갈바니 전지의 열 회수. 계획, 설명

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배터리 및 갈바니 전지는 다양한 전자 장치에 전원을 공급하는 데 널리 사용됩니다. 오늘날 그들의 생산량은 연간 수백만 개입니다. 일반적으로 제조업체는 전기 용량을 표시하지 않습니다. 이는 보관 중, 특히 작동 중에 셀과 배터리의 내부 저항이 지속적으로 증가하여 부하에 전달되는 전력이 크게 감소하기 때문입니다.

갈바니 전지를 80...90°C의 온도로 짧게 가열하면 내부 저항이 크게 감소한다는 것이 실험적으로 입증되었습니다. 열 재생 절차는 요소를 갓 끓인 물로 채워진 용기에 넣으면 쉽게 수행할 수 있습니다. 4 ~ 5분 동안 가열해야 하며 그 후에는 의도한 용도로 사용할 수 있습니다. 물론 이것은 그러한 절차 후에 요소가 새 것과 같을 것이라는 의미는 아니지만 잠시 동안 성능을 복원하는 것은 여전히 가능합니다.

또한 초기 및 작동 중에 갈바니 전지를 열 재생하는 것이 유용합니다. 실습에서 알 수 있듯이 이 경우 요소의 성능이 약 20 ~ 30% 증가합니다.

요소의 접점에서 전압을 증가시켜 디지털 전압계를 사용하여 복구 프로세스를 모니터링할 수 있습니다. 전압 증가가 멈추는 즉시 가열이 중지됩니다.

이 복구 방법은 예를 들어 통신 세션의 극한 조건(오래된 갈바니 전지가 방전되고 새 갈바니 전지를 얻을 수 있는 곳이 없음)과 같이 전원이 급히 필요할 때 유용할 수 있습니다.

저자: A.Polykovsky, 모스크바

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최근 몇 달 동안 OpenAI의 GPT와 유사한 많은 언어 모델이 출시되었으며 많은 정의에 따라 개방형으로 간주될 수 있습니다. 그 중 하나는 Alpaca, Koala, Vicuna 및 Dolly 1.0에서 영감을 받은 Meta의 LLaMA입니다.

그러나 이러한 "개방형" 모델의 대부분은 시스템 개발자의 통제하에 있었습니다. 예를 들어 Stanford 팀의 AI 프로젝트 Alpaca는 GPT-3.5 지침에 대해 교육을 받고 LLaMA 7B를 기반으로 구축되었습니다. OpenAI의 이용약관에는 연구자가 회사와 경쟁하는 시스템의 제품을 사용할 수 없다는 규칙이 포함되어 있습니다.

Databricks의 목적은 이 문제를 해결하는 것입니다. Dolly 2.0은 AI 모델의 오픈 소스 Eleuther 제품군을 기반으로 하며 Databricks 직원이 만든 작은 명령 블록(databricks-dolly-12k)에 독점적으로 조정된 15억 개의 대규모 매개 변수 언어 모델입니다. 이 데이터 세트에 대한 라이선스 조건에 따라 학술 또는 상업용 프로그램을 포함한 모든 목적으로 사용, 수정 및 확장할 수 있습니다.

원래 돌리와 마찬가지로 버전 2.0은 최신 기술은 아니지만 "훈련 블록의 크기를 감안할 때 놀랍도록 효율적인 수준의 명령 실행을 보여줍니다. 강력한 AI 기술을 만드는 데 필요한 노력과 비용의 수준은 훨씬 적습니다. 이전에 생각했던 것보다.

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