XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTransformer
用于情绪识别的多模态神经生理转换器
摘要 — 理解神经功能通常需要多种模式的数据，包括电生理数据、成像技术和人口统计调查。在本文中，我们介绍了一种新颖的神经生理模型，以应对多模态数据建模的主要挑战。首先，我们通过解决可变采样率问题来避免原始信号和提取的频域特征之间的不一致问题。其次，我们通过与其他模态的“交叉注意”对模态进行编码。最后，我们利用父变换器架构的属性来模拟跨模态段之间的长距离依赖关系，并评估中间权重，以更好地了解源信号如何影响预测。我们应用多模态神经生理变换器 (MNT) 来预测现有开源数据集中的效价和唤醒。对非对齐多模态时间序列的实验表明，我们的模型在分类任务中的表现相似，在某些情况下甚至优于现有方法。此外，定性分析表明 MNT 能够模拟神经对自主活动的影响以预测唤醒。我们的架构有可能针对各种下游任务进行微调，包括 BCI 系统。
使用 ARDIOUNO 进行变压器负载剪切
变压器是一种在静止状态下将能量从一个级别转换为另一个级别的设备。本项目的目的是通过使用负载共享来防止变压器过载。变压器过载时，其效率会降低，绕组会变热，甚至可能烧毁。负载共享的结果是，变压器受到保护。这将通过使用微控制器将另一个变压器与 Arduino 并联来实现。两个控制器都将第一个变压器上的负载与参考值进行比较。当负载超过参考值时，第二个变压器将共享剩余负载。如果负载超过两个变压器的额定值，系统将关闭。每当通过 GSM 接收到通信时，操作员都会收到它。
百年变压器站和线项目
提交中包含的所有个人信息（例如姓名，地址，电话号码和财产位置）均由环境部，保护和公园部收集，维护和披露，以进行透明和咨询。该信息是根据《环境评估法》的授权收集的，或者是为了创建如s所述的公众可用的记录而收集和维护的。 37《信息自由与保护隐私法》。您提交的个人信息将成为公共记录的一部分，除非您要求您的个人信息保密。有关更多信息，请联系416-314-4075或foi.mecp@ontario.ca的环境，保护和公园的信息自由和隐私协调员。
4 输出：5+12 / 5+12v - 反激变压器
尺寸 ETD39 - 4 输出：5+12 / 5+12v - 反激变压器 初级/次级绝缘 ≥ 4000V 初级/辅助绝缘 ≥ 1500V 初级/次级爬电距离 ≥ 8mm 环境温度 < 50°C 结构符合 IEC950、IEC335、IEC61558 加强绝缘标准 仅使用 UL94-V0 列出的材料
变电站和可再生能源设备
1.0 简介 5 2.0 MEW / SPS - 适用于 RES 的储能系统和带储能的变电站 8 MEW-b (200 kW / 498 kWh) - 容量为 498 kWh、输出功率为 200 kW 的储能系统 10 MEW-b (300 kW / 664 kWh) - 容量为 664 kWh、输出功率为 300 kW 的储能系统 11 MEW-b (500 kW / 830 kWh) - 容量为 830 kWh、输出功率为 500 kW 的储能系统 12 MEW-b (0,5 MW / 2,49 MWh) - 容量为 2490 kWh、输出功率为 500 kW 的储能系统 13 MEW-b (1 MW / 1,66 MWh) - 带储能的储能系统容量为 1660 kWh，装机容量为 1000 kW 14 MEW-b 20/400-3 (100 kW / 166 kWh) - 配备储能器的变电站，容量为 166 kWh，输出功率为 100 kW 15 MEW-b 20/1000-4 (300 kW / 996 kWh) - 配备储能器的变电站，容量为 996 kWh，输出功率为 300 kW，并配有直流充电站 16 MEW-b 20/800-3 (0,3 MW / 1,33 MWh) - 配备储能器的变电站，容量为 1,33 MWh，输出功率为 0,3 MW 18 MEW-b 20/600-3 (0,6 MW / 1,33 MWh) - 配备储能器的变电站，容量为1,33 MWh 和 0,6 MW 的功率输出 20 MEW-b 20/1250-3 (1 MW / 2,66 MWh) - 容量为 2,66 MWh 和 1 MW 的功率输出的储能系统 22 MEW-b 20/2500-3 (2 MW / 5,31 MWh) - 容量为 5,31 MWh 和 2 MW 的功率输出的储能系统 24 3x MEW-b 20/2500-3 (2 MW / 5,31 MWh) - 容量为 15,93 MWh 和 6 MW 的功率输出的储能系统 26 MEW-s - 杆上储能 27 3.1 容量高达 1MWp 的集装箱变电站，配有计费计量系统，连接到中压电网 28 MRw-b 20/1000-3 - 带有内部检修走廊的变电站。交流侧逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 28 MRw-b 20/1000-3 - 带有内部检修走廊的变电站。