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Telkomnika电信计算电子和控制
该研究提出了与双功能太阳能电池整合的紧凑型天线，以优化物联网（IoT）通信设备和能量收集。使用具有电磁元件的集成太阳能电池作为天线和设计中的能量收集是无线通信传感器的解决方案，并同时进行电磁和太阳能收集。辐射性能测试以测试太阳能收集的能力。具有构型的双馈环槽圆极化（CP）天线Coplanar天线对垂直和水平波高度敏感。是为了适应圆形极化波和太阳能电池失真对天线性能的影响。这项技术承诺将绿色通信，可再生能源和环境保护结合在一起，以结合无线通信和绿色电池组件。该研究介绍了通过容纳电磁能传输，在S波段上与CP天线连接的双线馈电微带天线电路的性能和设计结果。采用集成射频（RF）太阳能收集策略而不是单一源方法的重要性，通过优化对物联网通信中多个信号访问的分析，这项研究在新颖性上非常重要。
热循环器的长期温度稳定性...
开发用于聚合酶链反应（PCR）的低成本热循环蛋白正在对病毒引起的大流行时代感兴趣。PCR是诊断的标准黄金。但是，在一个低收入国家，该设备的可用性有限。在这项工作中，热循环器的开发使用市场上可用的电子模块。中心部分是用于加热和冷却的热电，可以控制的嵌入式系统和低调的冷却风扇。系统温度控制使用了前馈，爆炸和比例综合衍生物（PID）控制的组合。使用Chien伺服调整成功获得了PID的控制参数。馈电和爆炸控制用于优化冷却周期并最大程度地减少上升时间。该系统在变性，退火和延长温度下显示出非常合适的温度准确性，温度偏差小于0.5°C。即使系统一直不停地运行24小时，系统性能也可以保持。 通常用于CPU冷却的低调冷却风扇在保持温度稳定性方面显示出良好的结果。系统性能也可以保持。通常用于CPU冷却的低调冷却风扇在保持温度稳定性方面显示出良好的结果。
使用基于双有源桥的多端口转换器将独立负载与可再生能源和混合储能系统连接起来
摘要 — 用于为可再生能源 (RES) 供电的独立电力系统提供备用电源的电池通常使用寿命有限，因为负载和/或发电突然变化会产生高充电和放电电流。为了防止这种情况，使用超级电容器 (SC) 来提供高频 (HF) 电涌。在本文中，提出了一种通过采用基于电流馈电双有源桥 (DAB) 转换器的多端口转换器 (MPC) 将混合储能系统 (HESS) (电池 + SC) 与 RES 和负载连接的新方法。所提出的方法使 MPC 能够调节负载电压，同时跟踪 RES 的最大功率点 (MPP) 并保护电池免受负载和/或可再生能源发电变化引起的瞬变的影响。SC 用于跟踪 MPP，以便 RES 发电的瞬变不会导致电池电流突然上升/下降。所采用的 MPC 结构设计为大多数功率处理仅在一个阶段进行，从而降低损耗。通过合并电源转换级，开关数量减少，有助于降低成本。本文介绍了实验室原型在各种静态和动态条件下的实验结果。
电网技术的车辆
摘要：化石燃料燃烧和内燃机车辆的不利影响使全球震惊了国家。政府正在采取步骤促进电动汽车的使用，这是由于碳排放量减少并解决了环境问题。额外的电动汽车负载对现有网格构成威胁，从而导致电网不稳定。可以通过将可再生能源与电动汽车充电站集成，从而导致双向电力流，从而解决了需求供应不匹配的问题。电网技术的车辆通过从电池组到网格的馈电功率来帮助实用程序，反之亦然。车辆的车辆描述了一个系统，在该系统中，电动汽车，插电式混合动力，燃料电池电动汽车连接到电网，以提供高功率，旋转储备，调节服务等。这项研究的观点是根据网格的负载，使用电动汽车的时间和其他因素来发展明智的充电时间表，以最大程度地降低电力和电动汽车的充电成本，并向电动汽车所有者促进利润。关键字 - 双向功率流，需求供应不匹配，电动汽车（EV），智能充电时间表，车辆到电网（V2G）。
脉冲Qubits的行为及其用于喂养前向网络的应用
在过去的二十年中，机器学习和量子计算的组合一直是一个不断增长的话题，但是到目前为止，量子计算硬件的局限性具有某种性的限制，这是什么限制了用于机器学习的复杂多量化操作。在本文中，我们利用在脉冲量子A上观察到的量子状态概率的周期性性质，以提出一个单品饲料向前块，其构建结构允许以类似于经典神经网络的方式使用经典参数。为此，我们调节脉冲令人兴奋的量子，以诱导Bloch球体周围的叠加旋转。此处介绍的方法具有每个块单个量子的优势。因此，它相对于块的数量是线性的，而不是与其他地方的大多数方法相比，与多项式相对于多项式。此外，由于它采用了经典参数，因此可以对培训中的大量迭代和更新进行培训，而无需居住，并且可以在必要时重复使用并存储梯度。我们还展示了如何使用正弦方的激活功能来绘制类比与神经网络的绘制，并说明了如何在启用脉冲量子计算机上使用和实现此处介绍的馈电块。
电机驱动中的人工智能
1986 年现代反向传播论文首次发表 [1] 后，电机控制界对机器学习 (ML) 的蓬勃发展了如指掌，三年后出现的关于离线训练神经网络以模仿三相 PWM 逆变器中磁滞电流控制器行为的研究 [2] 就证明了这一点。随后，在 20 世纪 90 年代初，人们在通用电压馈电交流电机 [3]、[4]、感应电机 [5]–[15]、直流电机 [16]、[17]、同步电机 [18] 和开关磁阻电机 [19] 上进行了一系列开创性的努力。除了对将 ML 应用于电机驱动控制的广泛兴趣外，此类技术（尤其是分类或回归技术）也已应用于各种类型电机的状态监测和故障诊断 [20]–[27]。大约在那个时候，随着神经网络等机器学习模型的出现，电力电子领域的前沿逐渐向前发展，这些模型已成为电力电子和电机驱动器中复杂系统识别、控制和估计的最重要领域 [28]。然而，也有人得出结论，“尽管技术进步，但目前神经网络在电力电子领域的工业应用似乎非常少” [29]。虽然机器学习应用始终以最快的可用硬件平台为目标，尤其是专注于（大规模）
1 新型平流层-对流层雷达风...
