XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemconnected
fem-circuit共同模拟超导同步风发电机，使用麦克斯韦方程的同质j-a配方连接到直流网络
摘要。高温超导体（HTS）非常有吸引力的高效和高能量密度功率设备。它们与需要轻型和紧凑型机器（例如风力发电）的应用特别相关。在这种情况下，为了确保超导器机器的正确设计及其在电力系统中的可靠操作，那么开发可以准确包含其物理功能但也可以正确描述其与系统的相互作用的模型很重要。为了实现这样一个目标，一种方法是共同模拟。这种数值技术可以通过有限元模型（FEM）带来机器的细几何和物理细节，同时处理整个系统的操作，该系统包含了机器，以及由外部电路代表的电网的子集。当前工作的目的是在涉及超导组件时使用这种数值技术。在这里，提出了一个案例研究，该案例研究涉及通过整流器及其相关滤波器与直流电流（DC）网络耦合到直流电流（DC）网络的15 MW杂交超导同步发电机（HTS转子和常规定子）。与风能应用有关的案例研究允许在使用与HTS机器的共同模拟时抓住技术问题。发电机的FEM是在商用软件COMSOL多物理学中完成的，该商品通过内置功能模拟单元（FMU）与电路模拟器Simulink进行交互。因此，它是在本研究中，引入了最新版本的最新版本J-与均化技术结合使用的配方，与T -A公式相比，计算时间更快。分布式变量和全局变量，例如前者和电压，电流，电磁扭矩以及后者的功率质量的电流密度，磁通量密度和局部损失，并进行了比较。这个想法是在计算速度，准确性和数值稳定性的标准下找到最适合的组合FEM电路。
集中器光伏的三个结构互连模块
图5（a）显微镜顶视图在左键的发射极接触与右键的基本接触之间的互连。可以通过Su-8填充材料看到奇异的沟槽和基本前接触。（b）扫描电子显微镜倾斜的铝互连视图，该视图沉积在Su-8
5G连接车辆的通信和安全性
网络物理系统的广泛扩散及其与物理世界相互作用的能力也取决于5G网络的可用性。智能和相互联系的物联网和自主系统的指数发展与5G网络的发展相结合，从网络安全的角度提出了新的挑战。本文并没有声称详尽无遗，就可以通过说明电子组件和系统（ECS-SRIA）的战略研究和创新议程所指示的主要欧洲方向和5G网络标准的进化来提供有关整合创新设备，5G和网络安全的非常广泛主题的见解和思考。上述问题将通过基于X（V2X）场景的车辆的用例来重新分析，其中连通性，安全性和网络安全发挥着关键的相互作用。
网格连接的PV- ...
对电力的需求增加和化石能源的不可再生性质，使得朝着可再生能源迈进。然而，可再生能源的常见问题（即间歇性）是通过互补来源的杂交克服的。因此，每当主要来源未完全覆盖负载需求时，第二个绝对会支持它。此外，必须由网格连接的混合可再生能源系统来管理生产，与网格和存储系统的相互作用，这是本文的主要目的。的确，我们提出了一个新系统的网格连接的PV玻璃，该系统可以通过最佳管理算法来管理其能量流。我们提出的混合体系结构中的DC总线源连接拓扑解决了负载供电时源之间的同步问题。我们在这项工作中考虑，选择电池放电和电荷限制功率可扩展电池寿命。另一方面，我们根据其数学建模模拟了体系结构各个组件的动态行为。之后，提出了一种能量管理算法，并使用MATLAB/SIMULINK模拟以服务负载。结果表明，考虑到居民的电气行为以及典型的一天的天气变化，在所有情况下都付了负载。的确，通过日出和日落之间的即时太阳生产或从日落到晚上10点的恢复，可以为载荷提供负载，这可以是存储或注入的能量，而无需超过每小时1000W的能量。c⃝2019由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
超连接的数字信托 - Telstra International
