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RACSY19C 应用物理学 – 相关课程 III 第一单元
基本运算放大器 – 反相和非反相运算放大器 – 差分运算放大器 – CMRR – 运算放大器作为符号和比例变换器移相器积分器的基本用途。微分器和加法器 D/C – 二进制加权方法 – R-2R 梯形法 – A/C 逐次逼近和计数器方法 – OpAmp 作为比较器 学习书籍：
rev04_海报 2021
电力工程与能源技术 电能质量与电磁兼容 / 高压工程与绝缘技术 / 发电技术 / 电力系统动态、稳定性与控制 / 电力系统保护、可靠性与安全性 / 电力传输与配电 / 电力电子变换器拓扑、设计与控制 / 开关电源与UPS / 电力驱动与电机 / 可再生能源与智能电网技术 / 储能系统与技术
用于情绪识别的多模态神经生理转换器
摘要 — 理解神经功能通常需要多种模式的数据，包括电生理数据、成像技术和人口统计调查。在本文中，我们介绍了一种新颖的神经生理模型，以应对多模态数据建模的主要挑战。首先，我们通过解决可变采样率问题来避免原始信号和提取的频域特征之间的不一致问题。其次，我们通过与其他模态的“交叉注意”对模态进行编码。最后，我们利用父变换器架构的属性来模拟跨模态段之间的长距离依赖关系，并评估中间权重，以更好地了解源信号如何影响预测。我们应用多模态神经生理变换器 (MNT) 来预测现有开源数据集中的效价和唤醒。对非对齐多模态时间序列的实验表明，我们的模型在分类任务中的表现相似，在某些情况下甚至优于现有方法。此外，定性分析表明 MNT 能够模拟神经对自主活动的影响以预测唤醒。我们的架构有可能针对各种下游任务进行微调，包括 BCI 系统。
TorchQuantum 稳健量子电路案例研究
摘要 量子计算因其在各个领域实现速度和效率根本提升的潜力而吸引了众多研究关注。在不同的量子算法中，用于量子机器学习 (QML) 的参数化量子电路 (PQC) 有望在当前的嘈杂中型量子 (NISQ) 机器上实现量子优势。因此，为了促进 QML 和 PQC 研究，最近发布了一个名为 TorchQuantum 的 Python 库。它可以构建、模拟和训练用于机器学习任务的 PQC，速度快且调试方便。除了用于机器学习的量子，我们还希望引起社区对相反方向的关注：用于量子的机器学习。具体而言，TorchQuantum 库还支持使用数据驱动的机器学习模型来解决量子系统研究中的问题，例如预测量子噪声对电路保真度的影响并提高量子电路编译效率。本文介绍了 TorchQuantum 中用于量子部分的机器学习的案例研究。由于估计噪声对电路可靠性的影响是理解和减轻噪声的重要步骤，我们建议利用经典机器学习来预测噪声对电路保真度的影响。受量子电路自然图形表示的启发，我们建议利用图形变换器模型来预测嘈杂的电路保真度。我们首先收集包含各种量子电路的大型数据集，并在嘈杂的模拟器和真实机器上获得它们的保真度。然后，我们将每个电路嵌入到具有门和噪声属性作为节点特征的图中，并采用图形变换器来预测保真度。我们可以避免指数级的经典模拟成本，并有效地估计具有多项式复杂度的保真度。在 5,000 个随机和算法电路上进行评估，图形变换器预测器可以提供准确的保真度估计，RMSE 误差为 0.04，平均比简单的基于神经网络的模型高出 0.02。它可以分别对随机和算法电路实现 0.99 和 0.95 的 R 2 分数。与电路模拟器相比，该预测器在估计保真度方面具有超过 200 倍的速度提升。数据集和预测器可以在 TorchQuantum 库中访问。1 简介
SkyView SE SkyView 经典版 SkyView 触控版 SkyView HDX
Lycoming/Continental 4 缸化油器发动机 ............................................................................................................. 7-21 Lycoming/Continental 4 缸燃油喷射发动机 ............................................................................................................. 7-23 Lycoming/Continental 6 缸化油器发动机 ............................................................................................................. 7-25 Lycoming/Continental 6 缸燃油喷射发动机 ............................................................................................................. 7-27 Jabiru 2200 ............................................................................................................................................. 7-29 Jabiru 3300 ............................................................................................................................................. 7-31 Rotax 912 ULS 化油器发动机 ............................................................................................................................. 7-33 Rotax 912 iS（电子控制单元） ............................................................................................................................. 7-35 使用双 SV-EMS-220/221 和两个 SkyView Classic 显示器支持双引擎................................... 7-42 发动机传感器和变换器安装................................................................................................
