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Bahrudin Hrnjica，Selver Softic。制造业中的可解释人工智能：预测性维护案例研究。IFIP 生产管理系统进步国际会议 (APMS)，2020 年 8 月，塞尔维亚诺维萨德。第 66-73 页，�10.1007/978-3-030-57997-5_8�。�hal-03635701�
预测性维护 (PdM) 可预测维护需求，以避免与计划外停机相关的成本。通过连接设备并监控设备生成的数据，我们可以识别导致潜在问题或故障的模式。这些见解可用于在问题发生之前解决问题。这种预测设备或资产何时需要维护的能力使我们能够优化设备寿命并最大限度地减少停机时间 [1]。可解释人工智能 (XAI) 的基本试金石是机器学习算法和其他人工智能系统，它们产生的结果人类可以轻松理解并追溯到起源 [2]。在本案例研究中，我们将考虑制造业中的维护领域。更准确地说，我们将通过将可解释的 AI 输出作为决策和预测的基础来处理 PdM。
电动汽车电池管理系统...
6。调节电路调节电路主要由两个组件组成。 IC7812 b。 LM2576 7812电压调节器IC易于使用，成本非常低。7812的最后两位数字表示12 V LM2576的输出电压是一种电压调节器，也称为降压转换器。这主要像线性调节器中的预调节器一样使用。该技术主要用于减少电路内的振动和振荡。对于此技术，RC网络用于正常工作。可以通过选项访问此调节器，例如手动关闭，除线条调节和出色的负载外，外部开/关。列出了用于制备原型模型的其他组件的所有部分的零件是二极管，电阻器，电容器，LED灯，LED灯，晶体振荡器，按钮和开关等。
汽车高压电池管理系统 2-...
• 符合 AEC-Q100 汽车应用标准 – 温度等级 1：–40°C 至 +125°C，TA • 符合功能安全标准 – 专为功能安全应用而开发 – 文档可帮助 ISO26262 系统设计达到 ASIL C • 高度集成的引爆管驱动器设计，针对汽车 EV 火药保险丝应用 – 电源、电流调节、诊断和安全功能的集成 – SPI 或基于硬件引脚的触发，提供灵活的接口选项和快速的触发反应 – 诊断功能，用于系统能量储存器电容器和引爆管健康监测 – 内置自检和诊断功能，用于电源、接口、驱动器和监视器 – 通过冗余电源、低侧和高侧驱动器以及二次监视逻辑实现可靠运行的架构 • 高达 28V（绝对最大值 40V）的工作电压 • 紧凑型 HVSSOP-28（DGQ）引线封装 • 两线负载接口，带有受保护的电流控制高端和受保护的二次低端开关 • 集成电荷泵，可将 MOSFET 压降降至最低• 4 线、可寻址、24 位 SPI，带 CRC 保护 – 允许多个设备在同一个 SPI 上运行 – 允许向多个设备广播命令。 • 可配置部署电流（1.2A，2ms；1.75A，0.5ms；最高 3.4A，0.5ms） • 可配置部署接口选项 – 带 PWM 或电平信号的 2 针 HW 触发器 – 带 CRC 的受保护 SPI 命令 • 全面的关断状态诊断 – 设备内置自检 – 驱动器输出和开关测试 – 接口测试 – 储能电容器测试 – 爆管电阻测试 • 可配置故障指示器 (nFAULT)
安全工程框架（SEF）：管理系统生命周期的安全和弹性风险
1 Introduction 2 1.1 Software Assurance 2 1.2 Security Engineering Framework (SEF) 3 1.3 SEF Problem Space 3 1.4 SEF Development History 4 2 Systems Concepts 6 2.1 Software-Reliant Systems 7 2.2 Real-Time and General-Purpose Systems 8 2.3 Operational Context 9 2.4 Lifecycle Approach 10 2.5 Integrated Systems and Software Engineering Practices 11 2.6 Organizational Paradigm 11 2.7 Roles 13 3 Risk Management 15 3.1 Risk Management Activities 15 3.2 Documenting风险16 3.3风险分析17 3.4处理风险的选项17 4安全/弹性风险管理19 4.1安全/弹性风险管理计划20 4.2安全/弹性控制20 4.3安全/弹性风险概念21 4.4识别安全/弹性风险22 4.5安全/弹性/弹性风险缓解策略23 4.6脆弱的策略23 4.6脆弱效果弱点23 4.7管理设计弱点24 4.8项目和产品风险管理27 5 SEF结构28 5.1 SEF域和目标29 5.2 SEF指南31
通过 OBE 强化学习管理系统 - ...
