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评估银屑病患者生物学和靶向合成DMARD的滑膜效应：系统文献综述和荟萃分析
1个风湿病学部，医学科学系，Degli Studi di Ferrara，Azienda ospedaliero-Universitaria S. Anna，44124意大利康纳，意大利2号，Precision Medical 44121意大利费拉拉4解剖病理学，费拉拉大学转化医学系，44121，44121意大利费拉拉，意大利5号医学与生物科学系，风湿病学研究所，圣玛丽亚·德拉·德拉·德拉·梅塞里科迪亚大学医院医院44121意大利费拉拉7米兰比科卡大学医学院，20126年意大利米兰8个流行病学单位，意大利风湿学会，20121年，米兰，意大利米兰 *通信：电话。： +39-0532-239653†这些作者对这项工作也同样贡献。
与滑模控制器相关的反馈线性化，用于由矩阵转换器供电的感应电动机以单位功率因数运行
近几十年来，随着微电子技术和计算机技术的进步，矩阵变换器 (MC) 越来越受到研究人员的关注，因为与传统的 AC-DC-AC（背对背）变换器相比，它具有诸多优势，例如：体积小、双向功率流、功率调节能力强、单位功率因数运行、不需要直流母线电容器 [1-5]。文献中通常使用文图里尼和空间矢量调制 (SVM) 方法来解决 MC 控制问题。文图里尼方法的谐波率较低。然而，降低开关损耗是 SVM 方法的主要优势 [6-8]。在 MC 的输入端使用无源滤波器对于避免电流谐波注入电网是必要的。在这种情况下，需要提出几种类型的输入滤波器来解决
并网光伏系统三相逆变器基于无源性的黎曼刘维尔分数阶滑模控制
由于环境条件多变，光伏 (PV) 系统参数始终是非线性的。在多种不确定性、干扰和时变随机条件的发生下，最大功率点跟踪 (MPPT) 很困难。因此，本研究提出了基于被动性的分数阶滑模控制器 (PBSMC)，以检查和开发 PV 功率和直流电压误差跟踪的存储功能。提出了一种独特的分数阶滑模控制 (FOSMC) 框架的滑动面，并通过实施 Lyapunov 稳定性方法证明了其稳定性和有限时间收敛性。还在被动系统中添加了额外的滑模控制 (SMC) 输入，通过消除快速不确定性和干扰来提高控制器性能。因此，PBSMC 以及在不同操作条件下的全局一致控制效率是通过增强的系统阻尼和相当大的鲁棒性来实现的。所提技术的新颖之处在于基于黎曼刘维尔 (RL) 分数阶微积分的 FOSMC 框架的独特滑动曲面。结果表明，与分数阶比例积分微分 (FOPID) 控制器相比，所提控制技术可在可变辐照度条件下将 PV 输出功率的跟踪误差降低 81%。与基于被动性的控制 (PBC) 相比，该误差降低 39%，与基于被动性的 FOPID (EPBFOPID) 相比，该误差降低 28%。所提技术可使电网侧电压和电流的总谐波失真最小。在不同太阳辐照度下，PBSMC 中 PV 输出功率的跟踪时间为 0.025 秒，但 FOPID、PBC 和 EPBFOPID 未能完全收敛。同样，直流链路电压在 0.05 秒内跟踪了参考电压，但其余方法要么无法收敛，要么在相当长的时间后才收敛。在太阳辐射和温度变化期间，使用 PBSMC，光伏输出功率在 0.018 秒内收敛，但其余方法未能收敛或完全跟踪，与其他方法相比，由于 PBSMC，直流链路电压的跟踪误差最小。此外，光伏输出功率在 0.1 秒内收敛到参考功率
LuZip：月球滑索、缆车和缆绳运输，用于阿尔特弥斯月球任务的移动和防尘
根据阿尔特弥斯计划，NASA 计划重返月球表面，这次是长期停留。阿波罗任务认为尘埃是月球表面作业面临的主要挑战。这包括从一点到另一点的旅行。人们一直在努力开发防止尘埃进入设备、使设备更耐尘和改善除尘效果的技术。然而，长时间在尘埃环境中有效运行仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们探讨了使用缆车、缆车和高空滑索在尘埃之上进行设备和材料转移以及人员远足。讨论了优缺点、潜在架构、推进和材料。还介绍了融入正在进行的阿尔特弥斯计划的步骤。