交流侧逆变器电压 - 400 V，低压布置 - TN-C 2 9 3.2 容量超过 1 MWp、配有计费计量系统、连接至中压电网的集装箱变电站 30 MRw-b 20/2000-4 - 带有内部检修走廊的变电站。交流侧逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 30 MRw-b 20/2x1000-4 - 带有内部检修走廊的变电站。交流侧的逆变器电压 - 400 V，低压布置 - TN-C 31 MRw-b 20/3150-3 - 带有内部检修走廊的变电站。交流侧的逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 32 MRw-b 20/3150-4 - 带有内部检修走廊的变电站。交流侧的逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 33 MRw-b 20/2x2500-5 - 带有内部检修走廊的变电站。交流侧的逆变器电压 - 800 V，低压布置 - TN-C 34 MRw-b 20/2x4000-3 - 带有内部检修走廊的变电站。交流侧的逆变器电压-800 V，低压布置 - TN-C。35 MRw-bS 20/4x2500-6 - 带有内部通道的变电站。交流侧逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 37 MRw-bS 20/4x2500-6 - 带有内部通道的变电站。交流侧逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 38 3.3 容量超过 1 MWp 的集装箱（扇区）变电站，通过耦合变电站连接到中压电网，或通过集电变电站连接到高压电网 39 MRw-bS 20-8 – 集电变电站 40 RELF 24 – 专用于集电变电站的中压开关柜 41 Mzb2 20/1000-3 – 带有外部通道的扇区变电站。交流侧逆变器电压 - 400 V，低压布置 - TN-C 42 Mzb2 20/1600-3 – 带外部接入的扇区变电站。交流侧逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 43 Mzb2 20/2500-4 – 带外部接入的扇区变电站。交流侧逆变器电压 - 800 V，低压布置 - TN-C 44 Mzb2 20/4000 (lub 3150)-3 – 带外部接入的扇区变电站。交流侧逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 45 Mzb2 20/3500 - 扇区变电站；MRw-b 20-7 – 耦合变电站。交流侧逆变电压 - 800 V，低压布置 - TN-C，中压 - 高达 20 kV 46 MRw 20/1000-1 – 带外部接入的金属铠装扇形变电站。交流侧逆变电压 - 800 V，低压布置 - TN-C 47 MRw 20/1600-3 – 带外部接入的金属铠装扇形变电站。交流侧逆变电压 - 800 V，低压布置 - TN-C 48 MRw-b 20/2x2500-4 – 带内部接入走廊的扇形变电站。交流侧逆变电压 - 800 V，低压布置 - TN-C 49 MRw-b 20/6500-2 – 带内部接入走廊的扇形变电站。交流侧逆变器电压 - 800 V，低压布置 - IT 50 3.4 选定设备和光伏基础设施解决方案 51 ZK-SN - 中压电缆箱 51 ZK-SN (2,4x1,16) / 4-tpw / ZK-SN (3x1,3) / 5-tpw / ZK-SN (3,2x1,3) / 6-tpw 51 低压和中压开关柜作为 RES 专用变电站的主要设备 52 4.0 光伏电站专用的杆式变电站和架空隔离点 53 带 RUN III 24/4 WSH 隔离开关的 STNKo-20/400– 专用于容量高达 0.4 MWp 的太阳能电站的杆式变电站 53 带 RN III 24/4 WSH 隔离开关的 STNKo-20/400/PP3–专用于容量高达 0.4 MWp 的太阳能发电场的杆上变电站 54 STNKo-20/400 PP3 2xPBNW，配备 RUN III 24/4 WSH 断路器和间接计量系统 – 容量高达 0.4 MWp 的杆上变电站 – 配备自动控制系统和中央保护的低压开关柜 55 STNr-20/400/PP3，配备 THO 24 断路器和接地开关 – 专用于容量高达 0,4 MWp 56 带 THO-RC27 重合器的 STSKpbr-W 20/630/PP3 – 专用于太阳能发电场的杆上变电站，容量高达 0.63 MWp 57 带 THO-W 断路器和 RPN 隔离开关的 STSpbro-W 20/630/PP3 – 容量高达 0.63 MWp 的杆上变电站 – 带计量系统、功率分析仪和绿色能源计量的开关设备 58 架空电缆隔离开关和重合器 59 带 THO 24 隔离开关的 LSN-E-PŁ-K-1g-1rs-THO 杆柱 59 带 RPN-W 400A 