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智能电网的智能电力转换
NXI_0168 5 NXA_0168 5 Air FI9 140 170 170 140 NXI_0205 5 NXA_0205 5 Air FI9 170 205 205 170 NXI_0261 5 NXA 20 5_026 _0385 5 NXA_0385 5 Air FI10 300 385 385 300 NXI_0460 5 NXA_0460 5 Air FI10 385 460 460 385 NXI_1150 11 13 50 FI NXI_1300 5 NXA_1300 5 Air FI13 1150 1300 1300 1150 NXI_0125 6 NXA_0125 6 Air FI9 100 125 125 100 NXI_04 126 1X_5 14 6 N 5 NXI_0170 6 NXA_0170 6 Air FI9 144 170 170 144 NXI_0261 6 NXA_0261 6 Air FI10 208 261 261 208 NXI_0325 Air 132 NXA 5 XI_0920 6 NXA_0920 6 Air FI13 820 920 920 820 NXI_1030 6 NXA_1030 6 Air FI13 920 1030 1030 920 NXI_016 CH 30 16 515_ 0 NXI_0205 5 NXA_0205 5 Liquid CH5 137 186 186 168 NXI_0261 5 NXA_0261 5 Liquid CH5 174 237 237 205 NXA_0 207 530 Liqui 5 261 NXA_0385 5 NXA_0385 5 Liquid CH61 257 350 350 300 NXA_0460 5 NXA_0460 5 Liquid CH62 307 418 218 385 NX6 7qui 5 205 3 473 460 NXA_0590 5 NXA_0590 5 Liquid CH62 393 536 536 520 NXA_0650 5 NXA_0650 5 Liquid CH62 433 591 5X0 NX7 507 590 87 664 664 650 NXA_0820 5 NXA_0820 5 Liquid CH63 547 745 745 730 NXA_0920 5 NXA_0920 5 Liquid CH60 613 5XA 836 83 CH63 687 936 936 920 NXA_1150 5 NXA_1150 5 Liquid CH63 766 1045 1045 1030 NXA_1370 5 NXA_1370 5 N20_1 X64 413 _1640 5 Liquid CH64 1093 1491 1491 1370 NXA_2060 5 NXA_2060 5 Liquid CH64 1373 1873 1873 1640 NXA_2300 2091 CH65 42A_ 2060 NXA_0170 6 NXA_0170 6 Liquid CH61 113 155 155 144 NXA_0208 6 NXA_0208 6 Liquid CH61 139 189 189 1X6 2 Liquid 1 216 NXA_02 7 237 208 NXA_0325 6 NXA_0325 6 Liquid CH62 217 295 295 261 NXA_0385 6 NXA_0385 6 Liquid CH62 257 320 CH204 NX61 3045 77 378 378 385 NXA_0460 6 NXA_0460 6 Liquid CH62 307 418 418 416 NXA_0502 6 NXA_0502 6 Liquid CH60 335 6XA 490 _A 45 CH63 393 536 536 502 NXA_0650 6 NXA_0650 6 Liquid CH63 433 591 591 590 NXA_0750 6 NXA_0750 6 Liquid 20 60 NX2028 6 6 Liquid CH64 547 745 745 750 NXA_0920 6 NXA_0920 6 Liquid CH64 613 836 836 820 NXA_01030 6 NXA_01030 6 Liquid 60 618 CH64 XA_01180 6 Liquid CH64 787 1073 1073 1030 NXA_01300 6 NXA_01300 6 Liquid CH64 867 1182 1182 1100 NXA_01500 6 15 N3 1364 1300 NXA_01700 6 NXA_01700 6 Liquid CH64 1133 1545 1545 1500
用于高效功率转换的 GaN 晶体管...
