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用于优化半导体的量子启发式人工智能模型
半导体技术的快速发展需要创新方法来提高器件的性能和效率。本文讨论了使用量子启发式人工智能模型作为优化半导体器件的先进解决方案。我们在真实数据集的帮助下创建和训练这些人工智能模型，以准确预测和改进不同半导体元件的重要性能参数。与传统的优化方法不同，量子启发式人工智能利用量子计算原理的力量更有效地探索复杂的参数空间，从而产生远远优越的优化结果。我们的实验进一步表明，此类模型在性能预测方面具有更高的准确性，并且将优化所需的时间和计算资源减少了几个数量级。所提出的方法可以通过集成真实数据来实现这一点，从而使整个方法实用且稳健。克服这些挑战将有助于半导体行业满足速度、尺寸和能源效率不断增长的需求。本文研究了量子启发式人工智能为下一代电子技术半导体设计和制造领域带来革命性的潜力。
绿色能源机器学习和人工智能服务回顾
摘要：随着绿色人工智能 (AI) 技术成为一种有前途的技术，市场和社会对绿色人工智能 (AI) 技术的需求日益增长。绿色人工智能技术用于创造可持续的解决方案并减少人工智能对环境的影响。本文重点介绍绿色人工智能的服务及其在社区层面面临的挑战。本文还重点介绍了不同时间段的机器学习算法的准确度水平。本文概述了选择适合天气、位置和复杂性的输入参数的过程，以检查 ML 算法。为了校正算法性能参数，考虑了 RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）和 MPE（平均百分比误差）等指标。考虑到本篇评论的性能和结果，LSTM（长短期记忆）在大多数情况下表现良好。本文得出结论，高度先进的技术大大提高了预测准确性。最后，为进一步的研究、需求和挑战添加了一些指导方针。然而，仍然需要更多的解决方案来应对挑战，主要是在电力存储领域。
提前出版
锂离子电池（LIB）用于为从便携式消费电子设备到电动汽车和网格式储能系统的一系列应用。现在，随着LIB在高功率和复杂应用中的越来越多的应用，预测可靠操作的剩余有用寿命（RUL）并保护电池组免受包括灾难性故障在内的不必要的事件的意义非常重要。关于RUL的实时信息对于预测电池故障状况至关重要，从而有效预防或至少减少电池故障可能造成的损坏。此外，准确的Rul对于在其使用寿命结束时安排常规维护和必要的更换非常有帮助。因此，RUL预测已成为研究人员感兴趣的话题。在过去的十年中提出了几种RUL估计技术，基于机器学习（ML）的技术在准确性，适应性和建模方面表现出了优越性。因此，基于ML的RUL预测方法是根据本文中的基本绩效参数对其基本性能参数进行了全面审查的。还提出了有关问题，挑战，趋势和未来研究范围的详细讨论，以向研究人员提供明确的指南。
![arxiv：2207.05713v2 [Quant-ph] 4月4日2023](/simg/3\3bff5730a897fb9fbabad4208f92ffba694f03d5.webp)
arxiv：2207.05713v2 [Quant-ph] 4月4日2023
摘要 - 医疗保健是人类生活中最重要的方面之一。心脏病是最致命的疾病之一，它阻碍了世界上许多人的生活。心脏病，以便可以预防生命丧失。大规模数据用于医学诊断有助于开发了复杂的机器学习和基于深度学习的模型，用于自动化心脏病的早期诊断。经典方法在培训集中尚未看到的新数据方面受到限制。这是通过训练和测试精度的较大差距来指示的。本文提出了一种新型的深度学习结构，使用一维卷积神经网络，以在健康和不健康的人之间进行分类，以克服经典方法的局限性。各种临床参数用于评估有助于早期诊断的患者的风险特征。各种技术用于避免在建议的网络中过度拟合。拟议的网络在数据集上实现了97％以上的培训准确性和96％的测试准确性。使用各种性能参数将模型的精度与其他分类算法进行了比较，这些算法证明了所提出的体系结构的有效性。
19-RP-2020.pdf
