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一种预测质子短期降解行为的人工智能解决方案交换膜燃料电池
摘要：阳极死区（DEA）和阳极再循环操作通常用于提高汽车质子交换膜（PEM）燃料电池的氢气利用率。由于阳极中的氮交叉和液态水积聚，电池性能会随着时间的推移而下降。高效预测PEM燃料电池的短期降解行为具有重要意义。在本文中，我们提出了一种基于多元多项式回归（MPR）和人工神经网络（ANN）的数据驱动降解预测方法。该方法首先预测电池性能的初始值，然后预测电池性能随时间的变化以描述PEM燃料电池的降解行为。使用PEM燃料电池在DEA和阳极再循环模式下的两种降解数据案例来训练模型并证明所提方法的有效性。结果表明，该方法预测的平均相对误差比仅使用ANN或MPR预测的平均相对误差小得多。两隐层ANN的预测性能明显优于单隐层ANN。使用S形激活函数预测的性能曲线比使用整流线性单元（ReLU）激活函数预测的性能曲线更平滑，更逼真。
第八十五章
8.- 就税目 85.34 而言，“印刷电路”是指在绝缘基体上通过任何印刷工艺（例如压花、电镀、蚀刻）或“薄膜电路”技术形成的电路，这些电路包括导体元件、触点或其他印刷元件（例如电感、电阻、电容器），这些元件单独或按照预定的图案相互连接，但不包括能够产生、整流、调制或放大电信号的元件（例如半导体元件）。“印刷电路”一词不包括与印刷工艺中得到的元件以外的元件组合的电路，也不包括单独的、分立的电阻、电容器或电感。但印刷电路可以装有非印刷连接元件。由在同一工艺过程中获得的无源和有源元件组成的薄膜或厚膜电路应归入税目 85.42。 9.- 就品目 85.36 而言，“光纤、光纤束或光缆用连接器”是指仅以机械方式将数字线路系统中的光纤端对端对齐的连接器。它们不执行其他功能，例如放大、再生或修改信号。 10.- 品目 85.37 不包括用于遥控电视接收器或其他电气设备的无线红外装置（品目 85.43）。 11.- 就品目 85.39 而言，“发光二极管（LED）光源”一词包括：
第八十五章
8.- 就税目 85.34 而言，“印刷电路”是指在绝缘基体上通过任何印刷工艺（例如压花、电镀、蚀刻）或“薄膜电路”技术形成的电路，这些电路包括导体元件、触点或其他印刷元件（例如电感、电阻、电容器），这些元件单独或按照预定的图案相互连接，但不包括能够产生、整流、调制或放大电信号的元件（例如半导体元件）。“印刷电路”一词不包括与印刷工艺中得到的元件以外的元件组合的电路，也不包括单独的、分立的电阻、电容器或电感。但印刷电路可以装有非印刷连接元件。由在同一工艺过程中获得的无源和有源元件组成的薄膜或厚膜电路应归入税目 85.42。 9.- 就品目 85.36 而言，“光纤、光纤束或光缆用连接器”是指仅以机械方式将数字线路系统中的光纤端对端对齐的连接器。它们不执行其他功能，例如放大、再生或修改信号。 10.- 品目 85.37 不包括用于遥控电视接收器或其他电气设备的无线红外装置（品目 85.43）。 11.- 就品目 85.39 而言，“发光二极管（LED）光源”一词包括：
通过控制大功率转换器的运行模式来控制变压器过载
摘要 —。随着可再生能源和能源存储的日益普及，包括电压源转换器 (VSC) 和直流/直流转换器在内的高功率转换器在电网中占有相当大的份额。这些高功率转换器可用于通过控制其运行模式来控制变压器的过载。对于 VSC，运行模式包括整流和逆变操作，对于直流/直流转换器，运行模式包括降压和升压操作。这些操作模式由提出的算法管理，该算法感应配电变压器处理的功率并将其保持在指定的阈值内。该算法通过控制从电网到电池存储的功率流来实现所有这些。所有功率转换器都在闭环中运行，其中使用 PI 控制跟踪参考。在本文中，作者通过引入模糊控制提高了功率转换器的性能。在 MATLAB/Simulink 环境中开发了一个包括电网、变压器、交流母线、动态负载、VSC、直流/直流转换器和电池存储的仿真模型。模拟变压器过载测试案例，评估功率变换器PI控制和模糊控制的性能。结果表明，模糊控制的性能优于PI控制。
fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。
基于 AlScN 压电微机械超声波换能器的无线功率传输能量收集装置
