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World File Search System功率值
阿姆斯特朗飞行研究中心 - NASA
阿姆斯特朗和美国宇航局艾姆斯和兰利研究中心的研究人员使用各种 CFD 代码运行了 2,500 多个计算流体动力学 (CFD) 案例，以支持 X-57 空气动力学数据库的开发。该数据库模拟了 X-57 基础飞行器的空气动力学，还包括翼尖巡航推进器和机翼前缘分布的 12 个高升力推进器的空气动力学增量。推进器在 CFD 中采用执行器盘建模，其推力和功率值来自巡航和高升力螺旋桨的 XROTOR 模型。飞行器空气动力学的不确定性模型部分来自不同 CFD 代码之间的差异，并被纳入数据库。空气动力学数据库在 NASA 兰利实施，阿姆斯特朗驾驶模拟进行控制分析和适航性评估。
零偏置功率检测器的设计对5G设备中的功耗优化
本文介绍了基于MOSFET晶体管的零偏置功率探测器的设计和表征，该晶体管从ST-Microelectronics中集成了SIGE 55 nm BICMOS技术。电路的工作频带位于（38-55）GHz范围内，致力于优化5G设备中的功耗。使用该技术中可用的三个NMO类别（GP，LP，HPA），目的是根据不同的NMOS类别设计多个检测器，以比较其性能。此外，设计了基于6 LP晶体管的堆栈的检测器，以增加动态范围。与最近的工作相比，HPA检测器的性能非常好，噪声等效功率值（NEP）3.8 PW/√和67 dB的大动态范围。这些检测器的提取的电压灵敏度值在（850-1400）v/w之间显示了与仿真结果的良好协议。
大脑与语言 - UZH
摘要：同声传译是一项复杂的任务，工作量很大。为了证实这种关联，我们利用脑电图和自我评估，对四组具有不同同声传译经验的参与者在三个越来越复杂的任务（聆听、跟读和口译）中测量了工作量。自我评估数据显示，与经验较少的参与者相比，专业口译员认为工作量最大的条件，即口译任务，要求较低。非口译员主观感知的工作量较高，同时额叶 θ 功率值从聆听到口译逐渐增加，而专业口译员的这种调节不太明显。此外，就这两项工作量测量而言，实习口译员处于专业口译员和非口译员之间。由于非口译员也表现出较高的第二语言熟练度和丰富经验，我们的研究结果为口译培训对同声传译期间经验丰富的工作量的影响提供了证据。
无标题 - Refubium
电路复杂性和成本的概念在量子计算和模拟中起着关键作用，它们捕获了实现幺正所需的（加权）最少门数。类似的概念在全息术研究中的高能物理学中也变得越来越突出。虽然纠缠的概念通常对量子电路复杂性和幺正的成本影响不大，但在本文中，我们讨论了一种简单的关系，即当状态的纠缠和幺正的成本都取小值时，基于量子门纠缠功率值如何相加的想法。这个界限意味着，如果纠缠熵随时间线性增长，那么成本也会线性增长。其含义有两方面：它提供了对短时间内复杂性增长的洞察。在量子模拟的背景下，它允许比较数字和模拟量子模拟器。主要的技术贡献是一个连续变量小增量纠缠界限。
大脑与语言 - UZH
摘要：同声传译是一项复杂的任务，被认为与高工作量相关。为了证实这种关联，我们使用脑电图和自我评估，对四组具有不同同声传译经验的参与者在三个越来越复杂的任务中测量了工作量：聆听、跟踪和口译。自我评估数据显示，与经验较少的参与者相比，专业口译员认为工作量最大的条件，即口译任务，要求较低。非口译员主观感知到的较高工作量与从聆听到口译的额叶θ功率值的增加相一致，而这种调节在专业口译员中不太明显。此外，就这两项工作量测量而言，实习口译员处于专业口译员和非口译员之间。由于非口译员也表现出较高的第二语言熟练程度和接触度，我们的研究结果为口译培训对同声传译工作量的影响提供了证据。
DT24P系列用户手册
