Open-Innovation in the Electrical and Electronic Industries: Engineered Bio-Fluid Compositions Are Paving the Way, and Testing Therewith
Notice bibliographique
Résumé
Engineered Biofluids are paving the way to industrialized and specifically produced and tailored functional fluids such as coolant and dielectric, high purity traceable media, for the electrical and electronic industries. Dielectric fluid compositions are commonly used in electrical devices, particularly in transformers. These liquids have the aim to isolate the various conductive elements of the device and to limit the heating of the equipment during its operation; in order to minimize, or maintain at higher power, the size of the device and to increase the lifespan of it. Concomitantly a number of bio and traditional processing advancements are made associated with pioneering process technologies which are outlined within the prime context of this paper. Enzyme Engineering and Cocktailing add “A New Dimension to Softer Greener Chem-Bio Approaches” which are referenced beyond curiosity purpose. Some of them are possibly “revolutionary” more than evolutionary. Testing has to evolve accordingly to appreciate the challenges ahead in semi-extreme conditions which are relevant to climate changes as well. A significant part of this orientation work addresses and exemplifies these necessary testing innovations, likely adaptable to smart and responsive connecting, and further down the line bigger data role and learning machine evolutionary concepts. One other innovative part of this exploratory work, is the influence that such illustrative localized testing, with integrated sensors/induced-tracers, and online interpretation, may have on the smart grid developments; whereby production, transmission, distribution and consumption of energy can be made more reliable, more effective and more predictive and can also have an impact on the performance, reliability and sustainability of the equipment itself. Those technologies and associated testing can support environmental, technological and societal awareness; helping to revert some trends being climate changes, fossil fuel preservation and other planetary challenges to maintain the overall and localized fundamental equilibriums.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».