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Enregistrement W4389723807 · doi:10.1109/neessc59976.2023.10349336

Preface

2023· article· en· W4389723807 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePower Systems and Renewable Energy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery (electricity)ChinaSummitState (computer science)Computer scienceBig dataEngineeringLibrary sciencePower (physics)Engineering managementPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2023 3 rd New Energy and Energy Storage System Control Summit Forum (NEESSC 2023) took place in Mianyang, China on 26 th to 28 th September 2023 (hybrid form).The aim of the Conference was to provide a platform for the exploration of both fundamental topics and new applications of research fields related to new energy and energy storage, bring different scientific communities together, and facilitate the contacts between science, technology and industry.Over 200 scholars from renowned institutions and universities worldwide, including UK, Denmark, Canada, and China, etc., attended the Conference.They convened to discuss the latest research findings and trends in fields related to new energy and energy storage, fostering international academic exchange and collaboration.It was a highly informative and globally oriented-academic event.The Conference agenda included 14 keynote speeches, as well as plenty of oral and poster presentations.Among the keynote speakers, Professor Hui Pang from Xi'an University of Science and Technology performed a dramatic speech on Advanced Battery Management System-Research on State Estimation and Temperature Monitoring Methods under Electrochemical Mechanism Modeling.According to the actual application requirements, he took the power battery as the research object, combining relevant experimental data and the Multiphysics simulation platform, and carried out the estimation of battery state of charge (SOC) and heat generation rate (HGR) of EVs based on the mechanism reconstruction model.And Professor Shunli Wang from Southwest University of Science and Technology, China shared with us his research on Intelligent Energy Storage -Battery Performance Testing and State Monitoring in New Energy & Energy Storage System.Starting from battery testing methods, he selected typical test data for analysis, and discussed battery condition monitoring strategies based on his team's research progress, so as to contribute to the development of smart energy storage.This Proceedings gathers papers from regular contributions of NEESSC 2023; each contribution submitted for

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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