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使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
用于有机电化学晶体管和人工突触的树枝状聚合物网络的定向生长
引起了人们的极大兴趣。在这些器件中，传统场效应晶体管的栅极电介质不存在：相反，通道通过含离子的溶液与栅极电接触。[4] 通道由对移动离子的局部浓度敏感的有机混合离子电子导体 (OMIEC) 组成。通过使用栅极电极耗尽或用带电物质增强通道，可以改变半导体聚合物的掺杂状态并调制其电导率。在液体环境中的操作、离子和电子传导之间的相互作用以及有机材料的柔软性质为这些器件开辟了一些令人着迷的应用，例如在生物电子学中[5,6] 它们可以在生物组织和体液中操作并与之相互作用，以及基于硬件的人工神经网络[7,8] 它们可用作人工突触（即具有可逆和可控电阻的电子设备）。 OECT 的神经形态特征已得到彻底研究，并且它们对通道固有特性的依赖性也得到阐明，通常由 RsC 时间常数决定（其中 Rs 是溶液的电阻，C 是通道的电容）。[9]
建筑需求响应和集中热能储存对区域供热系统的影响
空间供暖的能源使用占能源终端使用总量的很大一部分，供暖系统可以在使用时间上提供一定的灵活性，这对于未来的能源系统保持供需平衡非常重要。本研究采用技术经济、综合需求供应优化模型，研究使用建筑物需求侧灵活性（允许室内温度偏差（高于或低于设定点））和供应侧灵活性（应用热能存储 (TES)）对区域供热 (DH) 系统运行的综合影响。结果表明，室内温度升高的潜力，即需求响应 (DR)，集中在多户和非住宅建筑（时间常数高的重型建筑），而温度降低的潜力，即运行节能，在单户建筑（轻型建筑）中得到更大程度的利用。同样明显的是，在存在供应侧 TES 的情况下，DR 的价值会降低。我们表明，从供热系统的角度来看，同时应用需求侧灵活性和集中式 TES 是互补的，因为它可以使建筑物的总空间供热负荷最低，并且区域供热系统的运行成本最低。
单串行输入 PLL 频率合成器 - SM0VPO
将 PS 引脚设置为低电平，IC 进入省电模式，因此电流消耗可限制为 10 µ A（最大值）。将 PS 引脚设置为高电平，则释放省电模式，IC 正常工作。此外，还包含间歇操作控制电路，有助于从省电模式平稳启动。一般来说，可以通过间歇操作（关闭或唤醒合成器）来节省功耗。在这种情况下，如果 PLL 不受控制地通电，则由于参考频率（fr）和比较频率（fp）之间未定义的相位关系，产生的相位比较器输出信号是不可预测的，并且在最坏的情况下可能需要更长的时间来锁定环路。为了防止这种情况，间歇操作控制电路在通电期间强制相位检测器输出有限的误差信号，从而保持环路锁定。在省电模式下，除省电功能必不可少的电路外，相应部分停止工作，然后电流消耗降至 10 µ A（最大值）。此时，Do 和 LD 变为与环路锁定时相同的状态。即，Do 变为高阻抗。VCO 控制电压自然保持在由 LPF 的时间常数定义的锁定电压。因此，VCO 的频率保持在锁定频率。
mCherry 明亮变体的定向进化：......
图片标题 图 S1 C9 和 C12 变体的 EP-PCR 文库。 图 S2 对 mCherry 家族进行诱变努力以实现寿命进化的总结。 图 S3 空间远距离替换对光物理特性的作用。 图 S4 寿命和酵母细胞共同进化轨迹。 图 S5 哺乳动物细胞的细胞亮度。 图 S6 大肠杆菌的光漂白趋势。 图 S7 比较大肠杆菌在激发速率标准化条件下的光稳定性。 图 S8 归一化的吸收和发射光谱。 图 S9 变体的荧光各向异性衰减和旋转时间常数（τ r）。 图 S10 变体的荧光衰减和平均寿命（τ）。 图 S11 变体的荧光量子产率（）。 图 S12 mCherry 变体的辐射速率常数分析。图 S13 总非辐射速率常数与能隙的拟合。图 S14 相关可观测量的示意图。图 S15 波数尺度上的吸光度和荧光光谱。图 S16 方程 S2 中的分子和分母函数。补充数据表列表
最小成本下复杂网络的可控性
控制论中的可控性概念是指通过选择合适的输入将系统引导至期望状态的能力。复杂网络（如交通网络、基因调控网络、电网等）的可控性可以实现高效运行或全新的应用可能性。然而，当控制理论应用于此类复杂网络时，会出现一些挑战。本论文考虑了其中一些挑战，特别是我们研究如何通过放置控制输入或通过在节点之间增加边来扩展网络，以最低成本使给定网络可控。作为成本函数，我们采用所需的控制输入数量或它们必须施加的能量。如果控制输入可以取正值或负值，但不能同时取正值或负值，则称为单侧控制。受许多单侧控制常见的应用的启发，我们将这种特殊情况下的经典可控性结果重新表述为更高效的形式，以便进行大规模分析。假设每个控制输入只针对一个节点（称为驱动节点），我们表明单边可控性问题在很大程度上是结构性的：根据网络的拓扑特性，我们推导出单边控制输入最小数量的理论下限，这些界限与已经为无约束控制输入最小数量建立的界限类似（例如，可以假设正值和负值）。通过单边控制输入放置的建设性算法，我们还表明理论界限通常可以实现。如果需要不合理的控制能量来将其引导到某个方向，网络可能在理论上可控，但在实践中不可控。对于无约束控制输入的情况，我们表明控制能量取决于网络模式的时间常数，它们越长，控制所需的能量越少。我们还提出了不同的驱动节点放置问题策略，以降低控制能量要求（假设理论可控性不是问题）。对于我们考虑的最一般的网络类别，即具有任意特征值（因而具有任意时间常数）的有向网络，我们建议基于网络非正态性的新特征（即网络能量分布不平衡）的策略。我们的公式允许将节点级别的网络非正态性量化为两个不同中心性指标的组合。第一个度量量化每个节点对网络其余部分的影响，而第二个度量则描述从其他节点间接控制节点的能力。选择最大化网络非正态性的节点作为驱动节点可显著减少控制所需的能量。扩大网络，即为其添加更多边，是一种有希望减少控制网络所需能量的替代方法。我们通过推导敏感度函数来实现这一点，该函数能够用 H 2 和 H ∞ 范数量化边修改的影响，进而可用于设计边添加，以改进常用的控制能量指标。
Power MOSFET可靠性：基于LTSpice的交界处...
