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World File Search System馈电
通过利用反馈馈线对准
在自然视觉中，反馈连接支持多功能的视觉推理，例如使遮挡或嘈杂的自下而上的感觉信息或介导纯自上而下的过程，例如想象力。但是，反馈途径学会产生这些功能的机械主义尚不清楚。我们提出，自上而下的效果通过进料和反馈途径之间的对齐方式出现，每个效果都优化了自己的目标。为了实现这种合作化，我们引入了反馈馈线对齐（FFA），这是一种学习算法，将反馈和馈电路径作为相互信用分配计算图，从而使对齐。在我们的研究中，我们证明了FFA在广泛使用的MNIST和CIFAR10数据集上进行分类和重建任务的有效性。值得注意的是，FFA中的对准机制具有反馈连接，具有新兴的视觉推理功能，包括降解，解决阻塞，幻觉和想象力。此外，与传统的背面传播方法（BP）方法相比，FFA提供了生物学知识。通过将信用分配的计算图将其重新用于目标驱动的反馈途径，FFA减轻了BP中遇到的重量传输问题，从而增强了学习算法的生物学知识。我们的研究表明，FFA是对视觉皮层中反馈连接如何支持灵活视觉功能的机制的有希望的概念概念。这项工作还有助于更广泛的视觉推断潜在的感知现象，并有影响，对开发更具生物学启发的学习算法有影响。
在微电网中的各种监管框架下，电池储能系统和可靠性分析的最佳尺寸
电池储能系统（BES）与微电网（MG）的集成对于提高可再生能源（RES）集成的依赖能力和灵活性至关重要。但是，可靠性和监管政策是影响MG在市场上最佳运行的关键因素。这项研究旨在通过评估其在不同的监管框架下的性能，即馈电关税（fit），净计量（NM）和储能激励（ESI）来提高与RES和BES的MGS的可靠性。此外，动态拟合（D-FIT）框架也被用来提高MG的可靠性。人造蜜蜂菌落优化算法用于优化每种监管政策的BES大小，以最大程度地减少MG的总成本。每个策略都是根据问题中的特定约束来制定的。随后，为每个优化解决方案计算了负载期望损失（LOLE）和未提供的预期能量（EEN）的可靠性指标。此外，我们将动态热等级（DTR）系统集成到了我们提出的模型中，重点是系统组件评级的安全增强。研究发现，D拟合和标准拟合框架提供了最佳的可靠性水平，而ESI政策下的可靠性提高并不重要，因为MG的大部分需求都是由主要网格提供的。此外，研究表明，Eens的改善高于Lole，这表明安装BES会减少能量损失，而不是中断小时的数量。d-fit框架对两个可靠性指数都有重大的积极影响，与其他对Eens产生更大影响的框架不同。此外，与静态热等级（STR）系统相比，当考虑DTR系统时，我们已经注意到可靠性指数的次级稳定性提高。
使用 IoSiS 对太空中的卫星和物体进行高分辨率成像
如今，空间碎片已成为卫星系统的主要威胁之一，尤其是在低地球轨道 (LEO) 上。据官方估计，有超过 700,000 个碎片物体有可能摧毁或损坏卫星。通常，无法从地面直接识别撞击的影响。但是，高分辨率雷达图像有助于检测这种可能的损坏。此外，还可以对未知的空间物体或卫星进行调查。因此，DLR 开发了一种名为 IoSiS（太空卫星成像）[2, 3] 的实验雷达系统，该系统基于现有的转向天线结构和名为 GigaRad [1] 的多用途高性能雷达系统，在传播方向上的分辨率优于 5 厘米。在横向或方位角方向上，通过使用逆合成孔径雷达 (ISAR) 技术，可以获得高空间和距离独立分辨率。该技术基于沿合成孔径从不同角度对物体进行相干观察，需要在轨道通过期间精确跟踪物体。因此，要在距离和方位角上获得相似的分辨率，就必须进行宽方位角观测。对于一个 ISAR 图像，5 厘米的预期空间分辨率意味着大约 25° 的观测角。如此高的空间分辨率不是遥感雷达应用的标准。目前的地球观测系统实现的分辨率在几分米的数量级，比现有系统差一个数量级。因此，这种改进需要相应更高的系统和轨道校正性能。特别是，对雷达电子设备、天线和馈电频率响应进行足够精确的校准至关重要。此外，还必须对观测物体进行精确的轨道测定。本文概述了 IoSiS 雷达系统的主要技术特点。讨论了主要的误差源和相应的解决方案。说明了最终生成几厘米分辨率的雷达图像的校准工作。
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'
用编码对量子中继器上的量子键分布：使用错误检测作为有效的后选择工具
抽象背景。与其他疗法相比，许多最近的随机对照试验报告了大脑 - 计算机界面（BCI）对上肢中风康复的效率。尽管报道了令人鼓舞的结果，但报告的结果有显着的变量。本文旨在研究不同BCI设计对中风后上行康复的有效性。方法。通过以95％的信心间隔计算对冲的s g值来评估合并和单个研究的效果大小。亚组分析，以检查不同BCI设计对治疗效果的影响。结果。该研究包括12项涉及298例患者的临床试验。分析表明，与对照疗法相比，BCI在改善上LIMB运动功能方面产生了显着的短期和长期效率（分别为HEDGE的G = 0.73和0.33）。基于我们的亚组分析，使用运动意图的BCI研究与使用的运动成像相比具有更高的效应大小（分别为HEDGE的G = 1.21和0.55）。使用带功率特征的BCI研究的效果大小比使用过滤器库的公共空间模式特征（分别是对冲的G = 1.25和-0.23）的效应大小明显更高。最后，与其他设备相比，使用功能性电刺激作为BCI馈电的研究具有最高的效果大小（Hedge's G = 1.2）。结论。这项荟萃分析证实了BCI对上限康复的有效性。我们的发现支持带功率特征，运动意图以及未来BCI的功能电刺激，用于中风后上行康复。
混合预测编码：推断，快速和慢
预测性编码是皮质神经活动的影响模型。它提出，通过依次最大程度地减少“预测误差”（预测数据和观察到的数据之间的差异）来提供感知信念。该提案中隐含的是成功感知需要多个神经活动的循环。这与证据表明，视觉感知的几个方面（包括对象识别的复杂形式）来自于在快速时间标准上出现的初始“ feedforward扫描”，该快速时间表排除了实质性的重复活动。在这里，我们建议可以将馈电扫描理解为摊销推断（应用直接从数据映射到信念的学习函数），并且可以将经常处理的处理理解为执行迭代推理（依次更新神经活动以提高信念的准确性））。我们建立了一个混合预测编码网络，该网络以原则性的方式结合了迭代和摊销的推论，通过描述单个目标函数的双重优化。我们表明，可以在生物学上合理的神经体系结构中实现了结果方案，该神经体系结构近似使用本地HEBBIAN更新规则，近似于贝叶斯的推理。我们证明，混合预测性编码模型结合了摊销和迭代推断的好处 - 对熟悉数据的快速和计算廉价的感知推断，同时保持上下文敏感性，精度和迭代推理方案的样品效率。此外，我们展示了我们的模型如何固有地敏感其不确定性和适应性地平衡迭代和摊销的推论，以使用最低计算费用获得准确的信念。混合预测编码为视觉感知期间观察到的前馈活动和经常性活动的功能相关性提供了新的观点，并提供了对视觉现象学不同方面的新见解。
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
根据艺术的宣布。 53 LR苏黎世，2024年12月23日，伊迪逊力量希望以可再生能源启用人工智能（AI）
