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用于电动汽车供热的高性能固体介质储热系统：概念验证和实验测试
摘要：减少全球二氧化碳排放量需要采取跨部门措施来减少化石能源消耗并加强可再生能源的扩张。实现这一目标的一个要素是热能存储系统。由于它们具有时间解耦操作，因此可以提高各种工业和发电厂流程中的系统效率和灵活性。在电力和热力领域，此类解决方案已在商业上可用于大规模应用或专注于各种研发项目，但在运输领域则大多是新事物。通过将现有概念专门转移到电池电动汽车的供热要求，也可以在运输领域实现效率改进。其想法是通过先前电加热的热能存储系统在寒冷季节为车内提供所需的热量。因此，可以节省电池容量，并增加车辆的有效行驶里程。这一概念的基本先决条件是高系统存储密度和高性能，这必须与商用电池供电的 PTC 元件相适应。与大规模应用相比，这带来了新的挑战和设计解决方案，最终需要在车辆典型规格下进行概念验证和实验测试。首次开发并建设性地实现了一种基于陶瓷蜂窝、集成加热丝和双壁隔热储存容器的新型热能存储系统。该存储系统满足供热的所有要求，达到了高系统存储和功率密度，并且由于其高灵活性，允许双功能操作使用：循环存储和传统加热模式。在集中存储操作中，在充电期间通过加热丝电产生高温热量，并通过热辐射有效地传输到陶瓷蜂窝。在放电期间（驾驶），存储的热能由旁路控制系统用于在高热输出下在规定温度下加热内部空间。系统测量活动和成功的模型验证证实，充电期间电加热功率高达 6.8 kW，放电期间供热功率超过 30 分钟，热输出功率为 5 kW。尽管目前基础设施和试验台存在限制，但仍可达到 155 Wh/kg 的高系统存储密度，且放电出口温度恒定。与电池供电的加热系统相比，所开发的热能存储系统的实验结果证实，由于其高性能、操作灵活性和低成本材料，该系统具有出色的竞争力。
对手术烟雾衍生的颗粒物和甲醛在脊柱手术过程中的定量分析：可能的职业危害
物镜自引入以来，电孔一直是一种有价值的手术工具，可以在脊柱手术中精确的组织切割和有效的止血。虽然已经做出了许多努力来阐明各个手术领域的手术烟雾可能造成的危险作用，但在脊柱手术的背景下，讨论很少。这项研究的目的是测量和对脊柱手术期间烟雾产生的不同大小和甲醛（HCHO）的颗粒物（PM）进行定量分析。方法本研究包括一系列连续接受1或2级腰椎脊柱融合的患者。使用粒子计数器测量粒子计数，特别集中在六个不同尺寸的PM（0.3、0.5、1、2.5、5和10 µm）上。此外，还进行了对HCHO的测量，以百万分（ppm）的零件进行测量。单极烧伤用于手术环境。在外科手术过程中在特定时间点进行系统测量，以评估PM和HCHO的水平。此外，通过比较有或没有相邻吸力放置的PM水平来评估手术烟气吸力的功效。结果这项研究涉及35例患者，并在27例病例中对PM和HCHO进行了测量。其余8例仅针对PM进行测量。使用电态使用时，HCHO的水平也较高（0.085±0.006 vs 0.131±0.014 ppm，p <0.05）。在这项研究中，当在脊柱手术期间使用电孔（12.3±1.7 vs 1975.7±422.8，3.4±0.5 vs 250.1±45.7和1.9±0.2±0.2±0.2 vs 78.1±13.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3），观察到各种PM大小的统计学显着变化（12.3±1.7 vs 1975.7±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，278.3.3.3） 0.05）。电磁期间手术烟雾相邻吸力的利用表明，PM水平的统计学显着降低。 结论这项研究的结果突出了脊柱外科医生在手术室中可能暴露的潜在相关烟雾危害。 实施简单的干预措施，例如利用附近的吸力，可以效率地最大程度地减少有毒手术烟雾的量并减轻这些风险。电磁期间手术烟雾相邻吸力的利用表明，PM水平的统计学显着降低。结论这项研究的结果突出了脊柱外科医生在手术室中可能暴露的潜在相关烟雾危害。实施简单的干预措施，例如利用附近的吸力，可以效率地最大程度地减少有毒手术烟雾的量并减轻这些风险。
西方人群中人类T淋巴病毒的独特基因组特征
满足预计在2050年将达到98亿人口的粮食需求，同时也保证了环境可持续性，至关重要的是，通过引入新技术和人工智能来改善农作物的产量，以加速当前向农业的过渡4.0范式。在这种情况下，Precision农业旨在基于观察，衡量和响应时间和空间变异性来制定战略，以提高农业生产的可持续性。不喜欢基于在整个地区很少正确的理论平均条件管理整个领域的常规方法，精确农业认识到该领域内的独特差异。此策略包括调整管理实践，以考虑每个站点上的这些特定差异，从而优化资源利用率。在人工智能和机器人技术的整合中取得了令人印象深刻的进步，以开发精确的农业系统，并证明了许多应用，包括自动化的水果收获，修剪，农作物表型和监测，杂草控制，选择性地喷涂农药和肥料等。然而，在许多机器人技术的领域，例如运动计划和控制，操纵，学习，感知和运动，必须解决新的挑战，以进一步提高农民机器人在开放式和温室条件下挑战性农业环境中的能力和自主权。农业机器人技术中的一个基本主题是涵盖机器人和自然科学的跨学科性质。本期特刊介绍了用于精确农业和人工智能的机器人技术的新创新方法。据报道，研究人员和从业人员对启用农业机器人系统的思想和方法的原始贡献。注意力集中在促进机器人技术与植物科学之间的联系以解决现实世界中的问题。例如，在[1]中，使用半监督学习来描述经过实验测试的方法，以生成新的数据集，用于对葡萄树的语义分割，而人类宣传的数据很少，从而在时间和资源上节省了大量资源。创建此类数据集是朝着开发自主机器人进行葡萄园维护的关键步骤。树干检测也是专门研究林业环境[2]中提出的研究的目的。纸张贡献为三倍：5325个注释森林图像的开放数据集；在四个边缘设备（CPU，TPU，GPU和VPU）评估的13个深度学习模型之间的树干检测边缘AI基准；以及使用Oak-D作为传感设备的树干映射实验。在精确林业的背景下，[3]中介绍了对人工感知和对机器人的感知的现状的调查。准确的映射，本地化和障碍物检测对于有效且安全的自主行驶机器人很重要。[4]中介绍了专门从事激光除草工具的自动移动机器人的指导经理。基于此分析，提出了路线图，以应对相应的科学和技术格局中的杰出挑战，即缺乏感知模型的培训数据，开放软件框架，可用于多机器人团队的强大解决方案，最终用户介绍，最终用户介入，用例现场验证，计算资源计划，计算规划，管理的实验实验，并满足实现的真实运算以及系统的实现和系统测量。重点是机器人跟踪，该机器人跟踪结合了横向控制器，螺旋控制器和线性速度控制器