课程概要描述
交流信号源 - 振荡器 - 振荡器的选择 - 巴克豪森标准。音频振荡器（维恩电桥振荡器 - 相移振荡器） - 射频振荡器（考毕兹振荡器 - 哈特利振荡器） - 晶体振荡器。信号发生器 - 扫频发生器 - 脉冲和方波发生器 - 函数发生器 - 衰减器。谐波分析 - 波形频谱 - 使用傅立叶变换器的谐波失真分析。谐波分析仪器 - 谐波失真分析仪。波形分析仪 - 频谱分析仪。传感器 - 传感器的分类 - 传感器的选择 - 应变传感器 - 位移传感器 - 电容式传感器 - 电感式传感器 - 压电传感器 - 温度传感器 - 光电传感器。数据采集系统 - 信号调理电路 - 数模转换器和模数转换器。数据采集系统和计算机控制测量。
GenAI 即将彻底改变银行
银行可以访问交易流中的大量数据，从而深入了解客户的行为、短期愿望和长期需求。实验表明，作为大型语言模型的基础的变换器网络可用于充分利用交易数据，同时取代传统机器学习来生成风险评分和产品倾向模型。生成的模型不会具有语言模型的形式，但可以将预测精度提升到一个新的水平，并减少构建传统模型所需的数据工程。然而，要实现这些好处，需要大量的交易数据，相当于拥有 1 亿客户的银行多年的历史记录。这可能会导致大型银行和供应商之间出现新的竞争维度，或促使银行探索联邦学习。
基于虚拟同步机技术的储能机电暂态建模
摘要：本文提出一种机电暂态法，建立适用于大规模电网的基于电池储能系统的虚拟同步发电机模型。该模型由虚拟同步发电机控制、系统限制和模型接口组成。还考虑了二阶同步机的方程、充电/放电功率特性、荷电状态、运行效率、死区和逆变器限制。通过将储能变换器配备为具有励磁系统和调速系统的近似同步电压源，为具有低惯性和弱阻尼的可再生能源电力系统提供必要的惯性和阻尼特性。基于电力系统分析软件包（PSASP）的节点电流注入法，建立了控制模型，研究了不同储能系统的影响。选择可再生能源单元波动对 IEEE 4 机 2 区域系统频率和有功功率的影响进行仿真验证。通过对储能系统的合理控制和灵活配置，为高渗透率可再生能源电力系统创造稳定、友好的频率环境。
![arXiv:2401.02344v1 [cs.LG] 2024 年 1 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\33969f2d6df82554df6878e78b2420d22a4c30e8.png)
arXiv:2401.02344v1 [cs.LG] 2024 年 1 月 4 日
尽管基于深度学习的算法在通过脑电图 (EEG) 信号自动识别情绪方面表现出色，但个体脑信号模式的差异会降低模型在不同受试者身上应用时的有效性。虽然迁移学习技术已经表现出良好的效果，但它们仍然面临与特征表示不足相关的挑战，并且可能会忽略源受试者本身可能具有不同特征的事实。在这项工作中，我们提出了一种多源域自适应方法，该方法使用基于变换器的特征生成器 (MSDA-TF)，旨在利用来自多个来源的信息。所提出的特征生成器保留了卷积层以捕获浅层空间、时间和频谱 EEG 数据表示，而自注意机制则提取这些特征内的全局依赖关系。在适应过程中，我们根据相关值对源主体进行分组，并旨在将目标主体的时刻与每个源以及源内的时刻对齐。MSDA-TF 在 SEED 数据集上得到了验证，并显示出良好的结果。
光伏储能电网的协调控制策略......
光伏系统存在惯性和阻尼支持，易受功率波动影响[2–3]。为了解决这些问题，虚拟同步发电机(VSG)被提出，并因其具有惯性、阻尼和电网频率调节等特点，在分布式发电系统中得到了广泛的应用[4-6]。因此，将VSG技术应用于光伏发电系统，设计光伏虚拟同步发电机(PV-VSG)对光伏发电系统的发展具有重要意义[7]。PV-VSG在进行最大功率点跟踪(MPPT)的同时，为电网提供惯性和阻尼支持，但其直流侧能量交换频率较高，容易引起直流母线电压波动，当直流侧能量不足以供应输出功率时，电压降低，导致逆变器故障，影响系统稳定性。为了维持稳定运行，光伏发电系统配备有储能单元[8–18]，储能单元的安装位置分为共直流母线式、共交流母线式和集中式。其中共交流母线型与集中式结构相似，储能单元位于光伏发电系统交流侧，控制简单，各部分可独立控制[8–14]。共直流母线型在直流侧设置储能单元，对直流侧能量交换有一定的缓冲作用，能量双向流动机制的存在使得储能电池与直流母线之间的能量交换可以通过双向DC/DC变换器实现[15–18]。光伏发电系统可变电流级数的差异导致储能单元大多位于发电系统直流侧，根据功率转换方式可分为单级式和双级式，双级式光伏发电系统的光伏组件有单独的Boost变换器控制，储能单元控制直流侧电压，光伏逆变器实现VSG算法。光伏组件、储能单元、光伏逆变器功能独立，控制相对简单，而单级式光伏发电系统功能分布不明确，需要进行协调控制，但据我们所知，这方面的研究尚缺乏。因此，本文对共直流母线结构的单级式光储并网发电系统的控制策略进行研究。