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World File Search System开玩笑
信息完备测量与量子理论的最佳表示
我要衷心感谢我的导师兼朋友 Christopher Fuchs，感谢他让我取得了这一成就。我从未见过像 Chris 这样对物理和哲学有敏锐直觉的人；这种直觉一直让我着迷，并继续激励着我。从五年前的第一天起，Chris 就孜孜不倦地为我寻找机会，为我工作。如果没有人取代他，我就不会取得今天的成就。特别感谢 Blake Stacey，他也一直陪伴着我。Blake 是一个了不起的人，是我最亲密的朋友之一，也是我最经常的合作者。他知识的深度和广度总是让我惊叹不已。还要特别感谢我的家人，特别是我的父母 David 和 Erin De-Brota。我有幸拥有一对非常优秀、支持我的父母。在每一个转折点，他们都确保我能追随自己的激情。我感谢 QBists 和 QBissels、Marcus Appleby、Gabriela Baretto Lemos、Jacques Pienaar 和 Rüdiger Schack 和我一起讨论、喝酒、开玩笑、徒步旅行和陪伴。他们每个人都极大地塑造了我的世界观。在研究生院学习期间，以下团体和个人对我的生活产生了重大影响。他们都以某种方式促成了这篇论文的完成。我感谢：Glütenhäus、Jeffrey La、Kathryn Hausler 和 Talena Gandy。我的攀岩朋友 Adrian Collado、Mario Esquivel、Mike Fannon、Sam Lee、Carmelo Locurto、Benjamin Murphy、AJ Pualani、Dan Stuligross、Eric Wong 以及他们每个人的家人。马萨诸塞大学的朋友 Benjamin Cruikshank、Vanja Dunjko、Jake Golde、Zai Hwang、Ian Mulligan 和 Joanna Ruhl。周边朋友尼克·怀特和张书一。 Harald Atmanspacher、Ingemar Bengtsson、Florian Boge、Irina-Mihaela Dumitru、David Glick、Richard Healey、Jan-Åke Larsson、Gustavo Rodrigues Rocha、Thomas Ryckman 和 Christopher Timpson。
概念隐喻影响人机协作认知
随着对话式人工智能 (AI) 代理的出现，了解影响用户使用这些代理的体验的机制非常重要。在本文中，我们研究了设计师工具包中最常用的工具之一：概念隐喻。隐喻可以将代理呈现为一个爱开玩笑的青少年、一个蹒跚学步的幼儿或一个经验丰富的管家。隐喻的选择会如何影响我们对 AI 代理的体验？我们沿着温暖和能力的维度（心理学理论将其定义为人类社会感知变化的主要轴）抽样了一组隐喻，进行了一项研究 (N = 260)，其中我们操纵绿野仙踪对话代理的隐喻，但不操纵其行为。体验结束后，我们会对参与者进行调查，了解他们使用代理的意图、与代理合作的愿望以及代理的可用性。与设计师目前使用高能力隐喻来描述人工智能产品的倾向相反，我们发现，表示低能力的隐喻比表示高能力的隐喻能更好地评价代理。尽管高能力和低能力代理都具有相同的人类水平表现，并且巫师对条件视而不见，但这种影响仍然存在。第二项研究证实，随着隐喻所投射的能力的增加，采用意愿会迅速下降。在第三项研究中，我们评估了隐喻选择对潜在用户尝试系统的愿望的影响，发现用户被投射出更高能力和热情的系统所吸引。这些结果表明，投射能力可能有助于吸引新用户，但除非代理能够用较低能力的隐喻快速纠正，否则这些用户可能会放弃代理。最后，我们进行了回顾性分析，发现隐喻和用户对过去的对话代理（如 Xiaoice、Replika、Woebot、Mitsuku 和 Tay）的态度之间存在相似的模式。
面对逆境 - Kyrene 学区
“如果你不得不在哈德逊河迫降一架商用飞机，”新闻主播开玩笑说，“这就是你要找的人。”这个“人”就是全美航空飞行员切斯利“萨利”萨伦伯格三世，57 岁的前空军战斗机飞行员，在全美航空工作了 29 年。2009 年 1 月 15 日，萨伦伯格驾驶全美航空 1549 号航班从纽约拉瓜地亚机场飞往北卡罗来纳州夏洛特。1549 号航班于下午 3:25 离开停机坪。萨伦伯格以为这是一次普通的飞行——一次例行的日常旅行。飞行前 90 秒没有什么特别之处。然后，副驾驶杰夫·斯基尔斯注意到了一件事。在 3,000 英尺的高度，他看到一群加拿大黑雁朝飞机飞来。片刻之后，黑雁撞上了机身、机翼和发动机。150 名乘客感到飞机发出了一声巨响，随后发动机剧烈震动。一名乘客说，那声音就像运动鞋在烘干机里砰砰作响。一声巨响。机舱里烟雾弥漫。一阵难闻的气味弥漫，然后是一片诡异的寂静：两个引擎都失灵了。萨伦伯格通过无线电向空中交通管制部门发出求救信号，冷静地解释了情况。他们讨论了两种选择：飞机可以返回拉瓜迪亚机场，也可以降落在新泽西州的泰特波罗机场。萨伦伯格知道情况太糟糕了，飞机无法在空中停留足够长的时间，无法让任何计划成功。他有大约 30 秒的时间来寻找替代方案。飞行员决定
