测电荷状态（SOC），健康状况（SOH）等。，商业细胞。2,3这些细胞，用于实际应用中，o n具有复杂的细胞格式。这些细胞内产生的瞬时弹性波必须穿过各种材料和介质才能到达传感器。材料中的这种变化使波传播复杂化，使其更加挑剔以准确评估AE响应。危险，例如热失控，短路和容量淡出，突出了对电池诊断技术的需求。AE可以将其信号与降解现象相关联，从而及时进行干预。一旦整合到电池管理系统中，它就可以提供早期警告并提高整体电池安全性和性能。这包括在异常事件（例如热量，4机械载荷，5-7和电气滥用）期间与其他测量值一起操作和测量AE参数。8年老化指标，例如绝对能量和累积命中，可以用作中间变量，以估计和预测电池的SOH。9
技术数据表屋顶保护生锈抑制剂底漆
免责声明本技术数据表的内容是工业屋顶涂料的知识产权，未经明确的书面许可，不得更改或修改。工业屋顶涂料对未经授权的变化不承担任何责任。除非工业屋顶涂料已经提供了针对项目的指南，否则本文档不能确保任何产品或系统适合您的特定项目需求。此处的信息是真诚地提供的，在发布时被认为是准确的。假设瓷砖条件是合理的，则产品和涂料系统的性能和涂料系统的性能与此处提供的详细信息保持一致，并且该应用程序由熟练的专业人员执行，并且本文档中概述的所有准备，应用和维护程序都严格遵守。应用过程中的环境条件会影响产品的有效性和适用性。颜色准确性或匹配是应用产品的人的唯一责任。请注意，颜色可能会随着时间的流逝而淡出或变化，并且工业屋顶涂料不能保证随着时间的推移颜色稳定性。要保持颜色一致性，请避免将来自不同容器的油漆组合在一起。如果不可避免，将油漆混合在一起以确保颜色均匀性。如果不能合法地排除责任，则工业屋顶涂料的责任仅限于重新支持相关产品或退还这些产品的成本。
深入评论2024年西班牙 - 经济与金融
估计西班牙经济在2023年增长了2.5％，预计在2024年将继续增长，尽管速度比去年慢。（2）2023年发表的强劲增长受到了非常积极的劳动力市场发展和维持私人消费的工资以及净出口和公众消费的积极贡献的基础。真正的GDP增长在2024年将在2024年至1.7％。的消费和投资分别取决于家庭的实际购买力增长，以及西班牙恢复和韧性计划（RRP）的持续实施将成为R经济扩张的主要驱动力。GDP增长预计将在2025年再次加速至2.0％。标题通货膨胀率在2023年下降至3.4％，这在很大程度上要归功于全年能源价格的持续下跌。基本的价格压力在2023年逐渐缓解，平均达到5.8％，因为向其他物品（尤其是食品和服务）的高能源价格传递，显示出仅在2023年最后一个季度开始淡出的迹象。统一的消费价格指数（HICP）通货膨胀率今年将进一步下降，平均达到3.2％（基本通货膨胀率预计将为3.3％），尽管预期的大多数政府措施的上涨措施的上流压力是减轻高能价格影响的大多数政府措施。
可充电电池的在线声学传感
过渡，粒子裂纹，电极断裂，气泡爆发和lm形成。通过应用AE技术，可以实时识别AE事件，而不会中断电池电池的正常功能。几项研究探索了使用AE感应与电化学性能指标的使用来估计和预测电荷状态（SOC），健康状况（SOH）等。，商业细胞。2,3这些细胞，用于实际应用中，o n具有复杂的细胞格式。这些细胞内产生的瞬时弹性波必须穿过各种材料和介质才能到达传感器。材料中的这种变化使波传播复杂化，使其更加挑剔以准确评估AE响应。危险，例如热失控，短路和容量淡出，突出了对电池诊断技术的需求。AE可以将其信号与降解现象相关联，从而及时进行干预。一旦整合到电池管理系统中，它就可以提供早期警告并提高整体电池安全性和性能。这包括在异常事件（例如热量，4机械载荷，5-7和电气滥用）期间与其他测量值一起操作和测量AE参数。8年老化指标，例如绝对能量和累积命中，可以用作中间变量，以估计和预测电池的SOH。9
第二寿命电池应用的锂离子老化模型的批判性比较
摘要：到达生命的汽车末端（EOL）的电动车辆（EV）的锂离子电池（LIB）可能为网格连接系统（例如峰值剃须和辅助服务）提供低成本，高度可用的储能解决方案。有几个问题与电力系统中的第二寿命电池（SLB）的整合有关，例如包装设计和细胞化学的可变性，对健康状况（SOH）的内部评估以及对不同电力系统应用中SLB的预期寿命的估计。基于模型的方法通常在汽车行业中用于估计/预测Libs一生中Libs的能力和功率褪色轨迹。但是，各种各样的模型都具有不同的指标，复杂性和计算成本。这些估计的准确性对于SLB应用程序的业务模型推导至关重要。本文介绍了两种经过良好接受的，最先进的老化模型的性能的定性和定量评估，该模型最初是为汽车应用开发的，此处适用于不同的SLB应用程序，以预测容量和功率淡出。这些模型对几个性能指标进行了评估，例如在校准数据范围之外的估计和外推能力的实现。所考虑的模型分别分别为半经验物理学和经验模型。数值结果为SLB应用程序根据其性能和局限性选择老化模型提供了见解。考虑了三种不同的SLB功率文件，DC快速电荷站的大量能量和两个频率调节程序，与SOC，C率和电池温度的不同范围相对应，目的是激发不同的老化机制。
历史 - 不合时宜的 - 降解推理。 ...
锂离子电池（LIB）吸引了广泛的关注，作为电动汽车（EV）的有效储能设备，以实现无排放的迁移率。但是，Libs的性能随时间和使用而恶化，并且二手电池的健康状况很难量化，迄今为止，人们对此很了解。对电池在不同生活阶段的剩余寿命进行准确的估计将使维护，安全性受益，并用作用于二人应用的合格用过的电池的手段。由于电池的完整历史记录可能并不总是在下游应用程序中可用，因此在这项研究中，我们展示了一个深度学习框架，该框架可以使动态降解轨迹预测预测，同时仅需要最新的电池使用信息。具体来说，我们的模型采用了当前和电压时间序列输入的滚动窗口，并通过复发性神经网络预测了近期和长期容量的淡出。，我们通过评估在不同设置下重建排放能力概况时的误差来详尽地基准与天真的外推模型进行基准测试。我们表明，对于细胞循环历史及其当前的健康状况，我们的模型在准确推断电池的降解概况方面的性能不可知。这种方法可以为评估运行车辆的电池健康，增强电池诊断的电池健康提供有前途的途径，并确定具有未知循环历史记录的二手电池的健康状况。