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软件定义无线电中基于人工智能的频谱分析
在本节中，我们将详细介绍我们全面的方法和方法。我们的项目旨在创建一个直观的前端界面，用于分析复杂的数据集，并由能够进行复杂计算和机器学习推理的强大后端提供支持。在前端，我们选择了 React 作为框架，并对 IQEngine 进行了初步的数据流分析。我们集成了 IQEngine，增强了用户界面，同时确保高效地将数据传输到后端。在后端，我们选择了 Django，因为它与 Qoherent 的 Python 模块兼容。我们分析了 Qoherent 的机器学习模型，强调设计中的模块化。我们还选择了数据传输协议，以实现前端和后端之间的高效通信。
已发布版本的引文（APA）：Yang, D., & Wang, X. (2020)。并网电压源转换器的统一模块化状态空间建模。I
另一种已应用于电力系统的模块化状态空间建模方法是组件连接法 (CCM) [23]，其中系统被分解为多个组件，这些组件的互连基于其输入和输出的代数关系建模为线性代数矩阵。因此，可以通过将线性代数矩阵与组件的各个状态空间模型相结合来获得系统状态空间模型 [24]。与 [22] 中报道的方法相比，该方法具有更好的模块化和可扩展性，并且显著减少了可以明确定义设备互连的电力网络的计算工作量。然而，CCM 仍然不易用于建模 VSC 的控制回路，因为外部控制回路的线性化引入了额外的子状态空间模型和互连，这些子状态空间模型和互连与物理子状态空间模型和互连相比是隐式的。因此，仍然缺少一种可以表征控制回路影响的模块化状态空间建模方法。
为什么我们应该在太空中训练人工智能 - 白皮书
与地面数据中心相比，轨道数据中心具有多项基本优势，尤其是在规模达到 GW 级时。通过使用廉价的太阳能，可以显著节省运营成本，而不受下文讨论的地面太阳能发电场的限制。轨道数据中心可以利用太空中的被动辐射冷却来直接实现低冷却剂温度，从而降低冷却成本。或许最重要的是，它们可以几乎无限地扩展，而不受地球上面临的物理或许可限制，使用模块化快速部署。所有这些都将对环境产生净效益——欧盟委员会最近的一项研究得出结论，轨道数据中心将显著减少电网电力产生的温室气体排放，并消除用于冷却的淡水使用。3
CIT 432 - 尼日利亚国立开放大学
学习单元 本课程的学习单元如下： 模块 1 软件的基本概念 单元 1 计算机软件 单元 2 什么是软件工程 单元 3 软件工程的历史 单元 4 软件工程师 单元 5 软件危机 模块 2 软件开发 单元 1 软件开发概述 单元 2 软件开发生命周期模型 单元 3 模块化 单元 4 伪代码 单元 5 编程环境案例工具和 Hipo 图 模块 3 实施和测试 单元 1 实施 单元 2 测试阶段 单元 3 软件质量 单元 4 兼容性 单元 5 验证 模块 4：形式化方法 单元 1：一般信息 单元 2：形式化方法简介 单元 3：形式化方法的方法及其在软件开发中的应用 单元 4：命题 单元 5：谓词 单元 6：集合 单元 7：系列或序列
自动机器人任务计划通过将大型语言模型与基因编程集成
摘要 - 准确的任务计划对于控制自主系统（例如机器人，无人机和自动驾驶车辆）至关重要。行为树（BTS）被认为是任务计划中最突出的控制政策定义框架之一，由于其模块化，灵活性和可重复性。为机器人系统生成可靠，准确的基于BT的控制策略仍然具有挑战性，并且通常需要域专业知识。在本文中，我们提出了利用大语言模型（LLM）和遗传编程（GP）的LLM-GP-BT技术，以使BTS的生成和配置自动化。LLM-GP-BT技术处理以人类自然语言表达的机器人任务命令，并以计算效率和用户友好的方式将其转换为基于BT的准确和可靠的任务计划。该提出的技术是通过仿真实验系统地开发和验证的，这表明了其简化自主系统任务计划的潜力。
水合可再生能源厂-2024/S 000-024960
JHI对水胶条项目的总体野心是证明，有可能采用现有的运营农场，并基于现场产生的可再生能源，燃料电池和涉及电池和氢的能源的结合，使其100％自力更生。现场能源需求包括住宅和商业负荷以及计划的电动汽车以及氢燃料电池汽车和机械的需求，这些汽车和机械将使用Hydroglen作为测试设施。目的是，通过利用可再生能源和氢，涵盖了每日设施的电力需求，但也可以通过电解产生现场氢，而净过量可再生能源产生。还打算以这种方式运行水胶质，重点是模块化，可以按照其他农场的个人要求来对水果解决方案进行缩放或向下缩放。
CIT 432 - 尼日利亚国立开放大学
学习单元 本课程的学习单元如下： 模块 1 软件的基本概念 单元 1 计算机软件 单元 2 什么是软件工程 单元 3 软件工程的历史 单元 4 软件工程师 单元 5 软件危机 模块 2 软件开发 单元 1 软件开发概述 单元 2 软件开发生命周期模型 单元 3 模块化 单元 4 伪代码 单元 5 编程环境案例工具和 Hipo 图 模块 3 实施和测试 单元 1 实施 单元 2 测试阶段 单元 3 软件质量 单元 4 兼容性 单元 5 验证 模块 4：形式化方法 单元 1：一般信息 单元 2：形式化方法简介 单元 3：形式化方法的方法及其在软件开发中的应用 单元 4：命题 单元 5：谓词 单元 6：集合 单元 7：系列或序列
人工智能在Web开发中的集成
交通部门提供的信息。这些数据包括列车时刻表、出发和到达时间、延误和其他相关信息。B. 所采用的人工智能技术和工具在拟议的列车调度系统的开发中采用了多种人工智能技术和工具。这些包括：用于列车时刻表预测分析和异常检测的机器学习算法。用于理解用户查询和反馈的自然语言处理 (NLP) 技术。用于根据历史使用数据个性化用户体验的推荐系统。用于系统组件可扩展性和模块化的微服务架构。使用 Docker 进行容器化，以简化跨不同环境的部署。用于管理和自动化微服务的部署、扩展和监控的编排工具（如 Kubernetes）。C. 系统设计和架构概述