根据艺术的宣布。53 LR Zurich, December 23, 2024 Edisun Power wants to enable artificial intelligence (AI) with renewable energy § Large-scale “Fuencarral” solar plant to focus on renewable energy for data centers § Edisun purchases additional development rights to enable it § Edisun sells Italian project portfolio in return § Risk limitation thanks to put option Satisfying AI's energy hunger The Board Edisun Power的董事已决定将大型马德里地区的941 MWP“ Fuencarral”工厂集中在向数据中心提供太阳能的额外供应。这样做，伊迪逊（Edisun）打算从使用AI应用程序以及欧洲日益严格的数据中心（欧洲能源效率指令EED）的欧洲越来越严格的法规中受益。带有选项的交易和搜索投资者的大规模工厂“ Fuencarral”，由三个项目组成，处置非常重要的网格访问，授予的连接权，环境许可证（DIA），行政许可证（AAP）和官方建筑许可（AAC）。Edisun现在正在购买SmartEnergy的其他特殊用途车辆，以实现“可再生能源的人工智能”对齐方式（包括确保已批准的馈电网格连接除外，还要确保网格连接以进行额外的能源购买）。作为回报，伊迪逊（Edisun）将其意大利项目投资组合（约159 MWP）出售给SmartEnergy。同时，伊迪逊（Edisun）发起了一项流程，以吸引基础设施基金，私募股权和/或数据中心的所有者和运营商投资于大型工厂。正在与银行财团进行讨论，以资助该项目的建设。为了埃迪森股东的利益，SmartEnergy已同意如果不能为赔偿伊迪逊赔偿的大规模“ Fuencarral”工厂就回购了大规模的“ Fuencarral”工厂。Edisun将于2025年3月28日发布有关这些交易的详细信息。
使用ROS2 -trepo
在工业用例中，重型移动机器通常用于农业和移动地球。自动化这些机器可能是一项复杂的任务，鉴于用例，自动化水平和环境，可以引入许多不同的建筑问题。在设计自主单元时，可以遵循许多导航和控制范例，例如反应性，审议，基于行为和混合动力。本文探讨了在托盘拾取的用例中实现混合控制体系结构。目的是识别导航系统的不同组件，并以分层体系结构的形式将其分为混合导航系统，该架构可以采用决策层进行广义任务部署。决策可以与许多工具一起使用，例如Petri-Nets和有限的州机器。最近几年从游戏行业部署了一种称为行为树的事物，试图通过利用最小的过渡规则和树结构中的节点之间的状态来提高开发系统组件的可重复性。论文的目的是使用ROS2作为中间件解决方案部署系统，以通过ROS2平台应用程序分发馈回馈电和命令。的目的还是在ROS2中不同解决方案的大生态系统中识别算法软件包和框架，这可以使部署自动企业重型移动机系统更快，更容易。机器控制器暴露了行为树节点可以利用的接口来实现动作的基础。与分层体系结构设计，ROS2和行为树结合使用，可以识别机器的原语和动作，并将它们绑定到机器的功能上，以便在行为树中使用简单的行为使用更复杂的任务部署（例如托盘拾取），并具有分层的体系结构。最后，在论文中，对实现系统体系结构中的成功托盘进行关键组件的性能进行了评估。由于该应用程序主要取决于路径以下的性能，定位，状态估计和操纵器轨迹跟踪，因此它们正在评估中。最后，鉴于Tar-Get Machine中的分布式控制系统中的体系结构和系统部署，在托盘采摘系统中进行了成功的尝试。但是，鉴于系统中的速率主题较高，RCLPY实现表现出CPU性能的性能瓶颈和差可扩展性。
电子战基础知识
图 4-6。A 示波器显示.................................................................................... 4-5 图 4-7。B 示波器显示.................................................................................... 4-5 图 4-8。RHI 示波器显示 ............................................................................. 4-6 图 4-9。PPI 示波器显示....................................................................................... 4-6 图 4-10。连续波雷达 ............................................................................. 4-7 图 4-11。基本 CW 多普勒雷达............................................................................. 4-8 图 4-12。CW 多普勒雷达显示 ............................................................................. 4-8 图 4-13。CW 和脉冲多普勒雷达比较.............................................................. 4-9 图 4-14。基本脉冲多普勒雷达图.............................................................. 4-10 图 4-15。单脉冲雷达............................................................................... 4-11 图 4-16。单脉冲 Magic T............................................................................. 4-11 图 4-17。Magic T 输出信号.................................................................... 4-12 图 4-18。单脉冲雷达轨迹.................................................................... 4-12 图 4-19。单脉冲雷达轨迹逻辑............................................................. 4-13 图 5-1。基本雷达脉冲 ................................................................................................ 5-1 图 5-2。