ST 系统（即为近地至 16 公里以上的系统设计的系统）最常用的天线元件类型是同轴共线 (COCO)。COCO 元件通常是天线罩材料（玻璃纤维或塑料）内部的中心馈电半偶极子阵列，长约 5 米以上，直径约 8 厘米。许多 COCO 以阵列形式设置，通过使用波束转向单元 (BSU)，阵列可以指向轴外和垂直方向。始终使用两个相互垂直的 COCO 阵列，因此天线可以指向三个或五个方向（例如，N、E、V 或 N、S、E、W、V）。COCO 阵列的性能相当不错，但也存在一些局限性，包括：1) 大元件尺寸难以在阵列中运输和更换，2) 天线指向方向仅限于 3 或 5 个方向，3) 难以进行幅度锥化，因此旁瓣难以管理，4) 带宽非常窄，因此在传输后会“振铃”（这会阻止低高度数据捕获），5) 它们是专用部件，不一定易于制造，6) 单个 COCO 元件故障会对整个天线波束产生重大影响，7) BSU 使用高功率机械继电器，其磨损时间最短为 18 个月。
-i-----------1.
委员会 B 1 离散方法 ................................................................................................ 33 5 阵列天线 ................................................................................................ .43 6 反射器和馈电天线 ................................................................................ 55 15 解决方案和设计的有效方法 ...................................................................... 65 25 手性介质 ................................................................................................ 77 27 电磁学中的经典问题 ............................................................................. 89 30 微带天线的数值方法 ............................................................................. 101 39 单极子、偶极子和谐振器 ............................................................................. 113 47 时域有限差分 ............................................................................................. 125 63 新材料 ............................................................................................................. 137 68 快速电磁场模拟的模型降阶 ............................................................................. 143 71 从真实数据构建图像 ................................................................................ 155 7 4 周期性结构的散射 ............................................................................................. 163 75混合方法 ................................................................................................ 173 85 微带线和电路 ...................................................................................... 185 92 复杂介质中的传播、散射和辐射 ........................................................ 193 98 天线 ................................................................................................ 203 102 导波和漏波结构 ................................................................................ 213 103 瞬态天线的特性 ................................................................................ 219 112 矩量法 ............................................................................................. 225 119 散射中的数据表示和可视化 ................................................................ 239 121 导波结构分析 ................................................................................ 245 123 逆问题 ............................................................................................. 255 124 非常规计算方法 ................................................................................ 261 127 网格截断方法 ................................................................................ 267 129 微带天线........................................................................... 279 139 色散介质中的瞬态传播和散射 .......................................... 289 141 2D 和 3D 介电物体的散射 ........................................................ 301
具有张量网络的隐私机器学习
张量网络广泛用于提供有效的局部量子多体系统的低能状态的有效表示，最近被提议为Ma-Chine学习体系结构，这些体系结构可以在传统方面具有优势。在这项工作中，我们表明，张量网络体系结构尤其具有潜在的潜在属性来保存机器学习，这在诸如医疗记录处理之类的任务中至关重要。首先，我们描述了馈电神经网络中存在的一个新的隐私漏洞，以合成和现实世界数据集进行了说明。然后，我们开发明确定义的条件，以确保对这种脆弱性的鲁棒性，这涉及仪表符号下的模型的表征。我们严格地证明，张量 - 网络构造可以满足此类条件。这样做，我们为基质产品状态定义了一种新型的规范形式，该状态具有高度的规律性，并根据基于奇异值分解的规范形式固定剩余的规格。我们通过在医疗记录数据集中对矩阵产品状态进行培训的实际示例补充发现结果，这表明攻击者从模型的术语中提取有关培训数据集的信息的可能性很大。鉴于在训练张量 - 网络架构方面的专业知识越来越大，这些重新
确定性全光量子状态共享
摘要。量子状态共享是量子信息的重要协议，可以在丢失部分信息时实现安全的状态分布和重建。在（k，n）阈值量子状态共享中，秘密状态被编码为n股，然后分配给n个参与者。秘密状态可以由任何K玩家（K> n∕2）重建，而其余的玩家一无所获。在连续变量制度中，量子状态共享的实施需要馈电技术，该技术涉及光学和电磁转换。这些转换限制了量子状态共享的带宽。在这里，为了避免光学电子和电形转换，我们在实验上证明了（2，3）阈值确定性的全光量子态共享。基于四波混合过程的低噪声相位不敏感的放大器用于替代前馈技术。我们在实验上证明，三个玩家中的任何两个都可以合作实施秘密状态的重建，而其他玩家无法获得任何信息。我们的结果为实施任意（k，n）阈值确定性的全光量子状态共享和铺平了构建全光宽带量子网络的方式提供了一个全光的平台。