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120V、300A、2.1mΩ N 沟道功率 SGT MOSFET
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转移途径指南2024-2025-英国入学
eng101写作I（WC）3 ENG 101 ENG 102写作II（WC）3 ENG 102 TBS XXX口头交流（OC）3 TBD XXX TBS XXX Heritage（AH）3 TBD XXX TBS XXX XXX XXX XXX人文（AH）3 TBD XXX TBS XXX XXX XXX XXX社会和行为科学（SB）3 TBD xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx x xxx xxx xxx xxx x xxx x x x x x TBD XXX CHE170+175 General Chemistry I with Lab* (NS) 5 CHE 105/111 CHE180+185 General Chemistry II with Lab* (NS) 5 CHE 107/113 MAT 150 College Algebra (QR) 3 MA 109 MAT 170 Brief Calculus with Applications (QR) 3 MA 123 Subtotal General Education Core Courses 37 TBS XXX means to be selected by KCTCS student.
员工的技术转移手册
Overview .......................................................................................................... 5 Process ............................................................................................................ 6 Relation to research ....................................................................................... 10 Invention disclosure ........................................................................................ 12 Invention评估................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ................................................................................................... 22 Other types of contract .................................................................................... 23
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
使用SIC MOSFET
碳化硅（SIC）设备以其提供高压，高电流和高温组件的能力而闻名，这使它们成为创建更节能系统的理想选择，例如电动汽车中使用的系统。这些设备可以承受高功率密度并在高温下运行，这对于创建具有最大行驶范围的电动汽车至关重要。通过在电动汽车系统中使用碳化硅设备，制造商可以创建更高效，更持久，更可靠的车辆。在电池系统中使用碳化硅会导致大量节省，因为随着时间的流逝，能量回收的损失较小。此外，它允许更高的频率和密度和更好的热管理。这些好处可能会对整体系统效率和有效性产生积极影响。硅碳化物在该行业中的小时水平和可靠性最高，使其成为电力转换的绝佳材料。
30V、-97A、7.3mΩ P 沟道功率沟槽 MOSFET
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监管监督转移命令-...
委员会应在埃多州编制许可证持有人、许可证持有人、证书持有人和委员会授予的其他任何授权的持有人的登记册。登记册应根据授权活动和其活动使用虚拟电网的情况进行划分。委员会应向登记册中活动仅限于埃多州的公司发出监管监督转移通知，告知这些实体其活动的监管监督已由埃多州能源监管委员会转移/接管。所有涉及国家电网的跨境交易均须根据 CFRN 和 EA 获得委员会批准。
CoolSiC™ MOSFET 栅极驱动电压窗口指南
3.1 1200 V 器件准则 ...................................................................................................................................... 7
80V、164A、3.3mΩ N 沟道功率 SGT MOSFET
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