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电动驱动技术团队路线图
Electric traction drive systems (ETDS) needs have grown significantly since the last Roadmap in 2017.电池电动汽车（BEV）应用程序已随着储能成本的下降以及对车队运营商可以实现的强大所有权成本的认可而不断增长。There are vehicles available today with equivalent or better performance than comparable internal combustion engine (ICE) vehicles.在家中的电动汽车充电（加油）已成为消费者高度重视的功能，快速充电能力带来了与冰车相当的加油时间的希望。在过去的四年中，这种车辆电气化的急剧改善与车辆市场的彻底转变相吻合。What we have seen, especially in the last few years, is a radical shift that is driving electrification.The changes we have seen are as follows:
长期趋势和季节性驱动因素
由于其位置在海洋和淡水生态系统的交汇处，河口受到海洋和土地全球变化的影响。最近的证据表明，河口生态系统内的环境状况发生了许多变化，从升高温度到初级生产的变化等。我们利用了有关水温，盐度，溶解的氧气和叶绿素-A浓度的长期高分辨率数据，在美国东南部的3个国家河口研究储量中，以表征河口水质的趋势和季节性驱动因素。我们记录了长期趋势和季节性模式的时空变异性，并且在我们的研究期间无处不在的水温升高（1995-2022），主要是由于冬季（冬季（12月至2月））的变化驱动，并且随着时间的推移溶解的氧气略有减少。我们还记录了河口和河口内部和叶绿素浓度的趋势趋势的强烈时空变异性。了解河口生态系统中生物物理条件的变化对于确保我们预测生态系统功能和服务的能力至关重要，因为气候条件继续改变，河口可以提供。
基因驱动改性生物
NIH已修改了NIH指南，以确保涉及基因驱动改性生物（GDMO）的持续负责任研究。更改在2024年9月底生效。具体来说，NIH指南将被修改为：1。阐明涉及基因驱动改性生物（GDMO）的研究的最低遏制要求； 2。提供了风险评估的注意事项； 3。为IBC和BSO定义了其他机构责任。除了与涉及GDMO的研究相关的修正案外，NIH指南还将修改为：4。在更广泛的术语“ helper systems”中，“'helper viruse''一词“ helper viruse'”一词； ‘‘在存在辅助系统（例如，辅助病毒，包装细胞系，瞬态转染系统，复制系统）的情况下，应考虑复制或产生复制能力的病毒的潜力。'和5 ..重新分类西尼罗河病毒（WNV）和圣路易斯脑炎病毒（SLEV）为风险2组2剂，以与BMBL提供的遏制指导一致。
驱动耗散非线性振荡器。...
具有非线性驱动和耗散项的量子振荡器因其能够稳定猫态以进行通用量子计算而受到广泛关注。最近，超导电路已被用于实现存储在相干态中的这种长寿命量子比特。我们给出了这些振荡器的概括，它们不限于相干态。关键因素在于驱动和耗散中存在不同的非线性，而不仅仅是二次非线性。通过对不同非线性的渐近动力学特征进行广泛分析，我们确定了在相干和非相干叠加中存储和检索量子态（例如压缩态）的条件。我们探索了它们在量子计算中的应用，其中压缩延长了在两个对称压缩态叠加中编码的量子比特的记忆存储寿命，以及在量子联想记忆中的应用，迄今为止，量子联想记忆仅限于存储经典模式。
人工智能：驱动触发器的框架，......
2 美国佐治亚州莫罗克莱顿州立大学管理系 3 美国明尼苏达州明尼阿波利斯模态技术公司 摘要 为了了解人工智能 (AI) 的发展，本研究分析了过去、现在十年的研究成果以及未来几十年的预测。本文将重点介绍人工智能的最大变化，并举例说明这些技术如何应用于几个关键行业领域，以及可能影响采用速度的影响因素。最后，该研究探讨了推动人工智能发展成为重要变革技术的驱动因素，例如成本、速度、准确性、多样性/包容性和跨学科研究/合作。 关键词 人工智能、关键工业部门、技术采用、驱动因素、技术趋势。
电机驱动中的人工智能
1986 年现代反向传播论文首次发表 [1] 后，电机控制界对机器学习 (ML) 的蓬勃发展了如指掌，三年后出现的关于离线训练神经网络以模仿三相 PWM 逆变器中磁滞电流控制器行为的研究 [2] 就证明了这一点。随后，在 20 世纪 90 年代初，人们在通用电压馈电交流电机 [3]、[4]、感应电机 [5]–[15]、直流电机 [16]、[17]、同步电机 [18] 和开关磁阻电机 [19] 上进行了一系列开创性的努力。除了对将 ML 应用于电机驱动控制的广泛兴趣外，此类技术（尤其是分类或回归技术）也已应用于各种类型电机的状态监测和故障诊断 [20]–[27]。大约在那个时候，随着神经网络等机器学习模型的出现，电力电子领域的前沿逐渐向前发展，这些模型已成为电力电子和电机驱动器中复杂系统识别、控制和估计的最重要领域 [28]。然而，也有人得出结论，“尽管技术进步，但目前神经网络在电力电子领域的工业应用似乎非常少” [29]。虽然机器学习应用始终以最快的可用硬件平台为目标，尤其是专注于（大规模）
驱动根本原因指导：什么是五个为什么？如何...
您的 GRGB 培训包包含 NPIER 手册，其中解释了 DMAIC 流程。5 个为什么分析是“分析”工具集中的一种调查技术，用于在完成定义和测量阶段（问题陈述、客户之声、当前状态、停机时间）后进行根本原因分析。这个小组练习最好由几位熟悉问题领域的不同主题专家进行，在引用问题陈述时询问“为什么”，直到找到根本原因。我们如何进行五个为什么分析？