双纳米
“当第一个人拿棍子打倒香蕉时，第二个人立刻就想出了如何借助这根棍子把香蕉拿走。所有真正的新技术都是双重用途的，”Rusnano 董事会主席顾问 Vasily Grudev 开玩笑说。对于高科技公司来说，军方是理想的客户。他们拥有稳定的、通常是大量的资金；他们比平民消费者更有可能需要最好的，而不是最便宜的。从这个意义上说，俄罗斯国防部仅2013年就公布了2.1万亿美元的预算。rub.，令人愉快的“也不例外。”有趣的是，世界各地的军事界对纳米技术的兴趣与日俱增。冷战后的太空竞赛化为泡影，许多有前途的武器因其破坏力而被禁止，而所谓常规武器的总体轮廓自第二次世界大战以来并没有发生根本性的变化——所有这些同样的坦克、飞机、舰艇……就连美国在“常规”武器领域也走上了现代化改进的道路，不断增加战斗力并提高现有装备的战术和技术特性。简而言之，军备竞赛已转向拯救士兵的生命。要做到这一点，就必须让他在战场上停留的时间更短，更安全。因此，无人驾驶车辆、工兵机器人、侦察机器人、减轻和强化装甲的项目蓬勃发展……换句话说，电子和材料科学是纳米技术影响尤其巨大的行业。例如，很明显，寻找新合金不会带来复合材料实验或晶格水平变化所承诺的突破性结果。如今，陶瓷装甲已成功与金属装甲展开竞争。这个市场上有前途的俄罗斯企业是来自新西伯利亚的 NE-VZ-Ceramics 公司。它由 Rusnano 和 NEVZ-Soyuz 控股公司于 2011 年创建。生产装甲陶瓷，用于防弹衣和装备防护。产品已通过俄罗斯及国外测试。其明显的优点是重量轻、防护性能高，但也有“侧面”的优点。陶瓷更难被雷达探测到，并且不太容易被寻的弹药探测到。这为其在
Georges Charpak
物理学家Georges Charpak于1959年50年前加入CERN。他于1991年从该组织退休，现在住在巴黎，在那里他在CNR中学习并在CERN工作。2008年8月，我在他的Pierre et Marie Curie的公寓里拜访了他（与摄影师和摄影师一起拜访了他。可能没有更好的地址来开发出检测技术，这些物理学家不仅可以更深入地研究物质的结构，而且在医学和其他领域中发现了重要的应用。这项工作导致他在1992年获得诺贝尔奖。摄影会议是用沃尔克·斯蒂格（Volker Steger）的照片完成CERN的加速诺贝尔斯展览，这是LHC就职典礼的特征之一（Cern Courier 2008年12月P26）。当我们进入Charpak混乱但迷人的办公室时，他开玩笑说他的诺贝尔奖：“ Ca Devait devait）为诺贝尔委员会（Nobel Commistion）（“这一定已经很宽松”）。然后，他耐心地接受了Steger的请求，要求在一大片白皮书上用有色笔来绘制自己的绘画，最后坐在照相中。他添加到电线室的图纸上的标题是他对粒子物理学的贡献的值得总结：“ d'un fil sirnection centement centaines de Milliers de Milliers de fils fors timents”（从隔离的电线到成千上万的无线电线”）。以这种方式，我们可以用数千或数千根电线来填充空间，以视觉 - ime带电颗粒的轨迹”。缺少的是对脉冲在比例多线室中形成的理解。正如Charpak在他的最新著作（P44）中所解释的那样，1968年，他的第一个10×10 cm 2比例的多线室“完全能够以独立的方式检测到，并且在每台电线上都被一毫米隔开，由附近的电离粒子的脉冲产生。这是许多其他人尝试过的实验技术，但直到那时才产生了灾难性的结果，最终导致了“价值一千美元的放大器”的破坏。charpak意识到它们是由阳性离子的运动产生的，阳性离子在电线附近引起了相反的极性脉冲。通过对所涉及现象的深入研究来解决实验问题的方法，揭示了理论物理学家在charpak中的精神。正如他在书中承认的那样，他的秘密梦想一直是理论家。
考虑路径相关性能的飞机多学科设计优化
