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数字电流传感器 HLSR-PW 系列 I - LEM
输出模式 P2 P3 P4 P5 P6 0 双极 0 CMOS Clk Out 0 YES 0 2.97 0 2W CMOS Clk Out GND 或 NC NC NC CLK DOUT 1 单极 1 RS422 Manchester 1 NO 1 3.23 1 2W RS422 Manchester GND 或 NC NC NC /DOUT DOUT 2 3.59 2 4W LVDS 时钟输出 GND 或 NC CLK /CLK /DOUT DOUT 3 1.05 3 2W LVDS Manchester GND 或 NC NC NC /DOUT DOUT 4 1.46 4 4W RS422 时钟输出 GND 或 NC CLK /CLK /DOUT DOUT 5 1.83 8 2W CMOS 时钟输入 Uc NC NC CLK DOUT 6 2.24 A 4W LVDS 时钟输入 Uc CLK /CLK /DOUT DOUT 7 2.48 C 4W RS422 时钟输入 Uc CLK /CLK /DOUT DOUT A 0.42 D 4W RS422 “带电容”时钟输入 Uc CLK /CLK /DOUT DOUT B 0.58 C 0.73 D 0.90 E 0.99 F 1.19 G 1.29 H 1.43
线发射测绘仪 (LEM) – 探索宇宙生态系统的物理学
LEM 模拟了 z = 0.01 处银河系质量星系的图像，该星系位于 3 eV 宽的箱体中，以 OVIII 和 FeXVII CGM 发射线为中心。面板为 30'，像素为 15"（LEM FOV 和像素化），1 Ms。蓝色椭圆：光盘大小，从侧面看。明亮的银河系前景几乎完全被解析出来，利用了星系的红移。
人工智能的未来：斯坦尼斯拉夫·莱姆的哲学愿景......
摘要：展望未来总是一项冒险的事业，但预测人工智能驱动社会未来形态的一种方法是研究一些科幻作家的远见卓识的作品。当然，并非所有科幻作品都具有这种远见卓识，但斯坦尼斯瓦夫·莱姆的一些作品确实如此。我们在这里指的是莱姆探索科学技术前沿的作品以及描述机器人想象社会的作品。因此，我们研究了莱姆的散文，重点关注 Cyberiad 故事，看看当我们未来的技术社会将生命托付给人工智能技术时可能面临哪些挑战。例如，在开发人工智能系统并允许这些系统控制我们的生活时，我们应该问什么问题，我们忘记问什么问题。我们目前的技术专家在技术上磨练的头脑可能太有限，无法引导我们走向这个未来，因为基于人工智能的技术是一个相对未知的领域，就像任何新的、复杂的技术本质上一样。莱姆以人工智能和机器人为导向的未来社会愿景比我们领先的技术预言家提供的当前技术愿景更深入、更细致地描绘了人工智能技术。根据莱姆的愿景，未来可能不会是人工智能驱动的涅槃。
人工智能的未来：斯坦尼斯瓦夫·莱姆在 Cyberiad 中对人工智能和网络社会的哲学愿景
摘要：展望未来总是一项冒险的事业，但预测人工智能驱动社会未来形态的一种方法是研究一些科幻作家的远见卓识的作品。当然，并非所有科幻作品都具有这种远见卓识，但斯坦尼斯瓦夫·莱姆的一些作品确实如此。我们在这里指的是莱姆探索科学技术前沿的作品以及描述机器人想象社会的作品。因此，我们研究了莱姆的散文，重点关注 Cyberiad 故事，看看当我们未来的技术社会将生命托付给人工智能技术时可能面临哪些挑战。例如，在开发人工智能系统并允许这些系统控制我们的生活时，我们应该问什么问题，我们忘记问什么问题。我们目前的技术专家在技术上磨练的头脑可能太有限，无法引导我们走向这个未来，因为基于人工智能的技术是一个相对未知的领域，就像任何新的、复杂的技术本质上一样。莱姆对以人工智能和机器人为导向的未来社会的愿景，比我们领先的技术预言家提供的当前技术愿景更深入、更细致地描绘了人工智能技术。根据莱姆的愿景，未来可能不会是人工智能驱动的涅槃。
Al TVVations Do Sruan Lem 20。
节省电池充满电时节省能量，从设备上断开充电器并从墙壁插座上拔下充电器。为了节省电源，屏幕一段时间后关闭。按任何按钮将屏幕唤醒。在电池充电3-4次之前，将无法达到完整的电池容量。电池随着时间的推移而降低，这意味着呼叫时间和待机时间通常会随着定期使用而减小。在扩展操作过程中，设备可能会感到温暖。在大多数情况下，这是正常的。打开和关闭电话1。按下手机打开或关闭电话。按OK关闭电源。2。如果SIM卡有效，但使用PIN代码（个人标识号）保护，则显示PIN码：已显示。输入PIN代码，然后按OK。清除删除条目。尝试：显示剩余的针数。如果不再尝试进行尝试，则必须使用PUK代码（个人拆开键）解锁SIM卡。
建议引用：Santarelli, Enrico；Staccioli, Jacopo；Vivarelli, Marco (2021)：机器人、人工智能和相关技术：新知识库的映射，LEM 工作论文系列，第 2021/01 号，Scuola Superiore Sant'Anna，经济与管理实验室 (LEM)，比萨
3 套用 David 和 Wright (1999) 的话，这个问题也可以这样问：机器人技术与人工智能的关系是否相当于发电机与电气化的关系？事实上，对于 David 和 Wright (1999) 来说，发电机代表着 Bresnahan 和 Trajtenberg (1985, p. 84) 意义上的“使能技术”，即一种“开辟新机遇而不是提供完整、最终解决方案”的新设备。
