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World File Search System电荷状态
使用人工智能和机器学习的电池管理系统
锂离子电池在便携式电子设备和零发射车辆中很受欢迎[6-7]。电动汽车（EV）被认为是燃料汽车的最佳替代品。锂离子电池是电动汽车的首选储能装置。电池管理系统（BMS）是监视电池状态所必需的。充电状态（SOC）估计对于电池管理至关重要。SOC是剩余的可用能力与参考能力的比率[8 9]。准确的电荷状态（SOC）估计对于电动汽车至关重要[10]。1.1电荷SOC（电荷状态）确定和控制对电动汽车（EV）至关重要[5-6]。精确测量电池状态（SOC）为驾驶员提供了车辆可用运行时的指示。SOC的确定有助于避免有害情况，例如过度充电或过度排放，这可以降低电池电池的有用寿命[6]。付费会导致电池内的热量产生和化学反应过多，这可能会造成损坏并降低其整体容量[7]。越来越多地降低电池的性能和能力降低范围和SOC的范围和SOC范围和EV [7] EV [7] EV [7] EV [7]。优化电池的使用并确保其寿命[8]。充电状态（SOC）是电池管理中的关键参数，代表电池内的剩余电荷是剩余能力与名义容量的比率[5]。1.2健康状态电池管理系统（BMS）就像可充电电池的大脑一样。在锂离子电池的背景下，SOC估计对于评估电动汽车的驾驶范围并确保适当的电池组平衡至关重要[5]。传统方法（例如开路电压和库仑计数）面临挑战，导致采用了复杂技术，例如神经网络。这项工作强调了准确的SOC估计的重要性，尤其是在动态变化的条件下，并突出了先进的机器学习的作用，尤其是前馈神经网络和深层喂养神经网络，在提高SOC估计准确性方面[6]。它可以帮助电池更好地工作更长的时间。现在，想象一下这个大脑是否可以使用一种称为人工智能（AI）和机器学习（ML）[5]的智能技术来学习和做出明智的决策。电池管理系统（BMS）大脑可以学习的重要事项之一是电池的“健康状况”（SOH）。soh喜欢检查电池的身体健康和健康[10]。1.3人造中性网络人工神经网络（ANN）是一种受人脑结构启发的机器学习技术。
引用发布版本（APA）：Tahir，M。U.，Sangwongwanich，A.，Stroe，D.-I。，＆Blaabjerg，F。（2023）。优化的多阶段常数电流C
已经提出了各种方法来减少锂离子电池（LIBS）的充电时间。多阶段常数电流（MSCC）充电技术已在各种提出的方法中获得了潜在的解决方案。进行了一项研究，以研究MSCC充电技术对LIB的影响。具体来说，这项研究的重点是使用电荷状态（SOC）作为充电期间的阶段过渡标准的方法。使用Taguchi正交阵列（OA）来识别MSCC技术每个阶段的最佳充电电流。该研究探讨了相等和不平等的权重策略的实施，以获得最佳的充电模式。将实验结果与标准恒定电流恒定电压（CC-CV）充电方法进行了比较，其中MSCC方法可以有效地减少充电时间。但是，与CC-CV方法相比，MSCC充电方法导致温度略有升高。此外，MSCC充电方法的能源效率比CC-CV方法低0.5％。尽管如此，MSCC充电仍具有快速电动汽车（EV）充电应用的潜力。
CMOS双量子点和微波光子之间的大量分散相互作用
我们报告了CMOS拆分硅纳米线晶体管中双重量子点的快速电荷状态读数，这是通过与超导能力的混合元素集成形成的大元元素谐振器中与微波光子的大分散相互作用。我们通过利用不对称的拆分门设备的较大的间点闸门杆臂α= 0.72，并通过电感耦合到谐振器增加其阻抗，z r = 560。在色散状态下，双量子点杂交点处的较大耦合强度可产生与谐振器线宽相当的频移，这是最大状态可见性的最佳设置。我们利用该制度来证明对自由度的快速分散读数，SNR在50 ns中为3.3。在谐振方案中，快速电荷的分解速率无法达到强耦合方案，但我们使用混合CMOS系统显示了向自旋光子电路量子电动力学的明确途径。