有许多人直接或间接地帮助我完成了这篇论文，我真心希望在这里一一感谢他们。我的导师 Joaquim RRA Martins 教授让我产生了优化一切的内在愿望——飞机、轨迹、我的生活——对此我深表感谢。Martins 教授帮助我用好奇和批判的眼光看待世界，我将带着这种眼光度过我余下的研究旅程。我特别感谢 Justin Gray，他鼓励我申请 MDO 实验室，在我在美国宇航局工作期间指导我，并在我攻读博士学位期间与我合作，为我着想。Justin 对我的生活产生了多么积极的影响，我无法用言语来形容。我还要非常感谢 Charles Mader 博士，他耐心地帮助我（远程和亲自）进行更好的研究。我和实验室同事开玩笑说，我们站在加拿大人的肩膀上，而 Mader 博士为我们打下了坚实的基础。我感谢 Krzysztof Fidkowski 教授，他除了在我的委员会任职外，还在我在这里的最后几年担任研究生主席，致力于改善研究生的生活。我还要感谢 Julie Young 教授在我的委员会任职并为我的研究提供建设性反馈。我会想念安娜堡的许多方面，但我最想念的是 MDO 实验室的同事。我度过了无数美好的时光，一起构思、调试、素描、写作、吃饭、玩飞盘和与实验室伙伴一起旅行。John Hwang 教授（当时是博士后）是第一个迎接我的人，在我攻读博士学位的头几年，他是我的导师、合作者和朋友。一路上，许多资深成员也给了我帮助，包括 Ney Secco、Tim Brooks、Gaetan Kenway、Dave Burdette、Mohamed Bouhlel、Ping He 和 Xiaosong Du。我的同班同学都很棒，尤其是 Shamsheer Chauhan、Nick Bons、Josh Anibal、Ben Brelje、Eirikur Jonsson、Anil Yildirim、Yingqian Liao、Sicheng He 和 Gustavo Halila。我知道，在 Neil Wu、Marco Mangano、Sabet Seraj 和 Shugo Kaneko 领导下，这个团队的未来一片光明。在攻读博士学位期间，我很幸运地在美国宇航局格伦研究中心工作，在那里，只有最善良、最乐于助人的人才能做出伟大的工作。Jon Seidel 耐心地帮助我了解超音速发动机。Eric Hendricks 向我灌输了发动机建模知识，在骑自行车时总是能超越我。Rob Falck 在任务优化方面给予我的帮助比任何普通人都要多。
关于人工智能对政治的影响
关键问题 #36 作者：Gabriel Mott 论人工智能对政治的影响 简介 尽管人工智能 (AI) 在大众文化中盛行，但它常常被公众误解。人工智能模型通常通过互联网上的大量数据进行训练，识别与文字和图像的关联以创建新内容，无论是文本、音频、照片还是视频。人工智能已经开始在政治舞台上扎根，几部针对政客的深度伪造视频正在流传，还有一桩涉及 ChatGPT 生成虚假法律引文的丑闻。一些政客已经表示支持对人工智能进行监管，一些政治先例表明它可能会向前迈进。什么是人工智能，它是如何工作的，它能做什么？也许是由于人工智能在大众文化中的饱和度，它实际上并没有非常严格的定义。旗舰计算机公司 IBM 将其定义为“使计算机和机器能够模拟人类智能和解决问题能力的技术”。一般来说，人工智能使用计算机算法来生成新内容，无论媒介是文本、照片、视频还是死记硬背的数据。所有人工智能模型都是通过输入训练数据并对其进行统计分析以获得模式和关联而创建的。一旦它能够确定这些关联，人工智能模型就会将它们投射到新数据上，从而给出所需的输出。例如，如果您要求对话程序描述一个典型的美国公民，它将根据描述词和美国公民之间现有的语言相关性生成响应，并给予最强关联描述符更大的权重。人工智能模型可以做很多不同的事情。其中一些最受欢迎的模型来自人工智能研究公司 Open AI。与许多主流定义不同，Open AI 的章程将人工智能定义为“在最具经济价值的工作上表现优于人类的高度自主系统”，这主要是结果或功能衍生的，而 IBM 的定义涉及人工智能的内在属性。Open AI 的服务包括提供基于文本的对话交互的 ChatGPT（生成式预训练转换器）、基于文本提示创建图像的 DALL-E 和根据文本提示创建视频的 Sora。人工智能如何用于政治应用？人工智能已经开始在政治领域使用。在更温和的应用中，包括一系列文化上流行的笑话深度伪造——模仿真人的面部或声音。例如，一段乔·拜登、巴拉克·奥巴马和唐纳德·特朗普一起玩电子游戏《我的世界》的视频在 YouTube 上获得了超过 400 万次观看。然而，人工智能也被用于政治，虽然并非开玩笑，但这已经产生了严重的后果。值得注意的是，两名律师最近因在法庭上使用人工智能而被罚款。他们曾要求 ChatGPT 为他们研究判例法，而 ChatGPT（仅基于高级词语关系进行操作，没有识别或分析法律文本的特殊资格）生成了假的
