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World File Search System无瞬变
压敏电阻简介 - Vishay
概述 压敏电阻提供可靠且经济的保护，防止高压瞬变和浪涌，这些瞬变和浪涌可能由交流或直流电源线上的雷电、开关或电气噪声等产生。与瞬变抑制二极管相比，它们的优势在于它们可以吸收更高的瞬变能量，并可以抑制正向和负向瞬变。当发生瞬变时，压敏电阻电阻会从非常高的待机值变为非常低的导电值。因此，瞬变被吸收并钳位到安全水平，保护敏感的电路元件。压敏电阻由非均质材料制成，在两个粒子的接触点处产生整流作用。许多串联和并联连接决定了压敏电阻的额定电压和电流能力。
TDA3629 灯光位置控制器 - NXP 半导体
该设备可防止汽车环境中可能发生的电气瞬变。当电池线路上发生正瞬变时，设备将关闭（见图 7 和 8）。在这种情况下，电机不会短路。图 1 所示的反激二极管将保持存在。瞬变开始时输出级的状态由内部触发器保存。电池线路上的负瞬变（见图 7 和 8）将导致设置接地短路故障检测，因为它将导致设置输入端的电压低于接地短路阈值。但是，设备会在这些瞬变期间放电电解电容器。当产生的电源电压过低时，它将停止工作。
低压系统绝缘协调提案
电子设备因瞬变而发生故障和电路故障是目前的问题，而且随着小型化和电路复杂化的趋势不断推进，这个问题在未来可能会变得更加严重。目前，似乎还没有明确的办法来实现设备瞬变耐受能力与这些设备所承受的瞬变之间的兼容性。这种情况如图 1 所示。多年前，电力行业也出现过类似的情况。雷电产生的瞬变经常导致变压器和发电机等重要且昂贵的电力设备发生故障。这些瞬变问题通过以绝缘协调概念为指导的工程设计和一系列基本绝缘水平 (BIL) 的建立得到了解决。
无监督的机器学习应用程序，以识别MOSFET晶体管电离辐射效应的噪声事件的单事件瞬变（集合）
本文介绍了K-均无监督的机器学习算法的新应用，以在电子设备的重合离子辐照实验中识别噪声中的单个事件瞬态（SET）事件的问题。我们通过分析MOSFET晶体管的几种重型离子照射产生的集合事件的实验数据集来探索K-均值算法的性能。分别使用隔离森林和随机森林算法研究了所选特征（平均偏差，偏度和峰度）的数据异常和有效性。结果表明，K均值算法具有很高的能力，可以使用前四个统计矩作为特征从噪声中识别事件，从而允许将这种方法用于现场事件检测和诊断，而无需以前的算法训练或实验数据的预先分析。
产品数据表
电磁兼容性 静电放电抗扰度试验 - 测试等级: 8 kV (空气放电) 符合 IEC 61000-4-2 静电放电抗扰度试验 - 测试等级: 6 kV (接触放电) 符合 IEC 61000-4-2 电磁场敏感性 - 测试等级: 10 V/m (80 MHz ... 3 GHz) 符合 IEC 61000-4-3 电气快速瞬变/突发抗扰度试验 - 测试等级: 2 kV (电源线) 符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变/突发抗扰度试验 - 测试等级: 1 kV (模拟 I/O 和工作电压之间) 符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变/突发抗扰度试验 - 测试等级: 2 kV (继电器线) 符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变/突发抗扰度试验 - 测试等级: 1 kV (以太网线) 符合符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变 / 突发抗扰度测试 - 测试等级: 1 kV (COM 线) 符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变 / 突发抗扰度测试 - 测试等级: 1 kV (CAN 线) 符合 IEC 61000-4-4 浪涌抗扰度测试 - 测试等级: 2 kV (电源 (共模)) 符合 IEC 61000-4-5 浪涌抗扰度测试 - 测试等级: 1 kV (电源 (差模)) 符合 IEC 61000-4-5 浪涌抗扰度测试 - 测试等级: 1 kV 共模 (数字量 I/O) 符合 IEC 61000-4-5 浪涌抗扰度测试 - 测试等级: 0.5 kV 差模 (数字量 I/O) 符合 IEC 61000-4-5 传导 RF 干扰 - 测试等级: 10 V （0.15...80 MHz）符合 IEC 61000-4-6 传导发射 - 测试等级: 150 kHz...30 MHz 符合 EN 55011 辐射发射 - 测试等级: 30 MHz...1 GHz 符合 EN 55011
脉冲经颅电刺激可增强言语理解能力
背景：语音处理的一个关键机制被认为是大脑皮层节律与声学输入的一致性，这种机制称为同步。最近的研究表明，与语音相关的频率或适应语音包络的经颅电刺激 (tES) 实际上可以增强语音处理。但是，目前尚不清楚振荡 tES 是否是必要的，或者相关时间的刺激瞬变（例如，tES 信号中的峰值）是否足够。目标：在本研究中，我们使用了一种新颖的脉冲 tES 协议，并通过行为测试瞬变脉冲（而不是持续振荡）tES 信号是否可以改善语音处理。方法：当受试者聆听嵌入噪音中的口语句子时，将与语音瞬变（音节开始）一致的短暂电直流脉冲施加到听觉皮层区域以调节理解。此外，我们还调节了 tES 脉冲和语音瞬变之间的时间延迟，以测试行为的周期性调节，这表明 tES 引起了同步。结果：当 tES 脉冲相对于语音瞬变延迟 100 毫秒时，语音理解能力得到提高。与之前的报告相反，我们没有发现行为的周期性调节。然而，我们发现有迹象表明，周期性调节可能是由于过于粗糙地采样行为数据而产生的虚假结果。结论：受试者的语音理解能力受益于脉冲 tES，但行为并没有受到周期性调节。因此，脉冲 tES 可以帮助皮质对语音输入进行同步，这在嘈杂的环境中尤其重要。然而，脉冲 tES 本身似乎并不能同步大脑振荡。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
ACPL-K49T - 宽温汽车 R
a.逻辑高电平下的共模瞬变抗扰度是共模脉冲 V CM 上升沿上的最大可容忍（正）dV CM /dt，以确保输出将保持在逻辑高状态（即 V O > 2.0V）。逻辑低电平下的共模瞬变抗扰度是共模脉冲信号 V CM 下降沿上的最大可容忍（负）dV CM /dt，以确保输出将保持在逻辑低状态（即 V O < 0.8V）。
战略流动计划
土狼家庭通常有一个育种（或α）女性。这个女性产生的幼犬比家庭最终想要的幼犬更多。年轻的土狼可能会在大约9-11个月后离开家人，并成为瞬变。其他瞬态包括老年人，他们无法再捍卫自己作为高级家庭成员并离开家族的角色。瞬态在狭窄的未防御区域之间移动，在寻找开放式栖息地的领土之间，或者占领了一群人。他们经常在成功之前死亡；许多人被汽车击中。主要是因为这些瞬变使土狼根除程序没有成功。删除一组领土土狼可能会创建一个未防御的区域，瞬态土狼将成为自己的瞬态。一年中的任何时候都可以使用瞬变，以填补通过杀死居民土狼造成的空隙。同样，如果α雌狼被杀死，则可能导致其他繁殖年龄的女性通常不会排卵。