使用EIS和机器学习对锂电池的健康状况快速估算的数据集：培训和验证
本文介绍了使用加速测试方法进行电池状态（SOH）估算的测试的客观，实验设计和方法。为此，通过使用0.5C电荷连续循环和1C电荷到5个不同的SOH断点（80、85、90、95和100％），通过连续电气循环来使25个未使用的圆柱细胞老化。在25°C的温度下进行在25°C的温度下进行c/3电荷 - 递减测试（RPT）在25°C下的参考型测试（RPT）时，当细胞是新的，并且在cy的每个阶段都会形成，以降低由于发出发射式发射的折痕而导致的能量降低。 在15、25和35°C的温度下，在5、20、50、70％和95％的电压（EIS）测试中进行了5、20、50、70和95％的电荷状态（SOC）。共享数据包括参考测试的原始数据和参考测试的原始数据填充物以及测量的能量和每个单元的测量SOH。 它包含360 EIS数据文件和每个测试用例EIS图的关键特征的文件。 报告的数据已用于训练机器学习模型，以快速估计手稿共汇编中讨论的电池SOH（MF Niri等，2022）。 报告的数据可用于电池性能和老化mod- 的验证和验证在25°C的温度下进行c/3电荷 - 递减测试（RPT）在25°C下的参考型测试（RPT）时，当细胞是新的，并且在cy的每个阶段都会形成，以降低由于发出发射式发射的折痕而导致的能量降低。在15、25和35°C的温度下，在5、20、50、70％和95％的电压（EIS）测试中进行了5、20、50、70和95％的电荷状态（SOC）。共享数据包括参考测试的原始数据和参考测试的原始数据填充物以及测量的能量和每个单元的测量SOH。它包含360 EIS数据文件和每个测试用例EIS图的关键特征的文件。报告的数据已用于训练机器学习模型，以快速估计手稿共汇编中讨论的电池SOH（MF Niri等，2022）。报告的数据可用于电池性能和老化mod-
铁电畴壁的第三维度
波纹现象和曲率效应可提高稳定性并产生各向异性，以及增强的机械、光学和电子响应。双层石墨烯中的霍尔效应[1]和 MoS 2 中形成的人造原子晶体[2]就是很好的例子，它们表明电导率与偏离完美平坦结构之间存在很强的相关性。最近，铁电畴壁作为一种全新类型的二维系统出现，其形貌和电响应之间具有特别强的相关性。[3–6] 畴壁表现出 1-10 Å 数量级的有限厚度，因此通常被称为准二维系统。除了有限的厚度和与波纹二维材料类似之外，这些壁并不是严格意义上的二维，因为它们不会形成完全平坦的结构。弯曲和曲率自然发生，以尽量减少静电杂散场，确保机械兼容性，或由于导致畴壁粗糙的点缺陷。[7–10] 重要的是，相对于主体材料电极化的任何方向变化都会直接导致电荷状态的改变，从而导致局部载流子
嵌入学习
静电定义的量子点器件的调谐可分为三个阶段。第一阶段是超粗调，包括设置栅极电压以创建电子或空穴的限制势。第二阶段称为粗调，侧重于识别和导航量子点器件的不同工作模式。第三阶段称为微调，涉及优化一组特定的电荷跃迁。最近已经实现了第一调谐阶段的完全自动化 [7]。已经证明了使用卷积神经网络进行自动粗调可以识别双量子点模式 [8] 并达到任意电荷状态 [9]。模板匹配也用于导航到单电子模式 [10]。在此阶段，可以使用虚拟栅极电极独立控制每个量子点的电化学势 [11, 12]。先前的自动微调研究主要集中在通过系统地修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值 [ 13 , 14 ]。然而，这些方法只能优化从执行的测量中轻松估计的设备参数，并且依赖于校准。
