Nowadays, lithium-ion battery has become more popular around the world. Knowing when batteries reach their end of life (EOL) is crucial. Accurately predicting the remaining useful life (RUL) of lithium-ion batteries is needed for battery health management systems and to avoid unexpected accidents. It gives information about the battery status and when we should replace the battery. With the rapid growth of machine learning and deep learning, data-driven approaches are proposed to address this problem. Extracting aging information from battery charge/discharge records, including voltage, current, and temperature, can determine the battery state and predict battery RUL. In this work, we first outlined the charging and discharging processes of lithium-ion batteries. We then summarize the proposed techniques and achievements in all published data-driven RUL prediction studies. From that, we give a discussion about the accomplishments and remaining works with the corresponding challenges in order to provide a direction for further research in this area.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.15
no.5
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pp.155-163
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2012
This study was carried out to monitor reproductive responses of great tits in 17 urban forests in Daegu metropolitan city. The reproductive perspectives of great tits were surveyed by using 106 artificial bird nests, of which five or seven nests were set up in every urban forest. A ratio of artificial nests used by great tits for their reproduction was 27.4%. It was showing that forests, where the reproductive response was higher, was located at the edge of the city, or was known as having a good vegetation structure in the urban area. The laying date of a great tit was a little earlier in forests in the middle of the city. It might be dependent on the density of artificial land uses including a residential area and an industrial complex, which are able to increase an urban micro-temperature. Otherwise, natural forests or forest patches nearby natural forests located at the edge of the city were showing that the laying date of great tits was relatively later than the oneee in the forest in the middle of the city. There was a big difference of reproduction perspectives of great tit between the 1st and 2nd reproduction. In the 1st reproduction, a clutch size was larger, while an egg volume was so low. Otherwise, the clutch size was shown so smaller in the 2nd reproduction than in the 1st reproduction, while the egg volume was larger in the 2nd reproduction. It might be due to the survival strategy of a great tit to prepare the winter season for a juvenile. Many variables, regarding to the problem of climate changes, have been linked to the environment of urban area and the bird habitats. Finally, Monitoring a bird reproduction is a valuable work for managing an urban forest as well as for conserving a natural forest.
Chitosan derivitives, a sulfated N-acetylchitosan was synthesized, and artificial skin of sulfated N-acetylchitosan and N-carboxyl butyl chitosan were investigated. Sulfated derivatives of chitosan were analyzed by {TEX}${13}^C${/TEX}-NMR and the structure on N-acetyl chitosan 3,6-O-disulfate were confirmed. Rabbits underwent a midline laparotomy followed either by a bilateral peritoneal sidewall abraison(3.0×1.5cm). The injured surface was then covered with 0.2mm thick sulfated N-acetyl chitosan membrane. Sulfated N-acetyl chitosan membrane was found to reduce postsurgical bleeding after abraison of peritoneal surface treated with sulfated N-acetyl chitosan membrane. Sulfated N-acetyl chitosan implanted rabbit showed quick wound healing than N-carboxybutyl chitosan. With a sterilization procedure of chemical sterilization, sulfated N-acetyl chitosan seem to be better substitutes than N-carboxybutyl chitosan.
The value of living a long and healthy life without suffering has increased owing to aging populations, transition to welfare societies, and global interest in health deriving from the novel coronavirus disease pandemic. New drug development has gained attention as both a tool to improve the quality of life and high-value market, with blockbuster drugs potentially generating over 10 billion dollars in annual revenue. However, for newly discovered substances to be used as drugs, various properties must be verified over a long period in a time-consuming and costly process. Recently, the development of artificial intelligence technologies, such as deep and reinforcement learning, has led to significant changes in drug development by enabling the effective identification of drug candidates that satisfy desired properties. We explore and discuss trends in artificial intelligence for de novo drug design.
The purpose of this study is to develop an artificial-intelligence STEAM program for real-time interactive online class for elementary science and to analyze its effect on science academic achievement and creative problem-solving ability. The applied unit was 'Life of plant', a 4th grade science subject with high difficulty in teaching and learning mainly by memorization. The theme of the program is 'Creating a doctor of plant artificial intelligence chatbot'. The results of this study were as follows: The program developed in this study had a positive effect on elementary school students' science academic achievement and creative problem-solving ability. Therefore, the artificial intelligence STEAM program for elementary science interactive online class is effective in improving students' scientific academic achievement and creative problem-solving ability, and further research on artificial intelligence STEAM education theory, method, and practice is required.