“13. 从上述规定可以清楚看出，如果发电公司无法维持规范参数，则损失不应与受益人分担。这些损失意味着发电厂没有付出足够的努力来维持规范的性能参数。该条例明确规定，只有由于发电厂性能提高而产生的收益才应按月分担，损失应由发电公司自己承担。14. NTPC 采用的平均方法不符合 SOR 和 2014 年关税条例第 8(6) 条，因为平均方法考虑了收益以及不分担的损失。因此，NTPC 有责任根据当月的实际可控参数计算净收益并按月分担收益。 xxxx 17. 因此，被告方NTPC被要求向请愿人提供2014-19年期间所有发电站的SHR、辅助消耗和二次燃油消耗的逐月实际可控运行参数的详细信息。NTPC应重新计算2014-19年整个关税期的收益，并在本命令发布之日起的2个月内，按照2014年关税条例第8(6)条的规定按月分享收益。
基于机器学习的剩余使用寿命预测技术用于锂离子电池管理系统：全面评论
锂离子电池（LIB）用于为从便携式消费电子设备到电动汽车和网格式储能系统的一系列应用。现在，随着LIB在高功率和复杂应用中的越来越多的应用，预测可靠操作的剩余使用寿命（RUL）并保护电池组免受包括灾难性故障在内的不必要的事件，这是非常重要的。关于RUL的实时信息对于预测电池故障状况至关重要，导致预防有效或至少减少电池故障可能造成的损坏。此外，准确的Rul对于在其使用寿命结束时安排常规维护和必要的更换非常有帮助。因此，RUL预测已成为研究人员兴趣的话题。在过去的十年中提出了几种RUL估计技术，基于机器学习（ML）的技术在准确性，适应性和建模方面表现出了优越性。因此，基于ML的RUL预测方法是根据本文中的基本绩效参数对其基本性能参数进行了全面审查的。还提出了有关问题，挑战，趋势和未来研究范围的详细讨论，以向研究人员提供明确的指南。
优化用于建立Cupesat Inter Cubesat光学通信的采集模式
作为具有多达六个标准化单元的市售立方体，无法达到瞬时建立低差异光学卫星间链接所需的精度，因此使用搜索模式来扫描剩余的不确定性领域。此分析优化了两个激光通信终端的同时执行的搜索模式组合。基于蒙特卡洛模拟，研究了这些链接的扰动，并计算了相应的关键性能参数，例如平均获取时间和成功率。结果受到硬件规格的惩罚，包括由其设计给出的执行器和传感器带宽。残留态度错误组件意味着对采集过程的重要性，因此在本工作中呈现。图案对通过自动优化算法进行馈送，以调整和分析它们。在两种Cubeisl模型的这种特殊情况下，第一次检测到的采集命中的平均持续时间在3.2 s的模式周期内，表现最佳，螺旋玫瑰和Lissajous-Rose。假设由于有限的态度知识而导致的不确定性领域为±0.2 ver，达到了82.3％至99.9％的成功率。
波兹南理工大学 ORCID: 1. 0000-0003-2725-2614; 2. 0000-0002-3622-8889 doi:10.15199/48.2022.11.60 风力涡轮机影响分析
波兹南理工大学 ORCID：1. 0000-0003-2725-2614；2. 0000-0002-3622-8889 doi:10.15199/48.2022.11.60 风力涡轮机功率特性对发电量影响的分析 摘要。以下文章介绍了风力涡轮机功率特性对总发电量的影响。科学文献的回顾表明需要进一步分析这个问题。为此，对八台 3kW 风力涡轮机的性能参数进行了分类，对其运行特性进行了建模，并包括在波兰的示例位置进行的基本环境参数的样本测量。利用收集的数据，不仅制作了风速直方图，还计算了特定月份的平均风速。然后，进行了模拟研究，以确定给定位置的最佳风力涡轮机。年度最大发电量是选择过程中的主要标准。 （分析 wpływu charakterystyk mocy turbin wiatrowych na ilość wytwarzanej energii）Streszczenie。 Wartykule przedstawiono wpływ charakterystyk mocy turbin wiatrowych na całkowitą ilość wytwarzanej mocy。对文学的分析W tym celu skatalogowano parametry pracy ośmiu turbin wiatrowych o mocy 3kW każda, zamodelowano ich charakterystyki eksploatacyjne, uwzględniając przykładowe pomiary istotnych parametrów środowiskowych, które wykonano w przykładowej lokalizacji na terenie Polski。 