吉安甘加理工学院 (1)、奇特卡拉大学工程技术学院 (2)、应用科学私立大学 (3)、乌拉尔联邦大学 (4)、塔吉克斯坦技术大学(以 MS Osimi 院士命名)(5) ORCID:1. 0000-0002-5157-2485;2. 0000-0001-9822-8246;3. 0000-0003-1028-2729;4. 0000-0001-7493-172X;5. 0000-0003-3433-9742;6. 0000-0002-9869-288X; doi:10.15199/48.2024.10.12 能源部门通过微控制器自动进行功率因数校正 摘要。目前,能源部门对每个人来说都越来越重要,包括消费、生产、分配和监控。因此,本研究主要关注通过全自动方式提高功率因数。本文介绍了一种基于物联网 (IoT) 的系统。该系统完全自动化,可提高功率因数,还可监控能源消耗,从而准确计算要显示的所有参数数据,例如功率、电流、功率因数消耗等。可以通过带有 Web 服务器的 IoT Blink 平台通过无线技术访问和获取参数数据。通过控制器单元测量和监控参数数据,通过继电器计算并传输到电容器组,以补偿该系统中的滞后功率因数。最后显示功率因数校正的结果,可以更有效地监控功率损耗和能源消耗。Streszczenie。 Obecnie sektor Energyczny 开玩笑 dla wszystkich ze względu na zużycie, produkcję, Dystrybucję i 监控。 Dlatego też niniejsze badanie koncentruje się głównie na poprawie współczynnika mocy poprzez pełną automatyzację. Wartykule przedstawiono 系统oparty na Internecie Rzeczy (IoT)。系统十项与自动自动化、流行性配置、能源监控、能源参数调整、参数设置、维护、保养współczynnika mocy itp。 Dostęp do danych parametrycznych i ich uzyskanie można uzyskać za pośrednictwem bezprzewodowego technologia Poprzez platformę IoT Blink z Serwerem WWW.参数化和参数化监控是红色网络中最重要的参数,它可以隐藏和隐藏所有相关的参数,并可在任何情况下使用。 w tym 系统。如果您想了解更多有关能源的信息,请参阅我们的信息。 ( Automatyczna korekcja współczynnika mocy za pomocą mikrokontrolera w sektorze energetyczn ym) 关键词:能源、功率因数、物联网、控制器、电容器组。功能:能源、电源、互联网连接、控制器、电池连接器。简介 如今,能源部门以消费、生产、分配和监测为基础,这与直接或间接功率因数有关。功率因数是电力供应系统的重要分析,根据能源部门的所有观点,这更为重要 [1]。并且还确定了电源利用中的所有类型的损耗,例如功率因数和损耗成反比,如果功率因数低,则损耗不断增加,功率因数高,则损耗不断改善。因此,现代工业完全关注这一因素,并使用与无功功率相关的不同类型的技术和用途来提高功率因数。功耗可以通过接近 1 的功率因数来定义,并且保持并联电容器组的帮助以实现功率因数校正 (PFC) 是一种非常成熟的方法 [2]。最近,能源领域的研究主要集中在自动切换方法上,这在实时应用中更为重要。例如使用基于 MCU 嵌入式系统 [3],物联网嵌入式提供所有类型的校正监控,并控制所有类型的切换和监控 [4]。这种概念在现代工业中使用,并根据功率因数获得更多控制,从而提高电气系统的效率。低功率因数会造成大量损耗,这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此,功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是不错的。因此,根据电力标准 [2-9],上述功率因数的改善在电力系统中更为重要。提高电力系统的整体效率。低功率因数会造成大量损耗,这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此,功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是好的。因此,根据电力标准 [2-9],上述功率因数的提高在电力系统中更为重要。提高电力系统的整体效率。低功率因数会造成大量损耗,这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此,功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是好的。因此,根据电力标准 [2-9],上述功率因数的提高在电力系统中更为重要。
噬菌体与细菌和哺乳动物之间的三方相互作用托管杰里米·J·巴尔(Jeremy J.,当我们开始在其哺乳动物或真核宿主的更广泛背景下考虑噬菌体时,这种经典的定义是限制的。在这种三方情况下,噬菌体可能直接相互作用并影响其细菌宿主,但它们可以直接结合,进入和刺激哺乳动物宿主。这些相互作用在很大程度上没有探索,并且在这些三方环境中发现潜水机制,反馈回路和共生物具有巨大的潜力。线性关系拾取了任何本科生的微生物学教科书,您会发现“噬菌体”的定义类似于“能够仅在细菌细胞中感染和复制的病毒”。当考虑噬菌体(或简称简称其细菌宿主)的各种相互作用时,此描述适用。这些相互作用涵盖了共生的多样性,包括严格的寄生虫到互助。虽然在技术上是该定义是在考虑在三方共生的更广泛背景下考虑噬菌体时的限制。这些相互作用可以以类似于细菌宿主的方式与真核细胞结合,但不注射其在这些三方系统中,噬菌体确实可以直接与细菌宿主相互作用,但它们也通过各种机制与哺乳动物或真核宿主相互作用(图1)。