第2部分：制造新的Pandemics疫苗
摘要：我们研究了使用与铸造型完全消耗的硅在绝缘子（FD-SOI）过程中制造的硅纳米线效率晶体管中栅极诱导的量子点。一系列包裹在硅纳米线上的分裂门自然会沿单个纳米线产生2×N双线阵列的量子点。我们首先研究了这种2×2阵列中量子点的电容耦合，然后展示如何通过通过共享的，共享的，电的，电流的”电极在两个平行的硅纳米线上扩展此类耦合。用一个用作单电子盒传感器运行的量子点，电流门可用于增强电荷灵敏度范围，从而使其能够在单独的硅纳米线中检测电荷状态过渡。通过比较来自多个设备的测量值，我们通过量化电荷灵敏度衰减作为点传感器分离的函数和在双纳米线结构中的构造来说明浮游栅极的影响。关键字：量子点，反射测量法，流栅极耦合器，静电耦合
抗体 - 药物结合物的抗体比（DAR）（ADC
为了确定T-DM1的DAR，使用Zenotof 7600系统进行了糖基化和去糖基化形式的完整质量测量。在高分辨率TOF MS光谱中观察到了两种形式的T-DM1的复杂电荷状态分布（图2A和2D）。来自生物制剂Explorer软件的完整蛋白反向溶液的结果表明，糖基化的T-DM1的复杂MS谱由不同的Glycoforms组成，这些糖基型（包括G0F，G1F和G2F）（与多达8个分子的有效载荷DM1（图2B和图2B和2B和2C）相结合。通过比较，去除N连接的糖基化导致了更简单的MS曲线（图2D – F），其中检测到携带8 dm1的脱脂化T-DM1。用<10 ppm的质量精度鉴定了两种形式的T-DM1形式，并通过Biologics Explorer软件自动集成。图3显示了T-DM1的糖基化和退化形式的DAR分布。在这两种情况下，主要的T-DM1物种的DAR值为2-4（图3）。
AI辅助重新配置电池组，用于延长驱动运行时
电荷状态（SOC）细胞平衡是电池管理系统（BMS）最重要的作用之一。电池组的性能和寿命可以通过SOC中存在不平衡而显着降低和降低。最近，我们已经表明，基于可控开关网络的机器学习驱动的电池组重新配置技术，可以定期更改电池组拓扑，以有效地实现更好的单元SOC均衡。结果，通过更好平衡的电池组实现的驾驶运行时会增加。在本文中，我们以这些有希望的结果为基础，并研究用于预测重新配置期间最佳电池组拓扑的新型机器学习模型。此外，为了研究提出的电池重新配置技术的可伸缩性，我们对电池组进行了研究，其细胞数量是两倍。为了进行验证，我们开发了一个内部自定义电池组仿真工具，该工具集成了最先进的电池电池模型和扩展的Kalman滤波（EKF）算法，以进行SOC状态估计。使用几个电池放电工作负载的仿真结果表明，与以前的工作相比，机器学习算法可以实现更好的预测准确性，从而导致更好的电池平衡，从而使电池运行时长达22.4％。
高功率可重构电池的效率特征和操作区域
摘要 - 可恢复的电池可以实时更改其电池底漆，这使它们能够在操作过程中调整电压。这种独特的功能使连接功率转换器在电池直接与其他直流组件或系统的应用中冗余。目前的论文描述了用于高功率应用的可重构电池的104 kWh原型，并得出了计算完整操作区域电池效率的方程式。电池可以将其电压从0 V调整到1200 V，并达到充电240 kW的功率值，并用于排放280 kW。结果以效率图表示，显示了对电压，功率和电荷状态的依赖性。此外，将效率特征与具有固定细胞拓扑和DC-DC转换器的常规电池进行比较。可重新配置的电池可以在更宽的电压范围内运行，并在充电过程中实现更高的效率，最高效率为44.6 kW，在放电过程中可实现46.7 kW。相反，传统系统的性能优于这些阈值。最后，提出的模型可用于优化可重构电池字符串的设计，并为特定的应用程序和目的准确尺寸大小。