智能电网光伏储能环境中的电动汽车
摘要——本研究介绍了一种新型混合滑模控制器，该控制器集成了人工神经网络 (SMC-ANN)，用于使用智能电源管理系统 (IPMS) 进行实际电力交换。本文的目的是探索电动汽车的瞬态和稳态电压、瞬态电流、瞬态功率以及电动汽车扭矩和电动汽车速度。在给出一个非线性信号来模拟网络在其正常行为的横截面上“滑动”时，滑模控制是一种影响非线性系统动态的非线性控制策略。该设置包括公用电网、集成光伏电源 (PV) 能量和电池存储系统 (BSS)。实施高增益 DC/DC 升压转换器以将 BSS 连接到 DC 总线。电源调节系统从 PV 面板 (PCS) 接收直流输出电压。这些转换器的双向特性提供了存储系统、负载和 PV 系统之间电力传输的好处。将新开发的算法得到的结果与传统滑模控制器 (SMC) 进行比较，发现新开发的算法比传统算法产生的结果更好。使用 MATLAB 软件进行仿真。索引术语 — 电池存储系统 (BSS)、光伏系统 (PV)、滑模控制 (SMC)、人工神经网络 (ANN) 和 MATLAB。
AI医院先进诊疗系统
【分工】 （1）验证信息积累、传输、处理等的顺畅性，验证利用AI技术的基础设施（AI医院集团） （2）利用“AI医院系统”探索疾病相关因素（东京大学医科学研究所） （3）探讨API构建（AI医院集团）
myRoom Plus IT 实施指南 (040454)
网络和 IT 考虑事项网络架构概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 可选端口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 非托管网络的跳数限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 托管网络的延迟要求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 支持的其他协议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 可选的酒店系统集成. ...
径向柱塞泵 RKp-ii - Moog, Inc.
轴 (1) 通过十字盘联轴器 (2) 将驱动扭矩无轴向力地传输到星形气缸体 (3)。气缸体由控制轴颈 (4) 静压支撑。气缸体中的径向活塞 (5) 通过静压平衡的滑靴 (6) 抵靠冲程环 (7)。活塞和滑靴通过球窝接头和锁紧环连接。滑靴由两个挡圈 (8) 引导进入冲程环，运行时通过离心力和油压抵靠在冲程环上。当气缸体旋转时，活塞由于冲程环的偏心定位而往复运动，活塞冲程是偏心距的两倍。偏心率由泵壳体内两个相对的控制活塞 (9、10) 改变。进出泵的油流通过泵端口，并通过控制轴颈中的端口进出活塞。这是通过控制轴颈中的进气口和压力缝隙来控制的。补偿器 (11) 监控系统压力和冲程环位置 (输送)。液压力不由滚柱轴承支撑。因此轴承在很大程度上不受负载。
生成的AI和机器翻译
单词嵌入是这种增强印象的典型示例。在密集培训后，“值”归因于多个级别的单词，每个单词都获得了一组独特的坐标。让我们以“ hotpot”一词。该程序通过详细分析使用该单词的各种上下文来归因于“热点”。作为“ hotpot”通常是在“饮食”的背景下使用的，“ hotpot”的坐标位于相当接近“进食”的坐标。“肉汤”的坐标也位于附近，也适用于“烹饪”，“牛肉”，“油”等的坐标。因此，在许多示例的基础上，该程序知道某些单词通常共享特定的上下文。因此，“ hotpot”和“饮食”之间的联系将比“ hotpot”和“食谱”之间的联系更强。这仅仅是因为“热点”和“饮食”一词在数据集中经常发现。但是，出于相同的原因，“ hotpot”和“食谱”之间的联系仍然比“ hotpot”和“跳投”之间的联系要强得多 - 在同一句子中找到“ hotpot”和“跳投”一词相对较少。
