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DSG 发电厂中试潜热储能实验结果 - 先进运行策略
摘要。自 2013 年以来，CEA 一直在运营一个名为 LHASSA 的中试级高压水蒸汽设施，该设施旨在测试潜热能存储模块，其运行条件类似于商用直接蒸汽发电 CSP 工厂。连接到该设施的相变材料 (PCM) 存储模块由铝翅片钢管组成，浸入硝酸钠中，并由铝插件包围以增强传热。本文介绍了对该存储模块进行第三次测试的结果，包括在各种运行条件下（固定滑动压力、完全和部分充电水平……）进行的 25 次充电-放电循环。存储测试部分的热性能显示出非常好的可重复性，与之前的测试活动相比没有任何性能下降。一些新的操作策略已成功测试（模拟太阳能场中云瞬变的充电中断、固定压力和变化质量流量的放电、充电-放电转换管理）。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
公众对神经技术的态度：两项有关脑刺激设备 (BSD) 和脑机接口 (BCI) 的实验结果
本研究为新兴文献做出了贡献，该文献研究了公众对神经技术设备 (NTD) 在医疗和非医疗应用中的看法，这取决于它们的侵入性、框架效应以及与个人需求和价值观相关的个体间差异。我们使用德国全国范围内具有代表性的成年人口样本进行了两项基于网络的被试间实验 (2 × 2 × 2)。使用描述两种 NTD、脑刺激设备 (BSD；N 实验 1 = 1,090) 和脑机接口 (BCI；N 实验 2 = 1,089) 如何运作的小插图，我们随机改变 NTD 的用途 (治疗与增强) 和侵入性 (非侵入性与侵入性)，并评估了框架效应（先评估道德接受度与先评估使用意愿的不同顺序）。我们发现人们在道德接受度和使用 BSD 和 BCI 的意愿都处于中等水平。受访者更喜欢治疗目的而非增强目的，更喜欢非侵入性设备而非侵入性设备。我们还发现了框架效应，并探讨了个人特征作为个人需求和价值观指标的作用（例如压力、宗教信仰和性别）。我们的结果表明，未来对 BSD 或 BCI 的需求可能取决于目的、侵入性以及个人需求和价值观。这些见解可以让技术开发人员了解公众的需求和担忧，并丰富法律和道德辩论。
通过 ADS 工具中的 S2D 模型导入实验结果进行功率放大器设计
摘要 本文利用 S2P 和 S2D 模型设置实现功率放大器的行为建模。利用标准功率放大器获得散射 (S 参数和大信号参数的测量结果。将这些参数导入 S2P 和 S2D 模型以执行 3 GHz 频率下的小信号和大信号分析。然后，将模拟结果与测量结果进行比较，以验证行为模型的有效利用。这项工作的新颖之处在于对直接从测量中获得的硅基驱动放大器特性进行模拟研究。这项工作可用于通过模拟确定驱动放大器特性对功率放大器测量的影响。最后，对不同参数的测量结果和模拟结果之间的相对误差性能分析进行研究，并计算 S11、S12、S21、S22、增益、pout、1 dB 压缩点、ACP、3 次谐波、4 次谐波的 NMSE（单位为 %）次谐波和 5 次谐波分别为 0.0083、0.0055、0.0086、0.011、0.0844、0.814、0.926、0.71、0.22、0.012 和 0.070。
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。人工智能数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起人们的越来越大的兴趣，并且可以通过区块链技术维护数据的隐私。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术的业务创新 (BI-AIBT)，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率 (97.1%)、产品质量率 (
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新的协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。AI 数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起越来越多的关注，并且数据隐私可以通过区块链技术来维护。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术 (BI-AIBT) 的业务创新，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率（97.1%）、产品质量率（98.3%）、业务发展率（98.9%）、客户行为分析率（96.3%）和客户满意度率（97.2%）。
防护性。该模型为实验结果提供了令人满意的定量方法，适用于临界R
广泛的物理和化学现象与离子与固体和表面的相互作用有关。通过能量颗粒对固体的辐照产生了现象的变化。入射颗粒的反向散射，电子和光子的发射以及目标原子和分子的射血（即溅射）可能会发生，从而通过传入的能量颗粒将目标原子从其原始位置置换。这样的离子照射我改变了晶体结构，而离子植入也已广泛用于材料修饰，特别是用于掺杂超导体以改善通量固定或用于半导体材料的掺杂。我们介绍了在累积轻离子照射下高温超导体YBCO的电特性修饰的研究。要了解我们的结果并提供定量估计值，我们使用了大量有关停止和物质离子范围的实验数据（使用计算机程序SRIM*模拟），详细评估了停止理论的几种简化方法。*www.srim.org