四十多年来，随着功率金属氧化物硅场效应晶体管 (MOSFET) 结构、技术和电路拓扑的创新与日常生活中对电力日益增长的需求保持同步，电源管理效率和成本稳步提高。然而，在新千年，随着硅功率 MOSFET 渐近其理论界限，改进速度已经放缓。功率 MOSFET 于 1976 年首次出现，作为双极晶体管的替代品。这些多数载流子器件比少数载流子器件速度更快、更坚固，电流增益更高（有关基本半导体物理的讨论，一个很好的参考资料是 [1]）。因此，开关电源转换成为商业现实。功率 MOSFET 最早的大批量消费者是早期台式计算机的 AC-DC 开关电源，其次是变速电机驱动器、荧光灯、DC-DC 转换器以及我们日常生活中成千上万的其他应用。最早的功率 MOSFET 之一是国际整流器公司于 1978 年 11 月推出的 IRF100。它拥有 100V 漏源击穿电压和 0.1 Ω 导通电阻 (R DS(on))，堪称当时的标杆。由于芯片尺寸超过 40mm2，标价为 34 美元，这款产品注定不会立即取代备受推崇的双极晶体管。从那时起，几家制造商开发了许多代功率 MOSFET。40 多年来，每年都会设定基准，随后不断超越。截至撰写本文时，100V 基准可以说是由英飞凌的 BSZ096N10LS5 保持的。与 IRF100 MOSFET 的电阻率品质因数 (4 Ω mm 2 ) 相比，BSZ096N10LS5 的品质因数为 0.060 Ω mm 2 。这几乎达到了硅器件的理论极限 [2]。功率 MOSFET 仍有待改进。例如，超结器件和 IGBT 已实现超越简单垂直多数载流子 MOSFET 理论极限的电导率改进。这些创新可能还会持续相当长一段时间，并且肯定能够利用功率 MOSFET 的低成本结构和一批受过良好教育的设计人员的专业知识，这些设计人员经过多年学习，已经学会了从功率转换电路和系统中榨干每一点性能。
万古霉素谷浓度转换
纳入分析的患者均为按照医院的万古霉素药房给药方案治疗的患者。实施前回顾性对照组包括 179 名患者，他们于 2017 年 11 月 22 日至 2018 年 1 月 22 日期间采用基于谷值的给药策略开始使用万古霉素。实施后组包括 117 名患者，他们于 2018 年 6 月 19 日至 2018 年 7 月 19 日期间采用基于 AUC 的给药策略（采用两点取样）开始使用万古霉素，即于 2018 年 6 月 19 日全院实施该方案之后。测量结果和主要结果 AUC 值是根据两个万古霉素浓度（峰值和谷值）计算得出的。主要结果是实施后组达到治疗 AUC 值 (400 – 800 mg hr/L) 或实施前组达到治疗谷浓度值 (10 – 20 mg/L)。实施前组 (仅谷浓度给药法) 179 个初始谷浓度中只有 98 个 (55%) 达到治疗效果，而实施后组 (基于 AUC 的给药法) 117 个初始 AUC 值中只有 86 个 (73.5%) 达到治疗效果 (p = 0.0014)。与实施前组的超治疗谷浓度相比，实施后组的超治疗 AUC 值比例较低 (1.7% vs 18%, p < 0.0001)。总体而言，62% 的初始治疗 AUC 值患者随后的谷值增加 25% 或更高，发生在万古霉素治疗的中位数为 6 天时。实施前组中 11% 的患者出现肾毒性，而实施后组中 9.4% 的患者出现肾毒性（p = 0.70）。结论与基于谷浓度的给药策略相比，使用基于 AUC 的给药
微生物生物量转化为绿色...
这些残留物可以用于堆肥，蘑菇和生物能源（生物乙醇，生物-CNG等）的生产。印度政府通知了4.06.2018的国家生物燃料政策 - 2018年（NPB – 2018），其中放出了乙醇混合汽油（EBP）计划，这是一个指示性的目标，该目标是在2030年之前在2030年在汽油中混合20％的乙醇。镀锌有机生物 - 阿戈罗资源Dhan（Gobardhan）是印度政府的保护倡议，涵盖了促进有机废物（如牛粪便/农业遗产）转换为沼气/ CBG/ cbg/ cbg/ bio cng的整个计划/计划/政策的范围。将生物量转化为增值产品将有助于促进循环经济，有效的废物管理，减少温室气体排放，增加就业，产生有机肥料，节省外汇并保护健康和环境。
DNA/1 Dali自我测试转换范围
一个3小时的Dali自我测试紧急照明转换套件，可使用长寿命LifePo4电池运行。该装置旨在适合极为广泛的LED类型和电路。DNA/1自动调节输出电流，以提供电池和负载之间的最佳匹配，从而提供最大的照明，同时确保完整的电池持续时间。
能量转换和管理-Iris re.public@polimi.it
独立可再生可再生h 2的基于H 2的微电网的最佳尺寸要求通过由混合电池/氢存储单元支持的局部可再生能源可靠地满足负载需求，同时最小化系统成本。但是，由于必须安装和操作的组件数量大量，因此此任务具有挑战性。在这项工作中，已经开发了一个MILP优化框架，并应用于意大利斯特朗博利岛的离网村，这是整个地中海地区其他几个孤立地点的一个很好的例子。被认为为期一年的时间范围来对季节性存储进行建模，这对于希望通过依靠当地可再生能源来实现能源独立性的离网地区是必不可少的。电池和基于H 2的设备的降解成本包括在优化问题的目标功能中，即系统的年度成本。为了获得更详细，更精确的技术经济估计，考虑了电解盘和燃料电池组件的效率和投资成本曲线。还通过包含一般需求响应Pro克（DRP）来评估其对尺寸结果的影响，进行了设计优化。此外，基于元启发式算法的最佳尺寸，以对系统操作的统治策略进行最佳尺寸，对基于MILP的方法的有效性进行了测试。由于其长期存储能力，最佳系统配置需要氢气才能达到能量自达。最后，考虑到负载延期的可能性，可以将发电成本降低到取决于允许参与DRP方案的负载量的程度。这种成本降低主要是由于电池存储系统的容量降低。
能量转换课程的简短课程8
•无线电将无线电波的电能 - 电磁辐射信号转换为机械能，声音，从无线电的扬声器中转换为机械能量•电能来自电磁辐射被无线电的天线“捕获”的电磁辐射，该天线被无线电的电子电路通过电台的电子播放来放大，以“驱动电台”的声音•响应响应的演讲者•巨大的演讲•巨头运动，收音机中的调谐电路允许单个电台 - 可以选择
2d至3D图像转换算法
摘要。随着人工智能（AI）的出现，有许多用于3D计算机视觉的应用，并且正在解决多元化域中的不同问题。特别是深度学习和图像处理技术被广泛用于计算机视觉应用中，例如，通常使用2D图像来查看人体器官的医学成像可以从3D重建人体器官或癌症病变中巨大受益。汽车使用雷达，激光雷达和传感器来提高对汽车周围环境的认识，对汽车周围环境的3D重建将提供更好的情境意识。在许多计算机视觉应用中，使用图像转换技术至关重要。有了AI，基于学习的方法与图像处理技术一起变得流行。为此，本文通过系统的文献综述阐明了这些方法。本文提供的见解可以帮助进一步研究计算机视觉应用程序。
高性能 DC-AC 转换技术...
