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基于损伤的电力电子设备寿命建模
电力电子器件和模块的寿命建模有着悠久的研究历史。两大主要研究方向是数据驱动方法和基于模型的方法。数据驱动方法使用机器学习从经验数据中训练寿命模型。它是一种纯数据挖掘技术，不考虑故障机制。相比之下，基于模型的方法旨在研究故障机制，以便在考虑故障机制的情况下建立寿命模型。虽然数据驱动方法如今由于新一波人工智能的兴起而变得越来越流行，但基于模型的方法一直是经典方法并不断发展。我们的工作属于基于模型的方法。下面，我们将简要回顾主要的基于模型的方法。
人工智能设备和印地语
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正在开发用于主动冷却和温度控制的 MEMS 设备
对于许多小型应用，如微电子元件、微型传感器和微系统，高容量冷却选项仍然有限。NASA 格伦研究中心目前正在开发一种微机电系统 (MEMS) 来满足这一需求。它使用热力学循环直接为热负荷表面提供冷却或加热。该设备可以严格在冷却模式下使用，也可以在几毫秒内切换冷却和加热模式，以实现精确的温度控制。制造和组装是通过半导体加工行业常用的湿法蚀刻和晶圆键合技术完成的。MEMS 冷却器的优点包括可扩展到几分之一毫米、模块化以提高容量和分级到低温、简单的接口和有限的故障模式，以及最小的诱导振动。
自主量子设备：什么时候可以实现，而无需额外的热力学成本
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
新型的DNA聚合酶rdxpola是古代线粒体DNA维护设备的遗产吗？
在真核细胞中，有两个含有基因组的细胞器，线粒体和质体，分别来自α-局势杆菌和蓝细菌。在两个细胞器中，基因组必须通过核编码的，细胞器定位的DNA聚合酶（DNAPS）维持。尽管DNAP在DNA复制和修复中起着核心作用，但直到最近才能完全了解Organlel定位DNAP的演变。尤其是，尚未发现最初用于内共生细菌中的DNAP，并没有发现导致线粒体和质体的DNAP。最近，我们在真核生物中对DNAP的全面搜索揭示了细胞器局部DNAP的多样性和分布。并导致发现RDXPOLA，这是一种候选DNAP，是α-局势杆菌中使用的DNAP的直接后代，引起了线粒体。在这里，我们概述了真核生物中细胞器定位的DNAP，以及根据发现RDXPOLA的发现，用于线粒体 - 定位DNAP的早期进化场景。
通过可穿戴设备监测疲劳：最新进展综述
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要，因为疲劳会损害认知和运动能力，从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案，因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号，同时具有所需的舒适度和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。然而，通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术，并发现当前知识中的潜在差距和缺陷，进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章，标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”，并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中，60 篇满足纳入标准。纳入的研究主要是短期研究，且在实验室环境中进行。总体而言，研究人员根据运动（MOT）、脑电图（EEG）、光电容积图（PPG）、心电图（ECG）、皮肤电反应（GSR）、肌电图（EMG）、皮肤温度（T sk ）、眼球运动（EYE）和呼吸（RES）数据开发疲劳模型，这些数据均由市场上的可穿戴设备获取。在提出的疲劳量化方法中，监督机器学习模型（更具体地说是二元分类模型）占主导地位。这些模型在检测疲劳方面被认为表现非常出色，然而，在模型开发过程中几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之，本综述的结果表明，方法上的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。还需要开展更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力，以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
TFCM-1801 设备编程模块
• 它可以连接到所有 Teknim 可寻址设备 • 它可以通过特殊终端连接到所有设备，无论编程方向如何 • 实现快速简便的编程 • 通过“记忆”功能保存内存中的最后一个地址并防止重复地址错误 • “智能等待时间”功能可在设备不使用时切换到待机模式 • 它用于写入-读取地址、更改现有地址、读取版本、读取序列号和生产日期。
化学、生物、放射性、核（cbrn）设备
2023 年 5 月 3 日——2023-24 财年 HQ NDRF PROC 分支机构采购计划。化学生物放射核 (CBRN) 设备：- 设备编号名称。
电池供电的医疗设备的成功实践
应在规范和数据表中给出单元格的标称电压。这可能是使用前的近似开路电压，尤其是对于原代细胞。开路电压是没有外部负载的电压。应使用高输入阻抗（最低1MΩ）电压计进行开路电压测量值。或者，可以引用次级电池的标称电池电压为排放范围的最大和最小电压之间的平均开路电压。应指定电压测量条件（尤其是温度）。可以在相关标准标准中找到标准细胞的标称细胞电压（例如，非水性原代细胞的IEC 60086-1）。电池和电池供应商可以提供此信息的单元或电池数据表。