The influence of chromosome number on cell growth and cell aging was investigated in various yeast strains that have many artificial chromosomes constructed using a chromosome manipulation technique. Host strain FY833 and the YKY18, YKY18R, YKY24, and YKY30 strains harboring 16 natural chromosomes, 18 chromosomes, 18 chromosomes containing rDNA chromosome, 24 chromosomes, and 30 chromosomes, respectively, were used, and the specific growth rate of each strain was compared. The specific growth rates in the YKY18 and YKY24 strains were indistinguishable from that in the host strain, while those of the YKY18R and YKY30 strains were reduced to approximately 25% and 40% of the host strain level, respectively. Subsequently, the replicative life span was examined to investigate the relationship between the number of chromosomes and cell aging, and the life span was decreased to approximately 14% and 45% of the host strain level in the YKY24 and YKY30 strains, respectively. Moreover, telomere length, well known as a senescence factor, was shorter and more diversified in the strain, showing decreased life span. Therefore, these results suggest the possibility that an increase in the number of chromosomes containing artificial chromosomes caused cell aging, and we expected these observations would be applied to improve industrial strain harboring of versatile and special artificial chromosomes.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.4
no.4
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pp.135-140
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2023
The intricate relationship between species and their ecosystems has been a focal point of ecological research for decades. With the advent of big data and artificial intelligence, we are now able to explore this relationship with unprecedented depth and precision. This review delves into the transformative role of these technologies in ecological research, emphasizing their potential to enhance our understanding of species-ecosystem linkages.
Artificial intelligence may be said like a human being. What is different thing between artificial intelligence and human intelligence? The people think that the artificial intelligence understands the meaning of the word to see artificial intelligence saying. However, it is different that artificial intelligence is identified as understanding a human being. We apply Wittgenstein's philosophy to this problem whether the artificial intelligence understands a meaning of language. We think that the artificial intelligence does not understand a live meaning of human life.
This study aims to develop and validate a home economics education program focused on the consumer life area to enhance artificial intelligence (AI) literacy. To achieve this objective, a 10-session AI-consumer life integration education program was developed by analyzing literature on AI Literacy, AI curriculum, consumer education, and the home economics curriculum for the middle school consumer life area. The program's validity was assessed by nine teachers using a four-point Likert scale. The average scores for each item and the content validity index (CVI) were calculated. Based on expert feedback, the program was revised and improved accordingly. The expert validity assessment of the lesson plans, teaching materials and learning resources resulted in an average score of 3.78 for all items and an average CVI of 0.96. For the overall program, the expert validity assessment yielded an average score of 3.72 for all items and an average CVI of 0.97. Since the content validity index for all questions was above 0.78, the program demonstrated high validity across achievement standards integration, learning objectives, content and teaching methods, motivation, and volume areas. This confirms its effectiveness as an educational program for enhancing AI literacy. This study is significant in terms of defining and identifying the components of AI literacy, developing an AI-integrated program encompassing the entire consumer life area and confirming the suitability of the home economics curriculum for enhancing digital consumer competencies and promoting sustainable consumption. Additionally, it highlights the potential to integrate AI into the home economics and consumer life area.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.44
no.1
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pp.57-67
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2008
Recently, Korean shipbuilding industry is keeping up the position of world wide No. 1 in world shipbuilding market share. It is caused by endless efforts to develope new technologies and methods and fast development of IT technologies in Korea, to raise up its productivities and efficiency in shipbuilding industry with many kinds of optimizing methods including genetic algorithm or artificial life algorithm... etc. In this paper, we have suggested the artificial life algorithm with relay search micro genetic algorithm. and we have improved a defect of simple genetic algorithm for its slow convergence speed and added a variety of solution candidates with applying relay search simple genetic algorithm. Finally, we have developed intelligent agent system for ship CAE modeling. We have tried to offer some conveniences a ship engineer for repeated ship CAE modeling by changing ship design repeatedly and to increase its accuracy of a ship model with it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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