HTB蓄电池NP12-38 6-GFM产品系列说明
HTB蓄电池NP12-38 6-GFM产品系列说明
HTB蓄电池NP12-38 6-GFM产品系列说明
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HTB蓄电池特性；
1．密封性：采用电池槽盖、极柱双重密封设计，防止漏酸，可靠的安全阀可防止外部H2、O2 和尘埃进入电池内部。
2．免维护：H2O 再生能力强，密封反应效率高，因此在整个电池的使用过程中无需补水或加酸维护。
3．安全可靠：无酸液溢出，可靠的安全阀的自动闭合， 防爆设备的装置使赛能电池在整个使用过程中更加安全可靠。
4．长寿命设计：计算机精设计的耐腐蚀铅钙铅合金板栅、ABS耐腐蚀材料的使用和极高的密封反应效率保证了蓄电池的长寿命。
5． 性能高
HTB蓄电池NP12-38 6-GFM产品系列说明
(1) 体重比能量高，内阻小，输出功率高。
(2) 充放电性能高，自放电控制在每个月2%以下（20℃）。
(3) 恢复性能好,在深放电或者充电器出现故障时，短路放置30天后，仍可使用均衡充电法使其恢复容量。
(4)由于单体电池的内阻、容量、浮充电压一致性好，因此电池在浮充使用状态下无需均衡充电。
6．温度适应性强：可在-40℃～50℃下安全、放心地使用。
7．使用和运输安全简便：满荷电出厂，无游离电解液，电池可横向放置，并可以无危险材料进行水、陆运输。
8．性价比高：蓄电池极高的性能，超长的使用寿命，极低的维护成本确保用户得到的是性价比非常高的产品。
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数据中心包含许多组件，例如冷却、工作负载、服务器、存储、网络等。专家认为人工智能可以帮助企业通过不断学习成功的模式来获得巨大的效率。
谷歌公司在使用DeepMind系统显著提高其数据中心的能效时，将显示出人工智能在数据中心的潜力。在短短的18个月内，该系统帮助谷歌公司减少了40%的冷却能源，并减少了15%的总能源。考虑到能源占到数据中心运营总成本的大部分，谷歌公司的例子表明，企业可以使用人工智能显著降低能源相关成本。
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谷歌公司并不是唯一一家试图在数据中心使用人工智能的厂商。例如，西门子与一家名为Vigilent的公司携手合作，共同为客户提供基于人工智能的热优化解决方案，以解决数据中心的冷却难题。结合物联网和机器学习技术，该公司的解决方案从数千个传感器收集数据，随后进行分析，以确定使用先进算法以最少的冷却花费维持所需温度所需的变化。
Vigilent公司认为，由于大多数数据中心管理人员并不具备提高冷却系统效率所需的知识或工具，数据中心的冷却能力通常不足40%。