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型,填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合,以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性,并强调现有技术的优势和局限性;并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中,随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型,其最高准确率达到 95.87%,最低误分类错误率仅为 4.13%,并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词:随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析
• 利用 2019 年两个时期(即 2019 年 2 月 28 日至 3 月 25 日和 2019 年 9 月 13 日至 10 月 2 日)从具有全国代表性的美国人调查小组收集的证据,我们研究了反疫苗接种主张的广泛性、持续性以及与个人的媒体消费和对医学专家的信任程度之间的关系。 • 我们发现,相当多的人对疫苗存在至少某种程度的误解:18% 的受访者错误地表示,疫苗会导致自闭症的说法非常准确或有点准确,15% 的人错误地认为,疫苗充满毒素的说法非常准确或有点准确,20% 的人错误地表示,父母选择推迟或分散接种疫苗而不是依赖官方的 CDC 疫苗接种时间表都没有区别的说法非常准确或有点准确,19% 的人错误地认为,通过感染疾病而不是接种疫苗来产生免疫力的说法非常准确或有点准确。 • 在许多情况下,那些报告对医疗机构信任度较低的人与相信疫苗错误信息的人是同一组人(即对医疗机构的不信任与
研究方法:Spearman的等级相关性。研究结果:作者发现,中欧和东欧国家的总付款人数数量最高的份额是使用付款卡构成付款,因此,使用转让订单的付款。虽然在西欧国家,除了使用付款卡和转让订单的总付款总付款中,通过使用电子货币工具来付款越来越多。获得了使用某些无现金付款工具来检查通过GDP人均衡量的经济增长与付款价值之间发生的相关联系的信息。数据分析后可以得出的主要结论是使用转让订单,支付卡和经济增长在中欧,东欧和西欧国家的付款价值之间的积极关系。在西欧国家,使用直接借方的付款原来是微不足道的,而使用电子货币工具的付款则很大。考虑到人际关系的力量,可以说,较高的正相关性是由付款的价值与转移令的价值相关联,参考了西欧国家的人均实际GDP(0.80)。在中欧和东欧国家,仅为0.48。在两组国家 /地区使用支付卡的价值与使用卡的价值与经济增长之间的相互联系。有趣的,对真正的GDP人均影响(约0.80)的高影响是通过使用电子货币工具的付款来显示的。这项研究可能代表了对进一步研究的贡献,即对无现金支付和经济增长领域的因果关系的分析,包括以例如财富水平为例。附加的价值:当前文献对无现金支付对经济增长和经验分析的影响的分析。
通过光学吸收、发射和 t 来研究聚乙烯吡咯烷酮和富勒烯流体之间的相互作用。基础和应用技术会议”,2010 年 12 月 9-11 日,Jadavpur Universi 5,第 92 页。
lileotlon 信号供应信号,BllJLLlll MlllAD GlllNillR.AL 仓库,新泽西州。 DJscont!nned___________________________________________________ I ROTC UNIT,Y.ALlQ UNIVERSI'XY,NTOW H.AVlllN,CONNI0C'XICU!l.'。转换.. II 转换为 GTDNEil.AL MILI'l'.AltY SCilllNCill CUillUCULUM •• ------ III
如今,阿尔托大学已成为一所集科学、艺术、技术和商业于一体的独特大学,在其重点领域处于全球领先地位,是欧洲最国际化的大学之一。阿尔托大学成立时,来自私人、基金会、公司和其他社区的大量捐款以及政府提供的配套资金为该大学奠定了坚实的资本基础。2015-2017年期间,国家还支持高等教育机构的筹款活动,并有机会获得配套资金。本次筹款活动中收到的捐款和配套资金以及活动后收到的捐款进一步增强了该大学在顶级研究和教学方面的潜力。
2024年9月3日,海洋生物资源与生态中心(CMLRE)是地球科学部(MOES)的院士,成功组织了印度洋生物生物多样性Informaɵon系统(Indobis)的NAɵONAL层次研讨会。旨在提高参与DOM/MOES资助项目的利益相关者之间对OBIS和INDOBIS的认识,并增强其海洋生物多样性数据文献记录,出版和管理的能力。总共有35名来自各个大学和R&DInsɵtuɵons的人,并邀请了27个。ulɵ,有18个外部parthcipant和8位内部研究人员。这次活动为Scients,院士和研究人员提供了一个实践培训,为IndobisPlaƞorm提供了标准化数据的贡献。
几十年来,农业教育一直面临教师短缺的问题(Eck & Edwards,2019 年)。2010 年至 2019 年,出现了 729 个新项目,需要 1,632 名新教师。2014 年,州教师农业成果 (STAR) 计划启动,为各州提供了招聘和留住农业教师的资金。本研究的目的是确定 Teach Ag STAR 对农业学院 (COA) 农业教育入学率的影响。这项关系研究基于弗吉尼亚理工州立大学食品和农业教育信息系统收集的 Teach Ag STAR 州参与数据和土地赠与农业教育入学率数据(2021 年)。 2002 年至 2019 年的入学数据来自 COA,2014 年至 2019 年的入学数据来自 STAR 州。提供了 22 个州的完整数据。数据基于参加 STAR 前五年的入学人数,与该州开始 STAR 后五年或截至 2019 年的入学人数进行比较。在 22 个州中,12 个州的入学人数创下了 2002 年以来的最高水平,即 STAR 之后。自本州开始 STAR 以来,17 个州的总体入学人数有所增加。对 2014 年八个州的分析显示,STAR 之前的五年中流失了 97 名学生(x = -14.9 名学生,-10.7%),而 STAR 之后的五年中增加了 149 名学生(x = 18.6 名学生,15.0%)。 STAR 实施后,似乎引起了赠地大学的农业教育学生入学率的总体增长。根据这些人口普查数据,STAR 实施与赠地大学的农业教育入学率之间存在正相关关系。研究人员应分析入学率大幅增加的州的 STAR 行动计划,以确定哪些因素导致了入学率的正增长。