单元 4 液体平板集热器:基本元件、性能分析、透射率 - 吸收率、传热系数和相关性、集热器效率和热量去除因素、各种参数的影响、其他液体平板集热器的类型、瞬态分析简介、真空管集热器聚光集热器:聚光集热器的类型及其一般特性、几何形状、传热相关性、跟踪要求、性能分析、各种参数的影响太阳能热发电系统、太阳能过程系统中的能量存储
使用基于模糊的模糊推理系统方法118-4防止通过自适应检查点上的嘈杂标签上过度适应99 14-4分布TCP SYN FLOON互联网上的TCP SYN FLOON攻击,使用算法150-4增强,请使用基于模糊的模糊推理系统方法118-4防止在嘈杂的标签上过度适应超导式胶带的机电行为行为估算通过AI-DREVEV的性能分析生产,电价变量在日期市场中的影响156-4通过AI-DREVEV的性能分析生产,电价变量在日期市场中的影响156-4
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期:2023 年 3 月 22 日,修订日期:2023 年 6 月 7 日,接受日期:2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升,需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景,但在资源受限的移动设备上部署它们时,它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架,考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素,包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明,任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力,同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类,确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词:脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
期刊与会议 + 期刊: + 1. Lopamudra Mitra、Ullash Kumar Rout “与太阳能光伏模块接口的新型高增益直流-直流转换器的性能分析” 原创
英国政府最初的数字、数据和技术框架列出了数据的四个领域及其各自的能力:数据分析、数据工程、数据科学和性能分析。该框架本身是为政府的各个方面编写的,从白厅的统计员到小型乡村信托机构的绩效分析师。因此,这些能力不能涵盖医疗保健领域数据角色的复杂性。该框架旨在直接映射到 DDaT,但同时能够更具体地针对医疗和社会护理数据职业。在将该细节添加到工作中后,很明显,性能分析和信息或数据分析的内容非常相似,因此,尽管事情可能过于复杂,我们还是决定将两者结合起来,以避免对应该使用哪一个产生任何歧义,尤其是当使用的名称因组织而异,甚至互换使用时。
电力电子学的基本概念和 4 种不同的转换器类型,由二极管、晶闸管、GTO、MCT、IGBT 和 MOSFET 组成的功率开关的分析,功率和能量方程,参数瞬时值和平均值的计算,电路中线圈和电容器的行为以及有功和无功功率值,非线性源和负载的电路分析以及功率值的计算,THD 和失真因数的解释和计算,非线性负载中整流器的性能分析和方程,CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 降压转换器的分析,CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 升压转换器的分析,CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 降压-升压转换器的分析,Sepic 和 Cuk 转换器的分析,半桥逆变器,全桥逆变器,逆变器对线性和非线性负载的性能分析和检查,AC-AC 转换器,目的和方法。
摘要:对于尼日利亚大多数人来说,手机的使用已成为日常生活中不可或缺的一部分。但是,频繁的电池耗尽通常迫使个人寻求充电点,其中许多是商用电话充电中心。这些业务面临重大挑战,因为不可靠的国家电网迫使他们严重依赖汽油动力的发电机。不幸的是,这种对化石燃料的依赖导致其收入的近90%用于燃料成本,从而降低了盈利能力。本研究旨在评估和比较安装光伏(PV)太阳能系统的成本效益,并使用运行汽油发电机的日常运营费用。这项研究提供了将太阳能作为电话充电中心的可持续且经济上可行的解决方案的见解。
简介 以下住宅指南基于 2022 年加州能源效率规范,具体而言,适用于科维纳市气候区 9 的住宅增建、改建、装修和新建筑的要求,采用规范方法(包 D)。本文不涉及性能方法。性能分析由独立能源顾问执行,他们提供基于计算机建模的住宅详细能源分析。使用性能方法时,所有合规和强制性措施都包含在能源计算中,可能与下面详述的规定要求不同。房主和承包商可以使用规范方法完成自己的能源文件。规范方法的一些假设可能包括比计算机建模更严格的能源要求。在这些情况下,即 HERS 评级等,性能分析可能被证明是更好的合规途径。有关能源分析的任何问题都可以直接咨询您的能源顾问。