数字信任是弹性数字业务模型的基石，可确保数字生态系统内的安全，可靠和道德互动。对于CIO和首席信息安全官（CISO），该任务是启用端到端的安全姿势，流程和控制，以保护遍布公司内部和外部界限的无数平台的组织和客户资产。这包括用于为员工和客户提供的人工智能（AI）算法（AI）算法（AI）算法（AI）算法和模型的静止数据的使用。
一组非并网区域大规模整合太阳能可再生能源的研究案例
在偏远岛屿或孤立地区等未联网地区，大规模整合太阳能可再生能源是一项挑战。事实上，这些地区的电网无法依赖大型电网的支持，更容易受到太阳能资源固有波动性和电网故障（如生产单元或输电线路突然故障）的影响。欧盟委员会资助的 TwInSolar 项目旨在提供支持和解决方案，以克服未接入大陆电网的岛屿地区面临的问题。作为该项目的一部分，向科学界介绍了四个研究案例，每个案例都强调了在留尼汪岛不同规模上观察到的具体问题。本文旨在详细描述四个选定的系统、相应的挑战以及可用的数据。
受大脑启发的稀疏训练使 Transformers 和 LLM 能够像全连接模型一样运行
本研究旨在扩大我们目前对脑启发网络科学原理在训练具有稀疏连接的人工神经网络（ANN）中的应用的认识。动态稀疏训练（DST）可以减少ANN训练和推理的计算需求，但现有方法在高连接稀疏度水平下难以保持最佳性能。Cannistraci-Hebb训练（CHT）是一种受大脑启发的增加DST连接的方法。CHT利用无梯度、拓扑驱动的链接再生机制，与完全连接的网络相比，该机制已被证明可以在各种任务中实现超稀疏（1％连接或更低）的优势。然而，CHT有两个主要缺点：（i）它的时间复杂度为O（N·d3） - N节点网络大小，d节点度 - 因此它只能有效地应用于超稀疏网络。 (ii) 它严格选择最高的链接预测分数，这不适合早期的训练阶段，因为此时网络拓扑结构中存在许多不可靠的连接。在这里，我们提出了一个矩阵乘法 GPU 友好的 CH 链接预测器近似值，它将计算复杂度降低到 O(N3)，从而能够在大型模型中快速实现 CHT。此外，我们引入了 Cannistraci-Hebb 训练软规则 (CHTs)，它采用灵活的策略在链接移除和重新生长中采样连接，平衡网络拓扑的探索和利用。为了进一步提高性能，我们将 CHT 与 S 型逐渐密度衰减策略相结合，称为 CHTss。经验
适用于自主连接对象的超低功耗宽带 NMOS LC-VCO 设计
摘要 — 本文介绍了一种完全集成的亚阈值 LC 压控振荡器 (VCO)。还提出了一种设计方法来寻找降低功耗的最佳参数。该方法已应用于设计不同频带的振荡器。此外，自适应体偏置技术已用于改善启动约束并允许对 PVT（工艺、电压和温度）变化具有很高的免疫力。利用所提出的方法，在 0.13μm CMOS 中实现了在 5 GHz ISM（工业、科学和医疗）频段工作的 VCO。它在 0.39V 电源电压下仅消耗 468 μW。这使得满足自主连接对象和物联网应用所需的规格成为可能。测得的振荡频率可以从 5.14 GHz 调整到 5.44 GHz。获得的相位噪声在布局后仿真 (PLS) 中约等于 – 112 dBc/Hz，在测量中约等于 -104.5 dBc/Hz。
电力系统中相互联系的风险：了解研究挑战，需求和伙伴关系
美国在同时减轻短期排放，适应长期气候变化风险，确保能源安全以及面对对关键基础设施攻击的威胁升级时面临着巨大的挑战。这些挑战构成了美国电力系统的多样化，相互依存和复杂的风险格局。缓解相互联系的风险需要长期计划和快速的运营响应，这需要投资和协作才能开发和维护。但是，鉴于电力系统风险环境的变化速度迅速（请参见图1），对于市场，监管过程和专业团体而言，越来越难以适应。在某些情况下，尚不清楚谁将承担新风险的成本，也不清楚如何在能源市场中恢复这些成本。没有明智的政策和资金，降低风险策略仍在许多主要的基础设施计划范式中融合。