摘要——COVID-19 疫情的爆发给人们的生活方式带来了前所未有的破坏。大多数交易都是在线进行的，以保持社交距离。面对面授课被暂停，迫使教育机构转向灵活的学习模式。因此，高等教育机构普遍使用学习管理系统 (LMS) 来管理在线课程。在此期间，基于成果的教育 (OBE) 的表现难以分析。这促使研究人员探索将 OBE 学习分析和 RIASEC 模型集成到现有的 LMS 中以增强教育成果。OBE 专注于实现学生的学习成果，而 RIASEC 模型将职业兴趣分为六种性格类型：现实型、探究型、艺术型、社交型、进取型和传统型。通过结合这些框架，教育工作者可以提供更加个性化的学习体验。这种整合可以持续监控学习者的表现，改进教学策略以满足个人需求和职业抱负。本文回顾了当前关于在 LMS 中实施基于 OBE 的学习分析和 RIASEC 的好处和挑战的文献，展示了这种方法如何增强学生参与度、改善学习成果并使教育活动与职业目标保持一致。
DFPS Rider 47 案件管理系统过渡报告
2023 年，第 88 届德克萨斯州立法机构在《一般拨款法案》第 47 条家庭和保护服务部 (DFPS) 附加条款中加入了一项规定，要求开展活动将当前的德克萨斯州成人和儿童保护信息管理 (IMPACT) 系统过渡到高效、安全且可互操作的新系统。DFPS 必须在 2024 年 12 月 1 日之前向立法机构提交一份计划，说明过渡到新案件管理系统所需的时间表和资金。对当前案件管理系统中现有差距的全面评估表明，需要对系统进行重大重新设计，以改善服务交付并满足业务需求。DFPS 与其项目人员、提供商（包括单一来源连续承包商 (SSCC) 人员）、有生活经验的个人、技术供应商、其他州和其他德克萨斯州机构合作，以确定对部门最有效的解决方案。
使用机器的自动停车管理系统...
印度马哈拉施特拉邦的工程，科学与人文科学系（DESH）Vishwakarma理工学院，浦那411037摘要 - 随着停车业的越来越多，由于越来越多的城市与交通拥堵和不足的停车供应不足。在拥挤的城市地区，多达30％的交通量是由于驾驶员四处寻找停车位。寻找停车位变得越来越困难。导致智能技术的发展，可以帮助驾驶员有效地找到停车位，这不仅减少了交通拥堵，而且还会减少随后的空气污染。现有解决方案在每个停车位都需要多个传感器，以解决自动停车位检测问题。但是，它们的成本很高，尤其是对于大型停车结构而言。本文中包括了其他各种各样的技术创新，例如车牌检测，数字停车表和基于视觉的停车位检测。在本文中，我们建议设计幼稚的分布式相机，边缘计算，数据分析技术来完成此任务。具体来说，我们部署了摄像机来捕获以识别占用哪些插槽；带有广角鱼眼镜的摄像机将通过OpenCV和Yolo监视大型停车场。我们进一步优化了算法并实现实时深度学习推论。通过该系统可以节省现有系统的重大成本。关键字 - 智能城市，智能停车，安全付款，微控制器，OpenCV，YOLO。
电动汽车电池管理系统的优化技术
电动汽车和HEV使用具有优势的电池，例如高能存储，较低的环境影响和持久的性能。扩大电动汽车的使用取决于更好的电池技术，并努力提高能源容量，缩短充电时间并降低成本。目前，锂离子（液化）电池是由于其高效率而常用的。但是，由于电池很复杂，并且其性能会随着时间而变化，因此监视其确切状态是一项挑战。这使得开发准确可靠的电池管理系统（BMS）对于确保安全有效的操作至关重要[1]。电动和混合动力汽车（电动汽车和HEV）被视为传统内燃机车辆的强大替代品，近年来其技术取得了重大进步。电池对于这些车辆至关重要，因为它们的能量密度很高，环境影响较低和寿命长。但是，必须仔细管理电池，以防止诸如过度充电，过热或过度排放之类的问题，这会导致安全危害和更快的老化。电池管理系统（BMS）对于确保安全性和优化性能至关重要。关键BMS技术包括电池建模，状态估计和充电方法。这些模型有助于了解电池的电气和热行为，同时估计充电状态（SOC）和内部温度的方法可确保准确监测。然后，根据这些模型开发了优化的充电策略以提高性能[2]。电动汽车（电动汽车）迅速从利基市场转移到主流，这要归功于电池技术的进步，支持性政府政策以及对环境问题的越来越认识。向电动汽车（EV）的转变是出于降低温室气体排放的愿望而激发的，这在气候变化中起着重要作用。使用内燃机（ICE）燃烧化石燃料，释放二氧化碳并耗尽自然资源的传统车辆。相比之下，电动汽车（EV）用电动机运行，这些电动机由电池燃料，可以使用可再生能源充电。锂离子电池是最常见的类型，在能量密度，成本和寿命方面有所改善，通过提供更长的驾驶范围，使电动汽车更具吸引力。创新包括新的电池化学，铝和碳纤维等轻质材料以及节能功能，例如再生制动。也正在开发自动驾驶技术，以增强安全性和交通流量。热管理对于电池性能和安全性至关重要，使用冷却方法将温度保持在最佳范围内并防止过热[3]。电池管理对于电动电动电池的安全有效操作至关重要。电池管理系统（BMS）监视并优化性能，有助于延长电池寿命，
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
01-21气候数据管理系统
跨行业的数据生成的快速扩展使实时分析对于及时的决策和运营效率至关重要。本评论论文研究了用于处理流数数据的实时分析技术的当前格局，重点介绍了在不断发展的数据环境中启用高速数据摄入，存储和处理的方法。我们总共回顾了50篇文章，其中包括支持实时分析的一系列方法，应用程序和系统体系结构。关键发现突出了流处理框架中的进步，实时预测的机器学习模型以及与数据可伸缩性和延迟相关的挑战。在金融，医疗保健和城市规划等领域尤其突出，这表明了实时见解对行业绩效的变革性影响。本综述有助于更深入地了解实时数据处理技术，并为未来的研究和开发提供关键领域。