Dzięki zebranym danym wykonano nie tylko 直方图预测、调整和预测。 Następnie zrealizowano badania symulacyjne，które przeprowadzono w celu określenia najbardziej optymalnej turbiny wiatrowej dla danej lokalizacji。 Głównym kryterium wytworzonej mocy 的处理过程。关键词：风力发电机；功率特性建模；风速直方图；风力涡轮机模拟。 Słowa kluczowe: turbina wiatrowa; modelowani charakterystyk mocy;直方图 prędkości wiatru; symulacja turbiny wiatrowej。简介 风力涡轮机，通常称为风力发电机，是一种能够将风的动能转化为发电机涡轮叶片的机械运动，从而产生电能的设备。尽管风能似乎无处不在，但并非地球的每个角落都能提供有效生产电能的最佳条件。其总量在很大程度上取决于风力涡轮机的各种技术和性能参数以及风力发电机所在位置的环境条件。只有正确分析和相互关联这些因素，才能确保快速收回投资成本。这对于在分布式储能系统中使用风力涡轮机尤为重要，因为分布式储能系统的实施成本很高。通过将分析的涡轮机与位置进行适当匹配，投资成本的回收时间会缩短，从而提高投资的盈利能力。对于使用储能和灵活集成的可再生能源的投资，选择最佳的风力涡轮机可以为整体经济平衡带来最大的节约。尽可能充分利用风力涡轮机产生的电力可以限制所需的储能容量，从而降低投资和服务成本。这就是为什么作者将这个问题作为设计大型分布式系统的重要元素，以利用具有储能可能性的可再生能源发电。许多科学家试图精确确定目前在世界范围内应用的解决方案 [1-3] 的性能参数，以了解它们在风能领域的成本效益。例如 [4, 21] 中的一些问题解决了严格的机械性质问题，例如选择最佳机械和最佳调整其参数。在各种出版物 [5- 10] 中可以找到不同的解决方案或更新风力涡轮机控制系统的建议。如今，科学研究 [11, 12] 更加关注风源分散和多样化问题，以保持风力涡轮机的稳定性和安全性。12]更加关注风源分散和多样化问题，以维护电网的稳定和安全。12]更加关注风源分散和多样化问题，以维护电网的稳定和安全。
CMOS模拟信号的性能参数优化
设计理想的模拟电路由于非常大的集成而变得困难。互补的金属氧化物半导体（CMOS）模拟整合电路（IC）可以使用进化方法来找出每个设备的尺寸。使用高级纳米晶体管晶体管技术（180 nm）设计了CMOS操作性转导放大器（CMOS OTA）和CMOS电流传送带第二代（CMOS CCII）。CMOS OTA和CMOS CCII都具有较高的性能，例如广泛的频率，电压增益，发动速率和相位边缘，以在信号处理中包括非常广泛的应用，例如活动过滤器和振荡器。优化方法是一种迭代过程，它使用优化算法来更改设计变量，直到确定最佳解决方案为止。在这项研究中，采用了不同种类的算法遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）和杜鹃搜索（CS）来增强和增强性能参数。减少开发常规操作放大器的安装时间所需的时间。一些研究降低了在各种频率下使用的功率的值。其他人以极高的频率运行，但其功耗大于以较低频率运行的功耗。
金属氧化物纳米片：合成方法及其在储能设备（电池、燃料电池和超级电容器）中的应用
摘要：近年来，能源需求和消耗的不断增长要求进一步改进储能技术，以获得高循环稳定性、功率和能量密度以及比电容。二维金属氧化物纳米片因其成分、可调结构和大表面积等吸引人的特性而备受关注，这些特性使其成为储能应用的潜在材料。本综述重点介绍了金属氧化物纳米片 (MO 纳米片) 合成方法的建立及其随着时间的推移而取得的进展，以及它们在燃料电池、电池和超级电容器等多种电化学储能系统中的适用性。本综述全面比较了 MO 纳米片的不同合成方法，以及它们在多种储能应用中的适用性。在储能系统的最新改进中，微型超级电容器和几种混合储能系统正在迅速兴起。MO 纳米片可用作电极和催化剂材料，以提高储能装置的性能参数。最后，本综述概述并讨论了金属氧化物纳米片的研究和应用前景、未来挑战和进一步的方向。