XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System转换器
如何引用本文：基兰·哈特里（Kiran Khatri）（2024）人工智能在定价和货币策略中的融合和信用派生的策略 如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear 图书馆服务中的人工智能：增强访问... 如何引用这篇文章：Shantanu Sudhir Gujar，Thiyagarajan V S，Shreya Sudesh Sakpal Sakpal Ashish Kumar Pandey（2024）。高级网络安全框架F 如何引用本文：Indraji C，Satishkumar Naikar，Dominic J（2024）使用机器人技术和人工智能来增强图书馆服务。 使用Ai-... 优化废水处理过程 AI和金融市场中的大数据分析 通过... 优化CNC转动过程参数 如何引用本文：R.K. Rahul Shandilya Sharma（2024）将基于嵌入式系统中零信任体系结构的芯片通信固定到芯片通信。 社交媒体作为增强女性权能的催化剂 对AI驱动的自动化与... 的比较分析 如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra 的影响 如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte 基于机器学习的手写字符识别 人工智能和社会... 的作用和影响
在外汇和货币市场的背景下，抽象的金融市场动态通过各种变化和转型进行了变化，包括整合人工智能（AI）等创新。金融市场策略（包括对冲和定价策略通过AI的实施）能够影响货币，信贷和金融衍生品市场，以防止市场敞口的风险。AI技术是一种创新的整合，旨在通过其算法和预测模型来改善外汇，信用风险，货币市场和金融衍生品策略。AI的预测性和自动化功能是其有益和有用的方面之一，这些方面有助于通过降低错误的风险，增强对市场风险管理的生产能力，从而降低错误的风险以及提高错误的生产能力，从而有助于创新的金融衍生品和对信贷和货币市场的风险管理。关键字：金融衍生品，对冲，货币市场，外汇，汇率确定，货币衍生品，人工智能和衍生品，翻译风险，经济暴露。
可再生能源应用改进型 Sepic 转换器的效率分析
Dr DSNM RAO Dr M.Jasmin Dr Megha Pandey Muntather Almusawi Ghazi Mohamad RAMADAN，6 R. Senthil kumar 1 印度，特伦甘纳邦，海得拉巴，Bachupally，GRIET 电子电气工程系。 2 副教授，新 Prince Shri Bhavani 工程技术学院，钦奈 3 助理教授，商学院，CHRIST（视为大学），班加罗尔 4 计算机技术工程系，技术工程学院，伊斯兰大学，纳杰夫，伊拉克，计算机技术工程系，技术工程学院，迪瓦尼亚伊斯兰大学，迪瓦尼亚，伊拉克，计算机技术工程系，巴比伦伊斯兰大学，技术工程学院，巴比伦，伊拉克 5 阿尔拜特大学 MLT 学院，卡尔巴拉，伊拉克印度 泰米尔纳德邦 Sivakasi AAA 工程技术学院教授
模数转换器
我们力争走在 ADC 技术和开发战略的前沿。我们拥有 12 种内部发现的 ADC 候选药物，这证明了我们在 ADC 创新方面的实力，包括：(i) 六种临床阶段 ADC，具有广泛适应症的潜力，且具有未满足的医疗需求，根据 Frost & Sullivan 的数据，每种药物在整体或主要适应症开发进度方面均位居全球临床最先进的行列；(ii) 两种下一代双特异性 ADC（“BsADC”）和一种自身免疫 ADC，预计将于 2024 年至 2026 年进入临床阶段；以及 (iii) 多种其他临床前 ADC。我们的三种临床阶段产品，包括核心产品 DB-1303/BNT323 和 DB-1311/BNT324 以及关键产品 DB-1305/BNT325，已获得美国食品药品监督管理局（“ FDA ”）的快速通道认证，DB-1303 已获得 FDA 和国家药品监督管理局（“ NMPA ”）针对某些适应症的突破性治疗认证。DB-1303 是一种后期临床阶段 HER2 ADC 候选药物，目前有两项正在进行的注册试验和一项潜在的注册研究，第一项适应症（表达 HER2 的子宫内膜癌（“ EC ”）预计最早将于 2025 年向 FDA 提交加速批准申请。
WF-9800-AD甲板安装转换器充电器
一般信息反向电池防护范围的电池防护。指标指示灯指示灯前翼 ��农舍的保护保护得到保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护得到保护保护保护保护保护保护保护得到保护保护保护保护保护保护保护保护保护得到保护保护保护保护保护保护保护得到保护保护保护保护保护保护保护得到保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护》保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护保护得到保护保护保护保护保护保护保护保护保护得到保护。 ������������������������������������������������������������������������������������������������������2 Short Circuit Protection an境房-e境上an境an境an境an境an境。.an境。.an境。.an境。.an境。.an境。.an境。.an境。.an境。.an境。。n境
