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通过机器学习增强可及性：视觉和听觉障碍技术综述
Enhancing Accessibility Through Machine Learning: A Review on Visual and Hearing Impairment Technologies
Pal Patel · Shreyansh Pampaniya · Ananya Ghosh · Ritu Raj 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
机器学习驱动的辅助技术正在变革感官障碍的解决方式。本文全面综述为听觉和视觉障碍群体设计的机器学习算法。针对听觉障碍，分析SVM、随机森林RF和多层感知器MLP等先进模型在听觉辅助应用中的有效性。针对视觉障碍，评估YOLO、SSD和RetinaNet等最先进目标检测框架实现实时物体识别和导航辅助的能力。研究还综述生成式AI在视觉和听觉障碍场景中的应用，强调深度学习模型在推进辅助技术、提升感官障碍者生活质量方面的变革潜力。
解读: 该机器学习辅助技术对阳光电源智慧运维和人机交互系统有启发意义。阳光iSolarCloud平台可借鉴目标检测技术实现光伏组件缺陷自动识别和无人机巡检。YOLO等实时检测算法可应用于阳光储能电站安全监控和异常检测。语音识别和自然语言处理技术可优化阳光智能运维系统的人机交互界面，提升现场运维人员操作便利性...
FCC装置与胺法燃烧后碳捕集的集成
Integration of the FCC unit with amine base post-combustion capture
Thabang Wendel Selalam · Raj Patel · Iqbal Mohammed Mujtab · Yakubu Mandafiya John · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344
摘要 尽管推动使用可再生能源的趋势日益增强，但在可预见的未来，化石燃料仍将继续在能源供应中发挥重要作用。鉴于流化催化裂化（FCC）装置在炼油厂中的核心地位，若要实现低碳能源系统的目标，对这些装置进行脱碳至关重要。随着碳捕集与封存（CCS）技术作为工业过程脱碳的一种有前景的技术不断涌现，本研究将其应用于FCC再生器中。我们建立了集成FCC-CCS工厂中主要工艺单元的详细模型，并利用文献中已有的多个中试和商业装置数据对模型进行了验证，随后在gPROMS平台中将这些模型耦合，以分析三种不同的FCC-C...
解读: 该FCC碳捕集研究对阳光电源工商业储能系统具有启示意义。炼化企业脱碳需求催生工业侧储能+光伏一体化方案:ST系列储能可配合光伏削峰填谷,降低蒸汽锅炉电力需求;PowerTitan大容量储能系统可平抑工业负荷波动,提升余热发电HRSG系统效率;iSolarCloud平台可实现碳排放监测与能源优化调度。...