XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生命周期
CATL 迈向 BESS 生命周期耐久性之路
振动试验（Masterbox） 连接器连接强度试验（冷却装置） 电气插件插入、拔出次数测试 温度冲击试验（UPS/冷却系统） 高温老化试验（UPS/冷却系统） 高温浮充电试验（UPS） 等
估算整个模型的自适应生命周期
随着当前时代神经网络的研究，开发和应用的迅速增加，训练和使用模型所需的能量成比例增加。至关重要的是，这伴随着向环境排放的增加。一种可持续的有益方法，可减少与AI/深度学习现代时代相关的碳足迹和能源需求的上升，这是模型的适应性和连续再利用，这些模型在模型部署环境或输入数据中的变化/变化环境的变化方面进行了自适应。在此pa-per中，我们提出了预索引，这是一个预测索引，以估算与模型重新验证与数据分布变化相关的环境和计算资源。预索引可用于估计环境成本，例如从当前数据分布到新数据分布时碳排放和能源的使用。它还与并可以用来估计具有深度学习的其他资源指标，例如时期，梯度规范和模型参数变化的幅度。preedectex仅涉及数据的一个前传递，然后它提供了一个简洁的价值，以估算与重新验证的新分布移位数据相关的资源。我们表明，可以在各种数据集，模型体系结构，不同类型和分布变化的强度之间可靠地使用preedex。此工作的代码可在此处提供：https：//github.com/jekimlab/aies2024preindex因此，preIndex使用户能够做出明智的决策，以重新进行不同的分发转移，并确定最具成本效益和可持续性的选择，从而可以重新使用在环境中具有较小占地面积的模型。
比较生命周期评估可再生能源存储系统的净零建筑物的自给自足比
向零和零净建筑物的过渡需要确定可持续且有效的可再生能源系统以减少运营能源的影响。这项研究分析了由光伏植物和网格连接建筑物中的混合氢/电池储能系统组成的多个微电网的环境影响。到此为止，提出了三步模拟过程。第一步涉及在操作过程中对建筑物的能耗进行建模。之后，优化了组件的大小。最后，进行了比较生命周期评估，以评估不同的自给自足比率（SSR）。结果表明，随着SSR的增加，所有组件的优化能力通常会增加，尽管这种关系很复杂，尤其是当系统接近完全可再生能力时。气候变化影响最初会降低到其最低的值，但随后再次增加以实现充分的自由度。此外，结果强调了在设计可再生能源系统时考虑多个环境影响类别的重要性。灵敏度分析表明，具有碳密集电网的国家可以通过增加可再生能源渗透来减少气候变化的影响。但是，对于具有较高可再生能源的国家，较高的SSR可能不会导致气候变化的影响较低，而是加剧了气候变化的影响。
将生成式人工智能集成到软件开发生命周期中：对代码质量和维护的影响
生成式人工智能的最新进展已将其描述为软件开发技术中的一种革命性方法，旨在提高代码的可靠性并保持其质量和性能。生成式人工智能工具可以帮助独立开发代码，提出智能解决方案和想法，并借助卓越的算法和机器学习功能增强多种开发程序。本文讨论了如何将生成式人工智能应用于软件开发中以实现以下三个目标：首先，使用自动代码生成/审查来提高代码质量。其次，应通过标准和文档提高代码的可维护性。第三，通过基于人工智能的自动化（即重复任务的自动化和快速原型设计）来提高开发效率。本文还考虑了在这种情况下与人工智能相关的问题和困难：对人工智能的依赖问题、道德和安全问题以及技术缺陷。最后，介绍了生成式人工智能在未来软件开发中的意义，这可以为软件产品的开发开辟新的方向，同时主要指出了管理生成式人工智能引入的过程。通过本文对生成式人工智能的当前可能性和未来前景的评估，可以得出其对软件工程未来的影响。
生命周期评估整合到可扩展的开放 -
技术：•蒸汽甲烷改革（参考）：H 2通过天然气的蒸汽甲烷改革生成合成气，然后是H 2。（基线）•固体氧化电解（SOE）：H 2通过电解在具有固体氧化物/陶瓷电解质的燃料电池中产生（ADV：高效率）。•聚合物 - 电解质 - 膜电解（PEME）：H 2通过固体聚合物电解质的细胞中的电解生成（ADV：低重量和体积）。
电池操作和制造过程对生命周期电池性能的影响