雷达英里................................................................................................... 5-2 图 5-3。第二次回波.................................................................................... 5-3 图 5-4。雷达脉冲................................................................................................ 5-4 图 5-5。T1 处的雷达脉冲.................................................................................... 5-5 图 5-6。T2 处的雷达脉冲.................................................................................... 5-5 图 5-7。T3 处的雷达脉冲.................................................................................... 5-6 图 5-8。雷达距离分辨率................................................................................... 5-6 图 5-9。雷达波束宽度 ................................................................................................ 5-7 图 5-10。方位角确定...................................................................................... 5-8 图 5-11。天线扫描............................................................................................. 5-8 图 5-12。水平波束宽度比较............................................................................. 5-9 图 5-13。水平波束宽度和方位角分辨率............................................................. 5-10 图 5-14。方位角分辨率............................................................................. 5-10 图 5-15。垂直波束宽度和仰角分辨率............................................................. 5-11 图 5-16。仰角分辨率............................................................................. 5-12 图 5-17。雷达分辨率单元................................................................................ 5-13 图 5-18。雷达分辨率单元尺寸.................................................................... 5-13 图 5-19。脉冲调制....................................................................................... 5-14 图 5-20。脉冲调制波形的谐波....................................................................... 5-15 图 5-21。谐波含量....................................................................................... 5-15 图 5-22。谱线频率....................................................................................... 5-16 图 5-23。选择性杂波消除................................................................................. 5-16 图 5-24。PRF 和谱线..................................................................................... 5-17 图 5-25。脉冲多普勒滤波器................................................................................ 5-18 图 6-1。抛物面天线 ........................................................................................ 6-1 图 6-2。抛物面圆柱天线 ................................................................................ 6-2 图 6-3。测高抛物面天线 ............................................................................. 6-3 图 6-4。多馈电抛物面天线 ............................................................................. 6-3 图 6-5。卡塞格伦天线 ............................................................................................. 6-4 图 6-6。平板卡塞格伦天线 ............................................................................. 6-4 图 6-7。相控阵天线................................................................................ 6-5