ANN的SOC估计锂离子电池 orcID：2。0000-0001-7601-7851 3。0000-0003-2784-5022 4.0000-0002-1442-2365 doi：10.15199/48.2024.02.35 iot基于IoT的水表面清洁机器人 politechnikaśląska（1），politechnika lubelska（2）orcid：1。0000-0002-4279-0472; 2。0000-0003-0850-7108doi：10.15199/48.2024.05.43 Perspektywy Roz 伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。 技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
电气工程系Tahri Mohamed University，Bechar，Algeria doi：10.15199/48.2024.08.41 ANN ANN方法的SOC估算锂离子电池摘要。充电器或SOC是电动汽车的电池组对汽油量表的类似物。在包括电动汽车（EV）在内的所有电池应用中确定电荷状态至关重要。本文的目标是使用人工神经网络（ANN）估算高容量锂离子电池（LIB）的充电状态（SOC）。这是必要的，因为无法直接测量SOC；取而代之的是，必须使用可测量的电池指标（例如温度，电压和电流）来计算它。可以获得可以在不久的将来预测SOC的准确预测模型。模拟数据集和ANN模型表示同意，表明该模型的强劲性能。Streszczenie。StanNaładowania，Czyli Soc，odpowiednik wskaitnika benzyny w Zestawie akeStawieakumulatoromatorówpojazdu elektrycznego。ustalenie stanunaładowaniaakumulatoromatorówstajesięniezwykle istotne我们wszystkich zastosowaniach，w tym w tym w samochodach elektrycznych（ev）。celem tegoartykułujest wykorzystanie sztucznej sieci sieci neuronowej（ann）do oszacowania stanu stanunaładowania（soc）akumulatora litowo litowo-jonowo o jonowogo om jonowogo opojemności（lib）。开玩笑，poniewaêSocnieMioMnaZmierzyćBezpośrednio； ZamiasttegoNależygoobliczyćNapodstawiemierzalnychparametrówakumulatora，takich jak tempatura，napięcieiprąd。moêliwejest uzyskaniedokładnego模型predykcyjnego，którybędziew stanieprzewidziećsoc wnajbliêszejprzyszłości。SymulowanyZbiórDanychI Model SsnbyłyZgodne，Co wskazuje nawysokąWydajność模型。( Podejście ANN do szacowania SOC baterii litowo-jonowej ) Keywords: Electric Vehicle, State of Charge, Open Circuit Voltage, ANN Słowa kluczowe: Pojazd elektryczny, stan naładowania, napięcie obwodu otwartego, SSN I.简介运输部门正在迅速朝着电动汽车（EV）迈进，这被认为更可靠和高效，并且已经开始在市场上竞争。根据电气化程度，电动汽车包括所有AEV，更多的MEV，PHEVS（插电式混合动力汽车）和HEVS（混合电动汽车）。为电动汽车研发，生产和商业化提供的大量资金来自政府机构，学术机构，商业和公众，以满足对电动汽车的不断增长的需求。电动汽车的规格范围非常广泛。许多技术都是适合的，因为每个应用程序对电动机都有不同的需求[1]。术语“储能系统”（ESS）是指使用机械，化学，电化学和电气方法来存储由各种来源产生的盈余电能的一组设备。尽管每种技术都有自己的优点和缺点，但环境，独立系统运营商，设备制造商，最终用户，监管机构和能源服务提供商都从这些技术中受益。为了尽可能有效地计划存储系统，需要了解两条信息。随着ANN方法的应用，我们的贡献寻求：首先，准确地预测ESS将运行的时间范围内的负载配置文件。第二，使用付费（SOC）估计在计划时间