降解 - SEI层的形成电能力不可避免地会随着时间的流逝而减小，而自由的降解能力会随着其历史条件而增加，而内部电阻会增加。一些重要因素是温度，充电状态和负载曲线。因此，随着时间的推移，观察到容量损耗和功率损失。sei形成被认为是电池的第一个充电/放电周期中的主要降解机制。可以使用Safari等人的方法对SEI形成进行建模。[3]。在这种方法中，溶剂（碳酸乙酯，EC）通过SEI层扩散，并与界面上的电极颗粒反应，从那里形成新的SEI层。在此过程中，在反应方案EQ-10之后消耗溶剂和锂（见图2）。
蚊子的生命周期
Literature selection for read-aloud such as Grandmother Mosquito by Fritz Petropoulos Pre-collected sample of water from a mosquito breeding habitat Observation Journals Glue sticks Scissors Pencils or pens Hand lenses Disposable gloves if handling water samples Putting the Life Cycle Together Activity Sheet (included below)
零净生命周期供应链评估热泵技术
在这项研究中，根据英国市场进行了基于多个供应链情景的不同热泵技术的比较生命周期评估。除了传统的热泵 - 空气源热泵（ASHP），地面源热泵（GSHP）和水源热泵（WSHP） - 从环境方面研究了一种新型的氢气源热泵（HSHP）。基于英国领先的热泵组件供应商的所有技术已经开发了不同的供应链方案。结果表明，热泵的制造和运行是环境影响的主要原因。在所研究的四种技术中，ASHP在大多数类别中都具有最高的负面环境影响。HSHP的碳排放率明显较低。但是，在某些影响类别中，HSHP表现出更大的后果，尤其是有关土地使用和与土地相关的污染的影响。关于CO 2排放，预计ASHP将实现最大的减少，预计到2030年，2040年和2050年的预期减少了23％，60％和97％。GSHP，WSHP和HSHP还预计到2050年的CO 2降低94％，95％和59％，与英国的Net-Zero目标保持一致。
生命周期温室气体气体燃料的燃料和研发模型的生物量
国际民航组织：国际民航组织Corsia：国际航空EPA的碳抵消和减少计划：环境保护局RFS：可再生燃料标准CA：加利福尼亚州| LCFS：低碳燃料标准或：俄勒冈州俄勒冈州：华盛顿|欧盟：欧盟|红色：可再生能源指令
生成式人工智能的整个产品生命周期考量
尽管整个医疗保健行业对生成人工智能 (GenAI) 工具的兴趣迅速增长，但对于可能属于 FDA 管辖范围的 GenAI 产品（包括但不限于医疗器械）的监管方法仍然存在悬而未决的问题。为了本文的目的，我们使用术语“GenAI 设备”来指代设备，该术语在《联邦食品、药品和化妆品法案》（FD&C 法案）第 201(h) 节中定义，其中 GenAI 方法或模型是设备输出或功能不可或缺的一部分。与人工智能 (AI) 产品一样，GenAI 产品的功能可能为患者和公共健康带来独特的好处，但也为 FDA 带来了新的监管复杂性。与所有医疗器械一样，FDA 的监管监督适用于符合设备定义的 GenAI 产品；这种监督是基于风险的，考虑到产品的预期用途和技术特性。此外，FDA 长期以来一直提倡采用全产品生命周期 (TPLC) 方法来监督医疗器械，包括支持 AI 的设备，并致力于利用现有权力制定这些设备的监管方法，并探索可能需要新权力的选项。这一承诺对于采用旨在在设备使用寿命内比以往更快、更频繁迭代的技术的医疗器械来说越来越重要。支持 GenAI 的产品可能旨在为相同的输入提供可变的输出，可能经常依赖于旨在快速且频繁变化的模型，并且可能查询本身不是医疗器械的模型。TPLC 方法可能对未来安全有效的支持 GenAI 的医疗器械的管理仍然很重要。在本执行摘要中，我们重点介绍了 FDA 对支持 GenAI 的设备进行监督的方法，该方法与 FDA 对支持 AI 的设备进行监督的方法有许多相似之处。本执行摘要还讨论了 GenAI 的风险，其中一些风险可能广泛适用于 AI，以及当前在整个 TPLC 中对支持 AI 和支持 GenAI 的设备进行监管所面临的挑战。