图 5.7：输出电压 V o 中的 IHD 评估 .............................................................. 124 图 5.8：LCLC 滤波器电容器 RMS 电流的评估 ........................................................ 126 图 5.9：LCLC 滤波器简化 ...................................................................................... 127 图 5.10：电压降与电感 ............................................................................................. 127 图 5.11：LCLC 滤波器谐振峰的阻尼 ...................................................................... 129 图 5.12：LCLC 滤波器的设计空间 ............................................................................. 130 图 5.13：用于 LCLC 滤波器设计验证的 SABER 模拟波形 ............................................. 133 图 5.14：具有并联 RC 阻尼的每相双交错 LCLC 滤波器 ............................................. 134 图 5.15：V PWM1 和 V PWM2 中的高频电压谐波 ............................................................. 136 图 5.16：跨L d ................................................................... 137 图 5.17：交错式 LCLC 滤波器的电感重量与电感 ........................................ 139 图 5.18：交错式 LCLC 滤波器的电感损耗与电感 ........................................ 139 图 5.19：耦合电感设计流程 ............................................................................. 141 图 5.20：交错式 LCLC 滤波器的 L d 与 L ............................................................. 143 图 5.21：交错式 LCLC 滤波器的 CI 与 L 的重量和损耗 ........................................ 143 图 5.22：交错式 LCLC 滤波器电容器 RMS 电流的评估 ........................................ 147 图 5.23：交错式 LCLC 滤波器电压降与电感的评估 ........................................ 148 图 5.24：交错式 LCLC 滤波器的设计空间 ........................................................ 149 图5.25：交错式 LCLC 滤波器的 SABER 仿真波形 ...................................................................... 151 图 5.26：滤波器重量比较 .............................................................................................. 153 图 6.1：原型系统的转换器拓扑 ...................................................................................... 156 图 6.2：电感器构造的关键阶段 ...................................................................................... 161 图 6.3：L 1 和 L 2 的测量电感 ...................................................................................... 162 图 6.4：绕组布置和构造的耦合电感 ............................................................................. 163 图 6.5：磁性元件重量比较 ............................................................................................. 165 图 6.6：转换器的热模型 ............................................................................................. 166 图 6.7：转换器的 3D 计算机模型 ................................................................................ 168 图 6.8：原型转换器 ................................................................................................ 169 图 6.9：原型转换器的详细 SABER 仿真模型 ...................................................................................... 170 图 6.10：PWM 波形比较，V PWM1 和 V PWM2 ........................................................................ 172 图 6.11：不同杂散电感值下的 V PWM1 ...................................................................................... 173 图 6.12：V PWM1 和 V PWM2 的 FFT 比较 ............................................................................. 175 图 6.13：电流比较，I 1 和 I 2 ............................................................................................. 176 图 6.14：I 1 和 I 2 的电流过冲比较 ............................................................................................. 176 图 6.15：I 1 和 I 2 的 FFT 比较 ............................................................................................. 178 图 6.16：V d 和 I d 的比较 ............................................................................................. 179 图 6.17：V d 和 I d 的特写比较 ............................................................................................. 179 图6.18：V d 和 I d 的 FFT 比较 ...................................................................................... 181 图 6.19：V 1 、IL 和 IC 的比较 ........................................................................................ 183 图 6.20：V o 和 I o 的比较 ............................................................................................. 185 图 6.21：V o 和 I o 的 FFT 比较 ...................................................................................... 186 图 6.22：测量值和计算值的转换器损耗比较 ............................................................. 187 图 6.23：转换器重量细目 ............................................................................................. 190................................... 186 图 6.22：测量值与计算值的变流器损耗对比 .......................................... 187 图 6.23：变流器重量细目 .............................................................. 190................................... 186 图 6.22：测量值与计算值的变流器损耗对比 .......................................... 187 图 6.23：变流器重量细目 .............................................................. 190