根据 LR 第 53 条临时公告 2025 年 2 月 7 日 LEM 在 2024/25 年 9 个月内面临阻力 – “适合增长”计划将带来改善
通过精简组织结构和优化运营费用来支持快速增长的亚洲业务，从而打造敏捷公司。日内瓦总部将专注于战略和创新，而更多与研发相关的活动将转移到更靠近亚洲市场的地方。我们观察到亚洲市场具有最大的增长潜力，并已在中国北京和马来西亚槟城建立了制造基地，试行这一发展。其他交易活动将转移到保加利亚的共享服务中心，该中心将进一步扩展。从 2025/26 年起，LEM 将利用这一新结构并以新的竞争力水平运营。• 在此背景下，LEM 预计将裁减约 150 个职位，主要在欧洲。咨询
本地能源市场的交易策略，一种深度强化学习方法
摘要 — 为应对能源结构不断增加和环境不断变化所推动的能源转型，本文提出了一种利用真实微电网数据的能源交易策略。具体而言，我们采用具有优先经验重放 (PER) 的深度 Q 网络 (DQN) 来开发基于 DQN-PER 的能源市场算法，以优化参与本地能源市场 (LEM) 的产消者所获得的效用。执行能源交易行为的问题被表述为一个顺序决策问题，以优化产消者在各种能源交易场景中的效用。这包括能源存储系统 (ESS) 提供的应急性或灵活性、太阳能光伏 (PV) 源的结合以及与电网或 LEM 交易能源的决策。结果表明，在 LEM 中交易能源所获得的收益更高，当纳入更多可再生能源时，收益更高。例如，在带有 ESS 的电网中，LEM 交易的平均收益为 35%，而当 PV 和 ESS 结合在一起时，收益将增加到 54%。索引术语 — 太阳能光伏、储能系统、深度 Q 网络、本地能源市场、深度强化学习、优先经验重放。
点对点，社区自我消费和交易能源：当地能源市场模型的系统文献审查
基本变化正在全球改变能源市场。分布式能源资源（DERS），例如光伏（PV）和风力发电机，以及储存设备的安装以不断提高的速率[1]。ders可以帮助减少排放，并实现许多国家根据《巴黎协定》 [2]承诺的减少碳目标。但是，大多数可再生能源的间歇性质为网络和系统运营商带来了挑战。保持能源供应和需求平衡会带来更大的挑战，因为可调度生成比例较低。同时，由于加热和运输的电化，需求可能会增加[3]。现有的能源市场应对这些新挑战的能力有限[4]。为避免高网格增强成本，并应对负载行为和数量的变化，新的市场和平衡机制的变化。本地能源市场（LEM）已成为促进更多DERS整合到电力系统中的领先方法[4]。LEM的目的是激励小型能源消费者，生产者和制造商在竞争市场中相互交流，并在当地的能源供应和需求平衡[5]。在本文献综述中，我们提供了对LEM市场设计和交易方面知识的系统化。我们旨在帮助该领域的研究人员了解所研究的LEM类型以及不同市场类型的细微差别。出现了三种不同类型的LEM。最近的几篇评论文章分析了LEM。首先，点对点（P2P）市场允许无需中介的能源直接交易。他们旨在为能源用户提供积极参与能源市场的动力[6]。其次，社区或集体自我消费（CSC）是在共同存在的能源生产商在市场安排中交易其盈余能源的时候[7-9]。术语CSC源于侧重于授权能源用户权能的监管环境[7]。其定义是参与者活动的集合，而不是组织市场结构[8]。最后，通过分散协调的交易能源（TE）在电力系统中的平衡供求[10]。TE市场的目的是使用价格信号以自动方式管理分散资源以提供系统稳定性[11]。虽然三种市场具有共同的特征，但它们在规模，运营规模和主要交易目的方面具有不同的特征。在当前文献中，这些LEM类型可互换使用，在其含义和市场类型之间的差异方面缺乏共识。[12]审查当地能源交易的市场设计，专注于可伸缩性，间接费用及其如何解决网格约束。[13]审查P2P电力交易技术，概述了它们的关键功能以及它们给电网和造物的好处。他们的重点是市场清除机制。类似地，[14]对市场设计和清算方法进行分类和组织文献，重点是本地灵活性市场。[15]审查LEM的重点是市场的四个关键属性：范围，建模假设，目标和机制。[16]审查以消费者为中心的电力市场，整合了所有的行为
通过大脑启发的几何透镜重新思考最大流问题和波束形成设计
摘要 — 可以通过双管齐下的方法提高无线网络（如车载网络）的数据速率，即 1）通过并行独立路由提高网络流速率；2）通过波束成形码本自适应提高用户的链路速率。移动中继（如移动路边单元）由于其定位灵活，可用于实现这些目标。首先在网络层面，我们将正则化拉普拉斯矩阵建模为黎曼流形上的点，该矩阵是表示中继相关网络图的对称正定 (SPD) 矩阵。受大脑网络中不同任务的几何分类的启发，黎曼度量（如对数欧几里德度量 (LEM)）用于选择可实现最大 LEM 的中继位置。仿真结果表明，与其他传统度量（如代数连通性）相比，所提出的基于 LEM 的中继定位算法可实现并行路由并实现最大网络流速率。其次，在链路层，我们提出了一种无监督几何机器学习 (G-ML) 方法来学习每个中继相关环境的独特信道特性。鉴于空间相关衰落信道具有 SPD 协方差矩阵，它们可以在黎曼流形上表示。因此，基于 LEM 的黎曼度量用于环境信道的无监督学习，并据此构建匹配的波束成形码本。仿真结果表明，所提出的 G-ML 模型在短暂的训练期后提高了链路速率。