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 卡鲁尼亚理工学院
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀卡伦亚理工学院，5 加拿大卡尔加里大学。doi:10.15199/48.2024.09.27 使用提升小波变换进行基于熵的特征提取以对 EEG 信号进行分类摘要。在脑机接口 (BCI) 领域，一个关键的障碍在于有效地对运动想象 (MI) 信号进行分类。已经开发了许多基于脑电图 (EEG) 信号的 MI 分类技术。所提出的系统通过提升小波变换 (LWT) 将 EEG 信号转换为各种表示。长短期记忆 (LSTM) 用于对每行中提取的特征向量进行分类。在 PhysioNet 数据库上评估了该方法的性能，特别是用于区分右手和左手想象移动。该策略使得 LWT 的 72 个小波族中的 19 个的准确率达到 100%。这种组合被证明是基于 BCI 的脑电图分析的高效工具，展示了其作为该领域资源丰富的解决方案的潜力。压力。 W obszarze interfejsu mózg-komputer (BCI) kluczową przeszkodą jest skuteczna klasyfikacja sygnałów obrazowania motorycznego (MI). Opracowano liczne techniki klasyfikacji MI na podstawie sygnału elektroencefalogramu (EEG)。 Proponowany 系统支持脑电图 (EEG) 和提升小波变换 (LWT) 的变换。 Pamięć długoterminowa 长短期记忆 (LSTM) 是一个简单的学习方法，可以帮助您快速记忆。 Wydajność tej 方法是在 PhysioNet 和 bazie danych PhysioNet 中开玩笑的大洋洲，并在 celu rozróżnienia ruchu obrazowania prawej 和 lewej ręki 中使用。策略 ta zapewnia 100% dokładność w 19 z 72 rodzin falek LWT。该组合包括脑电图分析和 BCI 分析，可提供潜在的潜力。 ( Ekstrakcja cech oparta na entropii do klasyfikacji sygnału EEG przy użyciu transacji falkowej Lifting Wavelet ) 关键词：脑机接口、EEG、提升小波变换、LSTM。功能：计算机交互、脑电图、提升小波变换、LSTM。简介 运动想象 (MI) 代表了实现脑机接口 (BCI) 的一种方法。通常，它使用脑电图 (EEG) 来捕捉大脑活动，这是一种非侵入式且易于应用的方法。建议利用支持向量机 (SVM) 来生成非线性决策边界。此外，还定义了特定的核函数来处理数据集缺乏线性可分性的情况 [1]。研究人员在各种应用中对基于运动想象的脑机接口 EEG 信号分类进行了大量研究 [2-7]。在 BCI 的背景下，公共空间模式 (CSP) 是经常使用的特征之一。Selim 等人 [8] 提出了一种结合吸引子元基因算法和 Bat 优化算法的混合方法。这种混合方法用于选择 CSP 的最优特征并同时增强 SVM 的参数。其他研究则探索了使用 CSP 滤波器来推导新的时间序列。作者 [9] 采用了带通滤波器 (BPF) 和独立成分分析 (ICA) 等预处理技术来消除噪音。在区分左拳和右拳动作时，显式和隐式 MI 方法的准确率分别达到了 81±8% 和 83±3%。此外，各种研究还提出了结合不同方法以提高整体性能。在 [10] 中，设计了一种用于二元类 MI 分类的融合程序。它采用互相关技术提取特征，并利用最小二乘 SVM (LS-SVM) 进行分类。通过 10CV 方法进行性能评估，并将结果与八种替代方法进行比较，结果显示显著提高了 7.4%。提取特征和执行分类的另一种重要方法是使用卷积神经网络 (CNN) [11]。通过将 LSTM 网络与空间 CNN 集成，可以增强 BCI 的性能。随后，获得一个特征向量获得了一个特征向量获得了一个特征向量
吉安甘加理工学院 (1)、奇特卡拉大学工程技术学院 (2)、应用科学私立大学