基于 CA-IS3211x 的 100W 半桥 DC/DC 降压转换器
CA-IS3211 器件是一系列单通道、光电兼容隔离栅极驱动器，能够吸收 5A 电流并提供 6A 电流。这些器件采用双电源或高达 30V 的单电源供电，电压范围为 V CC - V EE ，非常适合驱动各种逆变器、电机控制或隔离电源系统中的功率 MOSFET、IGBT 或 SiC 晶体管。CA-IS3211 可配置为低侧或高侧驱动器。所有器件都采用 Chipanalog 专有的电容隔离技术，集成数字电流隔离，隔离耐压额定值为 5.7kV RMS，持续 60 秒，最小共模瞬变抗扰度 (CMTI) 为 150kV/μs。这些设备可以用于替代行业标准的基于光耦合器的栅极驱动器，同时提供高 CMTI、低传播延迟（典型值 70ns）、小脉冲宽度失真（最大值 35ns）和小部件间偏差。
使用人工神经网络与正输出超升洛转换器的循环神经网络控制器优化太阳能
在当今世界，对清洁能源的需求至关重要。从历史上看，水电、风能和太阳能等可再生能源提供了可持续的解决方案。光伏 (PV) 系统使用半导体光伏电池将阳光转化为电能，这种电池已经高效使用了 30 多年。光伏电池效率取决于辐照度（太阳光子强度）和温度。辐照度越高，效率越高，而温度越高，效率越低。尽管光伏系统输出电压较低，但可以使用 DC-DC 正输出超升 Luo 转换器进行优化，以满足负载要求，从而提高系统效率。太阳辐照度全天都在变化，影响光伏电池的输出。最大功率点跟踪器 (MPPT) 调整系统的工作点以保持峰值效率。本研究重点是设计 AI 控制器来管理 MPPT。我们使用三个数据集比较了人工神经网络 (ANN) 和循环神经网络 (RNN) 的性能。目标是确定用于优化太阳能系统的最有效 AI 控制器。
等离子多输入设备的光子与等离子模式转换器的比较是高强度间隔训练比中度连续训练多发性硬化症更有效：一项全面的系统评价和荟萃分析
来自A Ko的C大学翻译医学研究中心（KUTTAM），_伊斯坦布尔，T€urkiye； B KOIT C大学健康科学研究生院C Hasselt大学，比利时Diepenbeek Reval Rehabilitation Research Center的康复科学学院； D伊斯坦布尔物理治疗系卫生科学大学，乌尔基耶； E Cairo University，物理治疗学院，肌肉骨骼及其手术的物理治疗系，埃及吉萨； f西奈大学，物理治疗学院，骨科和骨科手术的物理治疗系，埃及伊斯梅利亚； G大学Centrum Hasselt-Pelt，UMSC，比利时； H运动控制和神经塑性研究小组，生物医学科学，Ku Leuven，Tervuurse Vest 101，卢文3001，比利时； I Leuven Brain Institute，Ku Leuven-LBI，鲁汶，比利时；和J KO×C大学医学院神经病学系，_伊斯坦布尔，T€urkiye。
适用于电池应用的双向 DC-DC 转换器拓扑的设计和仿真
摘要。最近，储能已成为可再生能源电力系统应用的重要课题。电池是可再生能源、电动汽车和电网连接系统采用的最受欢迎的储能设备之一。在这种情况下，双向 DC-DC 转换器 (BDC) 通过控制电池应用中电池的充电和放电阶段实现双向功率流。因此，考虑到电池的充电状态和电流方向，通过 BDC 的占空比来调节电池电流。在本研究中，设计、分析和模拟了一种具有降压和升压工作原理的非隔离 BDC，并在各种案例研究下进行模拟。在设计的系统中，BDC 控制电池和直流链路之间的双向功率流。具体而言，在降压模式下运行的电池充电阶段，直流链路为电池供电，BDC 使用比例积分 (PI) 控制器调节电池电流。另一方面，在升压模式下电池的放电阶段，当直流电源断开时，电池为直流负载供电，直流母线电压由 BDC 通过 PI 控制器控制。仿真结果显示了不同情况下 BDC 的运行和控制。
建模和比较无电池系统的转换器体系结构和能源收集IC
摘要 - 无孔的能量收获设备是一类新的嵌入式系统，可从存储在环境友好的电容器中的环境能量运行，并保证持久的持久，无维护的操作。由于紧密的能量构成，这些设备经常采用电压转换器和专用的集成电路（ICS），以最大程度地传输能量收割机，存储电容器和负载之间。正如我们在本文中所显示的那样，这种转换器电路的选择和配置很重要，但是非平凡，因为它们的性能高度取决于能量收集条件。因此，我们提供了五个现成的能源收集IC的模型，并将它们集成到无电池系统的开源模拟器中：这使从业人员和研究人员可以方便地探索设计权衡并预测可实现的性能。此外，我们使用这些模型对不同转换器体系结构进行系统比较，并得出具体建议。
AtomGPT：用于...的原子生成预训练转换器
图 1：AtomGPT 工作流程的示意图。AtomGPT 既可用于正向模型（原子结构到属性）预测，也可用于使用 LLM 的逆向设计（属性到原子结构生成）。a) 集成文本到材料属性预测、文本输入到原子结构生成、预筛选、统一机器学习力场 (MLFF) 优化和基于密度泛函理论 (DFT) 计算/实验 (Exp) 的验证过程 b) BCS 超导体 MgB 2 (JVASP-1151) 的示例晶体结构，c) 使用 ChemNLP 对 MgB 2 原子结构进行文本描述，包括明确的原子结构以及化学信息，d) 使用 Alpaca 格式的文本提示到明确的原子结构生成示例。