Fuel Cells for Commercial Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of fuel cell technology offers benefits to many applications beyond light‐duty vehicles, and many of these are currently commercially viable or have the potential to be in the near term. These include material‐handling equipment, construction equipment, handheld and portable power, telecom backup power, airport ground support equipment, aerospace power, and maritime power. In all of these applications, fuel cells can provide immediate benefits in terms of decreased fossil‐fuel use, reduced criteria pollutants and greenhouse gases, and delivery of new capabilities. Just as important, they can also be leveraged to facilitate the eventual introduction of fuel cell light‐duty vehicles by providing experience in both fuel cells and hydrogen that helps to refine products, drive down cost, reconcile codes and standards issues, make hydrogen fuel more available, and introduce familiarity with the technology to the public. In the words of theUS DOE's Fuel Cell Technologies Office Market Transformation subprogram, these near‐term applications “help overcome nontechnical challenges to the expansion of hydrogen and fuel cell technologies into the broader vehicular marketplace.” The applications mentioned earlier are in varying states of commercial viability and development yet all are contributing to these goals. As experience and performance enhancements continue, the opportunity for new applications increases.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,228 | 0,123 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».