XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System功率
自我功率+快速充电器-CH5500-景观供应
自我功率+快速充电器具有智能电池控制系统，该系统可监视每个单元的充电和温度，以提供最快，最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池支持快速充电的高级通信，而无需过热，以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。它具有一个集成的燃油表，该燃油表显示了五个充电水平，增量为20％。从零开始，它可以在短短30分钟内为2.5AH电池充满电，40分钟内45分钟，45分钟，6.0AH，60分钟内7.5AH，在70分钟内为10.0AH，在90分钟内为12.0AH（所有充电时间均大致）。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
自我功率+ 320W充电器-CH3200-景观供应
自我功率+ 320W充电器具有智能电池控制系统，可监视每个单元的充电和温度，以提供最快，最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池电量的高级通信可支持快速充电，而无需过热，以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。从零开始，它可以在短短35分钟内为2.5AH电池充满电，在70分钟内5.0AH，80分钟内6.0AH，100分钟内7.5AH，在135分钟内为10.0AH，在160分钟内为12.0AH（所有充电时间均大致）。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
低功率双尾动态比较器的ECG
在设计ECG系统时，主要问题之一是功耗，尤其是用于移动和可穿戴设备。本文提出了DTLC适用于使用具有负面偏置的双尾比较器的低端和高端应用程序，以改善使用Mentor图形建模的ECG信号监测系统。使用180nm CMOS技术的EDA工具集成的电路设计，以0.8V的电源提高了电力消耗，而不会下降汽车的性能。参数（包括功耗和功耗产品（PDP））以20 kHz的时钟频率从1.33μW降低到12.5 PW，而PDP降低到27°C时的0.251 AJ，可以改善功耗（PDP）。这些优化使所提出的比较器非常适合低功率，高性能ECG系统，尤其是在便携式和可穿戴的医疗设备中，在这些设备中，作为资源利用和交付的精度是重要因素。设计为公司的数字过渡提供了一个声音平台。心脏信号监测中的类似物到数字转换器（ADC）作为客户对医疗行业中节能声音元素的需求的增长。通过这种方式，功率释放效率得到提高，并且过多的能耗受到限制。根据准确性要求，拟议的比较器可以视为最适合现代心电图应用程序的比较。
设计高功率锂硫电池的方法
“可以使用火山地块来表示硫还原反应（SRR）的电催化剂的活性，这些土地描述了特定的热力学趋势，” Huan Li，Rongwei Meng及其同事在论文中写道。“但是，尚不可用地描述SRR的动力学趋势，限制了我们对动力学变化的理解，并阻碍了高功率li || S电池的发展。使用Le Chatelier的原理作为指南，我们建立了将多硫化物浓度与动力学电流相关的SRR动力学趋势。”
将脂肪酸的功率解锁为鱼类和水生无脊椎动物的饮食示踪剂和代谢信号
格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。 高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。 学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。 此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。 关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。 高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。 学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。 此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。 关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。简介现代工程毕业生应理解，分析和提供解决广泛和复杂问题的解决方案 - 并具有参与和行使多学科和系统的方法的能力和能力
Mehdi Pourgholi-电气工程学院（控制 - 功率）
■一种新的非fragile h-Inf比例积分过滤的错误自适应观察者，用于一类非线性系统及其应用于同步发电机Mahdi Pourgholi，Vahid J.Majd，机械工程师机械工程机构I-Journal Part i-Journal of Systems and Control Engineering of Systems and Control Engineering of Systems and Control Engineering，VOL.2225，pp pp。99-112，2011
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。
高功率的设计10 kW固态热容量激光和热管理
abtract-提出了10 kW热容量激光器的仿真结果。研究了使用高功率激光二极管光学泵送的两种不同的方案。使用Zemax软件对光学泵送的仿真显示了激光板中的均匀泵分布。此外，使用COMSOL检查激光平板中的温度分布。两个不同激光设计的发现表明，增加平板尺寸会降低温度分布和热问题。此外，冷却方案表明，10 kW HCl的冷却阶段在20-40秒内。在冷却阶段的水和空气冷却的比较表明，水冷却比空气冷却更有效。模拟结果证实了所提出的激光将是激光材料处理的有效装置。聚焦的10 kW HCl激光器将在1490 K处少于1 s后融化钢板。
多能量矢量微电网的最佳功率流
摘要：本文引入了合并的建模，该建模可以允许多能量矢量合并电动和热网络的最佳功率流。该主题是由在整体能源消耗中引入更大的可再生能源份额的目的，这受到这些可再生能源的间歇性的阻碍。为了解决这个问题，人们承认，在城市环境中，几乎一半的能耗用于热目标。因此，一种可能的解决方案是在平行的电力和热网络中使用，称为多能量矢量。然后是第一个提出的组合模型，然后是针对成本优化的，它将执行最佳的功率流，例如为低级控制器提供参考，实现所需的目标，并将所有变量保持在其操作范围内。所提出的方案适用于巴黎 - 萨克莱大学穆隆季度摩洛隆季度的电力网络和热网络。模拟结果说明了这项联合行动可以带来的经济收益。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。