摘要：超声波无线能量传输技术（UWPT）是植入式医疗设备（IMD）供电的关键技术。近年来，氮化铝（AlN）由于其生物相容性和与互补金属氧化物半导体（CMOS）技术的兼容性而备受关注。同时，钪掺杂氮化铝（Al 90.4％Sc 9.6％N）的集成是解决AlN材料在接收和传输能力方面的灵敏度限制的有效解决方案。本研究重点开发基于AlScN压电微机电换能器（PMUT）的微型化UWPT接收器装置。所提出的接收器具有2.8×2.8 mm 2的PMUT阵列，由13×13个方形元件组成。采用声学匹配凝胶，解决液体环境下声阻抗不匹配问题。在去离子水中的实验评估表明，电能传输效率（PTE）高达2.33%。后端信号处理电路包括倍压整流、储能、稳压转换部分，可有效将产生的交流信号转换为稳定的3.3V直流电压输出，成功点亮商用LED。这项研究扩展了无线充电应用的范围，为未来实现将所有系统组件集成到单个芯片中，进一步实现设备小型化铺平了道路。
提高高比例可再生能源接入低碳能源系统电压调节能力的控制策略
摘要：在低碳能源系统中，由于高比例可再生能源接入会导致系统电压调节能力下降，因此一旦发生电压超标现象，容易造成大面积可再生能源脱网、停电事故。为了提高低碳能源系统的电压调节能力，本文提出了一种两级送端电网过电压抑制策略。首先，研究高比例可再生能源接入低碳能源系统送端电网过电压现象的发生原理，提出一种由整流站集中控制和分布式电源电网灵活资源控制两级组成的过电压控制策略。然后，利用PSO算法和一致性算法对建立的控制模型进行求解。最后，基于实际运行电网数据建立仿真系统，通过仿真验证所提出的控制策略。结果表明，本文提出的控制策略在各种运行工况下，均能有效抑制交流母线暂态过电压，提高高比例可再生能源送端电网的运行稳定性。此外，在白天过电压调节过程中，可以充分发挥柔性调节设备的潜力，缩短电压超限持续时间，降低电压超限峰值，有助于降低电网可再生能源浪费率。
用于半导体自旋电子器件的半金属 Heusler 合金/GaN 异质结构
由于纤锌矿半导体中的自旋轨道耦合与闪锌矿半导体相比相对较弱，因此 III 族氮化物半导体 GaN 是用于高性能光学半导体自旋电子器件（如自旋激光器）的有前途的材料。为了降低自旋激光器的工作功率，有必要展示从铁磁材料到具有低电阻接触的 GaN 的高效电自旋注入。这里，通过在 CFAS 和 GaN 之间插入超薄 Co 层，开发了外延半金属 Heusler 合金 Co 2 FeAl x Si 1 − x (CFAS)/GaN 异质结构。CFAS/ n + -GaN 异质结清楚地显示了隧道传导，整流非常小，电阻面积积低至 ≈ 3.8 k 𝛀 μ m 2，比以前工作中报道的要小几个数量级，在室温下。使用具有 CFAS/ n + -GaN 接触的横向自旋阀装置，在低温下观察到非局部自旋信号和 Hanle 效应曲线，表明块状 GaN 中存在纯自旋电流传输。在高达室温的温度下观察到自旋传输，在低于 2.0 V 的低偏置电压下具有 0.2 的高自旋极化。这项研究有望为具有高度自旋极化和低电阻接触的 GaN 基自旋电子器件开辟一条道路。
无机电气半导体设备
1。该亚类涵盖具有无机半导体体的电动半导体设备。这包括以下类型的设备：•无机半导体设备，专门适用于整流，放大，振荡或切换，例如晶体管或二极管； •具有潜在障碍的个体无机电阻或电容器； •单个电阻器，电容器或电感器没有潜在的障碍，并特别适合与其他半导体组件集成； •该子类覆盖的设备的半导体机构或其区域； •该子类覆盖的设备电极； •集成设备，例如cmos集成设备； •专门针对此类设备的制造或处理的工艺或设备。2。此子类不涵盖：•电子记忆设备，该设备由子类H10B覆盖； •半导体设备对红外辐射，较短波长或红细胞辐射的电磁辐射敏感，这些辐射被亚类H10F覆盖； •发光的半导体设备至少具有一个潜在的屏障，这些屏障被亚类H10H覆盖； •热电，热磁性，压电，电静脉，磁磁性，磁效应，超导或其他电固态设备，这些设备被亚类H10N覆盖； •除半导体机构或电极以外的构造细节，这些细节由H01L组23/00覆盖。3。在此子类中，所使用的周期系统是第c节（3）的元素周期表中指示的i至VIII组系统。
人工智能教科书
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh（非线性） 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63