隔离开关和短路指示器的 LSN-E-PŁ-K-1g-1rs-RPN 60 带开关的 LSN-E-Tr-PS-2g-2r-RPNu断路器 RPNu 400A 仅手动控制，无自动化 61 杆柱 LSN-E-PŁ-O-1ws-THO-RC27 – ON，带 THO-RC27 重合器和断路器 62 5.0 来自生物燃料的可再生能源 - 专用于沼气厂的集装箱变电站 63 MRw-b 20/1600-3（或 MRw 20/1600-3） 63 MRw-b 20/1250-4（或 MRw 20/1250-4） 64 MRw 20/2x400-12 + 4x MRw 20/2000 65 6.0 来自风能的可再生能源 - 专用于风力发电场的集装箱变电站 67 MRw-b 20-3（或 MRw 20-3） 67 MRw-b 20/2500-4 (或 MRw 20/2500-4) 68 MRw-b 20/1600-4 (或 MRw 20/1600-4) 69 中压电网无功功率补偿站 70 MRw-b 20-1 中压无功功率补偿站 (5 MVAr) 70 MRw-b 30-1 中压无功功率补偿站 (3,5 MVAr) 71
基于视觉变压器的图像分类
这项研究通过使用视觉变压器（VIT）体系结构引入了一种创新的图像分类方法。实际上，视力传输（VIT）已成为用于图像分析任务的卷积神经网络（CNN）的有前途的选择，提供可扩展性和提高的性能。Vision Transformer VIT模型能够捕获图像元素之间的全局规定和链接。这导致了特征表示的增强。当VIT模型在不同模型上训练时，它表现出在不同的IMEGE类别中的强大分类功能。VIT直接处理图像贴片的能力而不依赖空间层次结构，简化了分类过程并证明了计算效率。在这项研究中，我们使用TensorFlow提出了Python的启动，以采用（VIT）模型进行图像分类。将使用四类动物，例如（牛，狗，马和绵羊），用于分类。（VIT）模型用于从图像中提取微不足道的特征，并添加分类头以预测类标签。该模型在CIFAR-10数据集上进行了训练，并评估了准确性和性能。这项研究的发现不仅会揭示视觉变压器模型在图像分类任务中的有效性，而且还可以作为解决复杂的视觉识别问题的强大工具的潜力。这项研究通过引入一种新颖的方法来填补现有的知识空白，该方法挑战了计算机视觉领域的传统卷积神经网络（CNN）。虽然CNN是图像分类任务的主要体系结构，但它们在捕获图像数据中的长距离依赖性方面存在局限性，并且需要手工设计的层次层次特征提取。关键字
使用 Transformer 预测人类大脑状态
摘要：人脑是一个复杂且高度动态的系统，目前我们对其功能机制的了解仍然非常有限。幸运的是，利用功能性磁共振成像（fMRI），我们可以观察到血氧水平依赖性（BOLD）变化，反映神经活动，从而推断大脑状态和动态。在本文中，我们提出了一个问题：区域大脑 fMRI 所代表的大脑状态是否可以预测。由于自注意力和 Transformer 架构在顺序自回归问题（例如语言建模或音乐生成）中的成功，我们探索了使用 Transformer 基于来自人类连接组项目（HCP）的大规模高质量 fMRI 数据预测人脑静息状态的可能性。目前的结果表明，我们的模型可以准确地预测长达 5.04 秒的大脑状态，而之前的预测为 21.6 秒。此外，即使预测误差在更长时间段内累积，生成的 fMRI 大脑状态仍反映了功能性连接组的结构。这些有希望的初步结果表明，使用自注意力机制开发 fMRI 数据生成模型的可能性，该模型可以学习人类大脑的功能组织。我们的代码可在以下网址获取：https://github.com/syf0122/brain_state_pred
用于 360° 图像的 3D Scanpath Transformer
2，λ ∈ [ − π，π ] 。然而，这两种表示360°图像中扫描路径的方法都存在不连续性的问题，比如纬度相同但经度不同的两个点λ = − 180 ◦和λ = 180 ◦，其实代表的是同一个位置，但在以上两个坐标系中，它们代表的是两个不同的位置，而且相距甚远。为了解决上述问题，我们在三维笛卡尔坐标系中表示注视点，其中每个位置都以p =（x，y，z）的形式给出。采用该三维坐标系，可以有效解决二维等距矩形投影中使用的坐标系的不连续性问题。此外，三个坐标系中的表示可以使用以下公式灵活地转换。
当前变压器（CT）安装指南
1。确保将主载荷中心电线断电，直到将CT电线固定在端子块中为止。2。IQ Combiner船舶与生产CT预先接线。如果一个站点具有智商网关代替智商组合机，则将白色和蓝色的电线连接到智商网关上的白色和蓝色“ P1”终端。3。在将CT电线运行穿过导管之前，请使用彩色胶带标记其中一个CTS和电线的自由端。这确保CT在IQ网关处连接到正确的终端。4。对于标记的CT电线，将白色和蓝色线连接到白色和蓝色的“ C1”端子（如下图所示）。5。对于未标记的CT电线，将白色和蓝色线连接到白色和蓝色的“ C2”端子（如下图所示）。6。将所有连接拧紧到5英寸。7。将载荷中心进料线1上的标记CT夹住（与智商网关的“ L1”电压端子上的相位匹配），将CT箭头指向负载（远离网格）。