吉安甘加理工学院 (1)、奇特卡拉大学工程技术学院 (2)、应用科学私立大学 (3)、乌拉尔联邦大学 (4)、塔吉克斯坦技术大学（以 MS Osimi 院士命名）(5) ORCID：1. 0000-0002-5157-2485；2. 0000-0001-9822-8246；3. 0000-0003-1028-2729；4. 0000-0001-7493-172X；5. 0000-0003-3433-9742；6. 0000-0002-9869-288X； doi:10.15199/48.2024.10.12 能源部门通过微控制器自动进行功率因数校正 摘要。目前，能源部门对每个人来说都越来越重要，包括消费、生产、分配和监控。因此，本研究主要关注通过全自动方式提高功率因数。本文介绍了一种基于物联网 (IoT) 的系统。该系统完全自动化，可提高功率因数，还可监控能源消耗，从而准确计算要显示的所有参数数据，例如功率、电流、功率因数消耗等。可以通过带有 Web 服务器的 IoT Blink 平台通过无线技术访问和获取参数数据。通过控制器单元测量和监控参数数据，通过继电器计算并传输到电容器组，以补偿该系统中的滞后功率因数。最后显示功率因数校正的结果，可以更有效地监控功率损耗和能源消耗。Streszczenie。 Obecnie sektor Energyczny 开玩笑 dla wszystkich ze względu na zużycie, produkcję, Dystrybucję i 监控。 Dlatego też niniejsze badanie koncentruje się głównie na poprawie współczynnika mocy poprzez pełną automatyzację. Wartykule przedstawiono 系统oparty na Internecie Rzeczy (IoT)。系统十项与自动自动化、流行性配置、能源监控、能源参数调整、参数设置、维护、保养współczynnika mocy itp。 Dostęp do danych parametrycznych i ich uzyskanie można uzyskać za pośrednictwem bezprzewodowego technologia Poprzez platformę IoT Blink z Serwerem WWW.参数化和参数化监控是红色网络中最重要的参数，它可以隐藏和隐藏所有相关的参数，并可在任何情况下使用。 w tym 系统。如果您想了解更多有关能源的信息，请参阅我们的信息。 ( Automatyczna korekcja współczynnika mocy za pomocą mikrokontrolera w sektorze energetyczn ym) 关键词：能源、功率因数、物联网、控制器、电容器组。功能：能源、电源、互联网连接、控制器、电池连接器。简介 如今，能源部门以消费、生产、分配和监测为基础，这与直接或间接功率因数有关。功率因数是电力供应系统的重要分析，根据能源部门的所有观点，这更为重要 [1]。并且还确定了电源利用中的所有类型的损耗，例如功率因数和损耗成反比，如果功率因数低，则损耗不断增加，功率因数高，则损耗不断改善。因此，现代工业完全关注这一因素，并使用与无功功率相关的不同类型的技术和用途来提高功率因数。功耗可以通过接近 1 的功率因数来定义，并且保持并联电容器组的帮助以实现功率因数校正 (PFC) 是一种非常成熟的方法 [2]。最近，能源领域的研究主要集中在自动切换方法上，这在实时应用中更为重要。例如使用基于 MCU 嵌入式系统 [3]，物联网嵌入式提供所有类型的校正监控，并控制所有类型的切换和监控 [4]。这种概念在现代工业中使用，并根据功率因数获得更多控制，从而提高电气系统的效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是不错的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的改善在电力系统中更为重要。提高电力系统的整体效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是好的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的提高在电力系统中更为重要。提高电力系统的整体效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是好的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的提高在电力系统中更为重要。