首先将此仪表的输入连接到直流电源的输出端子。此时，屏幕应显示连接的电源的电压值，然后将此仪表的输出终端连接到用户的功耗负载设备，该设备开始显示电流和电源值。如果您想知道直流电源输出的最大电流值和功率值，请调整功率消耗负载，以使直流电源电源急剧下降，这是电源的最大负载极，此时，此表中显示的当前和电源值是此表中显示的当前和电源值，是DC电源的最大输出值。如果您想测试额定的名义电流和电源值以及直流电源的质量，请调整负载到DC电源的名义额定电流和电源值，以持续4-8小时。如果直流电源可以输出稳定的电压，并且电源模块温度正常，则DC电源被判断为合格的
能量
摘要：本文介绍了一种通过甲烷化过程将氢气转化为 SNG（合成天然气）的发电系统。我们在分析中建立了系统所有元素的详细模型。我们假设风电场和氢气发生器之间有直接连接。为了便于计算，我们还假设氢气发生器每天由可再生能源供电 9 小时（21:00 至 06:00 之间），这对应于能源需求的非高峰期。此外，还引入了一个氢气罐，以最大限度地延长甲烷化反应器的运行时间。使用 Matlab 软件模拟了系统主要组件之间的协作。本文的主要目的是评估各种参数对所提系统运行的影响，并通过考虑最重要的约束条件来优化其年度运行。分析还考察了可再生能源（8 至 12 MW）和氢气发生器（3 至 6 MW）的不同标称功率值。实施所提出的配置，考虑到氢气发生器和甲烷化反应器的直接连接，表明它对测试配置中各个子系统的动态和运行时间产生积极影响。
数字劳动平台上的算法管理和工会
燃料电池是未来的技术，是通过化学反应和H 2 O作为废物释放热量的氢和氧来创建电能的设备。由于没有燃烧而产生的电力，因此污染较少。化学反应发生在聚合物电解质膜（PEM）燃料电池中的部分由膜组成。在这项研究中，研究了燃料电池的不同大小（5-25-50 cm 2）的燃料消耗，并通过实验确定影响性能的因素。首先，安装了PEM燃料电池，并根据已建立的电池的特征将适当量的氢（H 2）和氧（O 2）发送到燃料电池。在研究期间，确定了不同尺寸的燃料电池的性能。根据燃料电池中的C-H比值确定燃料电池的行为，并根据产生的电流发现功率值。根据燃料电池的大小评估了燃料电池的性能，并计算了其产生的电能量。在这种情况下，确定表面积为5 cm 2的燃料电池分别是C60H60中最有效的，C60H46中的25 cm 2和C60H46中的50 cm 2分别为50 cm 2。
高功率可重构电池的效率特征和操作区域
摘要 - 可恢复的电池可以实时更改其电池底漆，这使它们能够在操作过程中调整电压。这种独特的功能使连接功率转换器在电池直接与其他直流组件或系统的应用中冗余。目前的论文描述了用于高功率应用的可重构电池的104 kWh原型，并得出了计算完整操作区域电池效率的方程式。电池可以将其电压从0 V调整到1200 V，并达到充电240 kW的功率值，并用于排放280 kW。结果以效率图表示，显示了对电压，功率和电荷状态的依赖性。此外，将效率特征与具有固定细胞拓扑和DC-DC转换器的常规电池进行比较。可重新配置的电池可以在更宽的电压范围内运行，并在充电过程中实现更高的效率，最高效率为44.6 kW，在放电过程中可实现46.7 kW。相反，传统系统的性能优于这些阈值。最后，提出的模型可用于优化可重构电池字符串的设计，并为特定的应用程序和目的准确尺寸大小。
基于超限电量外送风险的风电场群共享储能容量配置
风电场储能可以平抑风电出力波动，共享储能可以降低储能设备建设成本，激发风电场投资储能的积极性。风电基地由多个风电场群组成，现有的研究方法并未考虑如何在风电基地内风电场群间分配共享储能。本文提出一种面向风电场群的储能容量分配方法。首先建立共享储能分配双层模型，上层模型以风电基地超限功率外送风险最小为目标，优化各风电场群共享储能分配；下层模型根据储能容量分配计算各风电场群的超限功率外送，并将超限功率值传递至上层模型。双层模型可转化为可顺序求解的两阶段模型；采用比利时风电基地进行数值模拟，验证所提模型的有效性。最后，分析了信心水平、总储能容量、风险偏好因子的敏感性。