XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System管理系统
对AI的害虫管理系统的评论
摘要：该项目开发了一种自主机器人系统，用于有效的害虫监测和控制农业。传统方法，例如手动粘性陷阱，是劳动密集型且昂贵的。我们的机器人使用高分辨率摄像机和多光谱成像来调查字段，从而捕获用计算机视觉算法分析的害虫数据。使用IP102数据集和Yolov8模型，该系统确定有害昆虫，并区分静态类型和飞行类型。针对目标的控制措施：基于作物损害，静态害虫会获得精确的有机或化学喷雾剂，而使用激光消除了飞行昆虫 - 组的多二极管和个体的单二极管。GPS确保边界依从性，GSM模块警告农民。该解决方案旨在减少农药使用，从而提高可持续性和效率。
电动汽车电池管理系统的比较研究
摘要。本文对电动汽车中各种电池管理系统（BMS）进行了比较分析，重点是合并机器学习技术，以提高电池安全性并延长电池寿命。该研究在多种操作条件下对机器学习增强模型进行了常规BMS对机器学习增强模型的评估。结果表明，机器学习算法的表现优于常规方法，提供了更准确的SOC和SOH估计，从而提高了车辆的安全性和寿命。关键字：电动汽车，电池管理系统，机器学习，充电状态，健康状况，热失控。1。简介
基于AI的锂离子电池管理系统的估计
摘要 - 锂离子（锂离子）电池在电动汽车（EV）行业中由于其高能量密度，寿命更好和较高的名义电压而引起了极大的关注。然而，由于其老化和非线性行为，准确估计锂离子电池的电荷状态（SOC）和健康状况（SOH）仍然具有挑战性。本文探讨了电池管理系统（BMS）模型的潜在融合人工智能（AI）估计技术，尤其是深度学习（DL），以改善SOC和SOH模型估计。本研究论文通过确定现有研究重点的潜在差距，总结了当前的BMS方法，并提出了另一种在Ev Li-Ion电池中进一步探索的技术。目前，现有研究存在研究差距，尤其是在SOC和SOH估计中应用DL时。强调了对DL方法的更全面探索和完善的需求。未来的研究应解决这些差距，以将DL整合到BMS中，以确保强大可靠的SOC和SOH估计。由于它具有准确提高SOC和SOH估算健康模型的能力和能力，深度学习具有在BMS中研究SOC和SOH的很大潜力。因此，有机会进一步研究DL技术，以便清楚地检查BMS中SOC和SOH模型估计的正确性。索引条款 - 电池管理系统（BMS），锂离子，人工智能，充电状态（SOC），健康状况（SOH）
新南威尔士州审查和审核饮用水管理系统的指南 日本脑炎病毒（JEV）风险的更新 MPOX监视报告2025 MPOX通知 明天之后：预计将影响新南威尔士州和医疗保健劳动力为2040 MPOX监视报告2025 MPOX通知
审查和审计可以为水电提供许多好处，包括评估当前管理实践的有效性。可以确定差距，并考虑了需要的新策略，以帮助填补空白。审查和审计还提供了水电和新南威尔士州的健康状况，表明该公用事业公司遵守其饮用水管理系统（DWMS）并管理其供水。
塞拉利昂共和国财政部公共债务管理系统意向表达请求书 (REOI)
塞拉利昂政府通过财政部 (MoF) 从非洲开发银行获得了提高公共债务管理效率的机构支持费用，并打算将这笔赠款的部分商定金额用于根据合同支付招聘个人顾问的款项，以提供咨询服务，为塞拉利昂政府开展一项关于公共债务的社会经济影响和性别对公共债务管理的影响的研究。EEPDMIS 项目的总体目标是通过债务优化更好地利用资源，促进宏观经济稳定。具体而言，该项目将通过改进体制框架、提高债务透明度和提高员工能力来促进有效和高效的公共债务管理运营和实践。开展这项研究的基础是评估公共债务对性别的影响，特别是对妇女和儿童的影响。公共债务负担引发高昂的债务偿还成本，有可能挤占旨在保护妇女和弱势群体的社会部门支出。这项研究将评估塞拉利昂公共债务的走向
电池热管理系统：最新进展、挑战和局限性综述
摘要。在电动汽车 (EV)、可穿戴电子设备和大型储能装置中，电池热管理系统 (BTMS) 对电池性能、效率和寿命至关重要。本篇综合分析涵盖了最新的 BTMS 进展，并概述了当前的方法和技术。以下各节介绍了被动和主动热管理的最新发展。重点介绍了相变材料和热绝缘体等被动解决方案的简单性和效率。液体冷却、空气冷却和复杂制冷等操作系统精确且适应性强。尽管取得了进展，但 BTMS 仍然面临一些障碍。讨论了电池组温度分布不均匀、热失控危险以及在狭窄位置的 BTMS 集成。本综述还强调了现有技术中的材料限制、能耗权衡和可扩展性问题。本综述提供了 BTMS 的全面历史，确定了知识和技术差距，并为学者、行业资深人士和新手提出了电池技术研发建议。
RFQ董事会管理系统
正式报价将根据价格的80/20优先点系统评估和裁决，该规定是2017年的“优惠采购政策框架法”规定的BBBEE。第3阶段将评估那些符合最低功能阈值的投标的价格和偏好点。根据优先采购条例，2017年与优先采购政策框架法有关（No.2000年5月5日），80/20点系统将应用于评估有资格进一步考虑的提案，如果价格构成80分，最多将根据投标人的B-BBEE状态级证书授予20分，如下：
人工智能驱动的微电网能源管理系统
1 计算机工程与应用系，GLA 大学，马图拉 2 电子工程系助理教授，Prince Shri Venkateshwara Padmavathy 工程学院，钦奈 - 127.，m.shalini_ece@psvpec.in 3 信息技术系助理教授，新 Prince Shri Bhavani 工程技术学院，钦奈-600073，泰米尔纳德邦，印度.kanmani.s@newprinceshribhavani.com 4 计算机工程系，Vishwakarma 理工学院，浦那，印度 swati.jadhav@vit.edu 5 计算机技术工程系，伊斯兰大学技术工程学院，纳杰夫，伊拉克 计算机技术工程系，Al Diwaniyah 伊斯兰大学技术工程学院，Al Diwaniyah，伊拉克 计算机技术工程系，巴比伦伊斯兰大学技术工程学院，巴比伦，伊拉克 haideralabdeli@gmail.com 6 DY Patil 博士理工学院机械工程系，Pimrpi，浦那，vasundhara.sutar@dypvp.edu.in 7 AAA 工程与技术学院副教授，Sivakasi，印度.srisenthil2011@gmail.com