摘要：电源开关系统的重要特征之一是使用快速开关电源半导体设备。MOSFET用于快速开关应用程序，包括无线电源传输开关系统。基于热时间常数的热模型对于准确预测MOSFET设备功率耗散和特性是必要的。文献中讨论的许多热模型都是基于线性近似的，而不是旨在结合动态MOSFET特性和散热器模型。在本文中，我们介绍了现有热模型的文献调查。为MOSFET R DS（ON）开发了一个模型，以及平均功率计算，散热器温度和连接至案例温度。使用LT Spice Simulation工具将R DS（ON）的瞬态热模型（ON）合并到完整的桥梁谐振模型中。计算半导体装置内的MOSFET功率耗散和连接温度。提出的模型具有动态功能，根据模拟时间调节设备电阻。因此，该模型非常适合根据流经设备的谐振电流预测MOSFET连接温度。通过模拟结果，我们提供了连接温度升高和平均功率耗散的估计，从而验证了拟议方法的有效性。索引项 - MOSFET，可靠性，LT香料，功率，温度，高压。
分层指数家庭能量中的神经抽样...
贝叶斯大脑理论表明，大脑采用生成模型来阐明外部世界。基于抽样的视角认为，大脑通过随机神经元反应的样品渗透后验分布。此外，大脑不断更新其生成模型，以接近外部世界的真实分布。在这项研究中，我们介绍了基于元素的基于户主的基于能量的（HEE）模型，该模型捕获了推理和学习的动力学。在HEE模型中，我们将分区函数分解为各个层，并利用较短时间常数的一组神经元来采样分解归一化项的梯度。这使我们的模型可以估计分区函数并同时执行推理，从而规避传统基于能量的模型（EBM）中遇到的负相位。因此，学习过程在时间和空间上都是本地化的，模型易于收敛。为了匹配大脑的快速计算，我们证明了神经适应性可以用作动量术语，从而显着加速了推理过程。在自然图像数据集上，我们的模型表现出类似于在生物视觉系统中观察到的表示。此外，对于机器学习社区，我们的模型可以通过关节或边际生成产生观察。我们表明，边际发电的表现优于联合产生，并且与其他EBM的表现达到了绩效。
用于电力系统稳定性分析的大规模电池储能系统动态模型
电池储能系统 (BESS) 在电网中日益增长的兴趣凸显了其在未来电网中的重要作用。在电网的传输层，大型电池由于其快速响应可以提供负载频率控制。电池集成到电网中可以有效地减少由小负载扰动引起的频率和联络线功率曲线的振荡 [1]。一般来说，较小的时间常数、快速响应和高能量密度为 BESS 在电力系统中创造了广泛的潜在应用。关于 BESS 在电力系统中的不同应用，有大量的文献。[2] - [3] 研究了结合 AGC 的电池对负载频率调节的影响。此外，[4] 和 [5] 研究了作为微电网和大型风电场备用电池。在 [4] 中，表明孤立微电网中的大规模电池储能可以改善微电网响应电力系统动态的动态性能。在 [5] 中，从电力系统稳定性和控制的角度研究了电池集成在风电场中的影响。此外，电力系统中的电池集成可以改善大型风电系统的频谱响应，并抑制系统的频率振荡。在 [6] 中，设计了用于充电模式的风电场和 BESS 的协调控制器，以保证电网频谱响应与期望响应几乎完美匹配。电力系统中的大规模电池集成还可以提高电力系统的暂态稳定性
电气工程教学大纲
工程场理论和电路田间理论的基础知识：模块1：矢量分析 - 坐标系统，矢量，梯度，发散，curl，laplacian，Divergence定理，Stoke定理。模块2：电场和磁场 - 由于电荷配置线，电荷，均匀平面表面和球形体积电荷分布引起的电场；导体和电介质在静电场，边界条件，安培定律的应用和生物萨瓦特定律中的应用；简单配置的电容和电感计算；时间变化的字段 - 位移电流，麦克斯韦的方程式；拉普拉斯和泊松的方程式。电路理论：模块3：电路，源和信号的分类，标准信号，源转换。网络拓扑，图形矩阵，基于图理论的电路方程的公式和解决方案，使用不同的分析技术 - 电路，切割和混合。双重性的概念。模块4：网络定理及其应用程序，互惠，Thevenin，Norton，最大功率传递，米尔曼，替代，补偿和Tellegan定理。使用傅立叶级数和拉普拉斯变换进行定期和非周期性激发的电路分析。模块5：电路的自由和强迫响应的概念。时间常数和d下的瞬态响应。 c。和c。励磁。磁耦合电路的分析。分析具有依赖源的电路。