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IQ8和IQ8+微型抗体IQ8和IQ8+微型抗体
1 IQ8系列微型抗体只能在以下网格绑定配置中添加到同一IQ网关上的现有IQ7系统：仅太阳能或太阳能或太阳能 +电池（IQ Battery 3T/10T和IQ Battery 5P），而无需备份。2 IQ7系列微型传播器无法将其添加到同一网关上现有的IQ8系列微型逆变器的站点中。IQ7和IQ8的混合系统将不支持IQ8特定的PCS功能和网格形成功能。 3 IQ微型造船器带有默认设置，符合北美IEEE 1547互连标准要求。 根据IEEE 1547互连标准，具有管辖权（AHJ）或公用事业代表的机构可以要求特定于地区的调整。 使用智商网关在安装过程中进行这些更改。 4仅在使用IQ System Controller 2或3安装时遇到UL 1741。 5 IQ8和IQ8+支持分配相，仅240 V安装。IQ7和IQ8的混合系统将不支持IQ8特定的PCS功能和网格形成功能。3 IQ微型造船器带有默认设置，符合北美IEEE 1547互连标准要求。根据IEEE 1547互连标准，具有管辖权（AHJ）或公用事业代表的机构可以要求特定于地区的调整。使用智商网关在安装过程中进行这些更改。4仅在使用IQ System Controller 2或3安装时遇到UL 1741。5 IQ8和IQ8+支持分配相，仅240 V安装。
IQ8和IQ8+微型抗体IQ8和IQ8+微型抗体
1 IQ8系列微型抗体只能在以下网格绑定配置中添加到同一IQ网关上的现有IQ7系统：仅太阳能或太阳能或太阳能 +电池（IQ Battery 3T/10T和IQ Battery 5P），而无需备份。2 IQ7系列微型传播器无法将其添加到同一网关上现有的IQ8系列微型逆变器的站点中。IQ7和IQ8的混合系统将不支持IQ8特定的PCS功能和网格形成功能。 3 IQ微型造船器带有默认设置，符合北美IEEE 1547互连标准要求。 根据IEEE 1547互连标准，具有管辖权（AHJ）或公用事业代表的机构可以要求特定于地区的调整。 使用智商网关在安装过程中进行这些更改。 4仅在使用IQ System Controller 2或3安装时遇到UL 1741。 5 IQ8和IQ8+支持分配相，仅240 V安装。IQ7和IQ8的混合系统将不支持IQ8特定的PCS功能和网格形成功能。3 IQ微型造船器带有默认设置，符合北美IEEE 1547互连标准要求。根据IEEE 1547互连标准，具有管辖权（AHJ）或公用事业代表的机构可以要求特定于地区的调整。使用智商网关在安装过程中进行这些更改。4仅在使用IQ System Controller 2或3安装时遇到UL 1741。5 IQ8和IQ8+支持分配相，仅240 V安装。
不可逆对称性通过量子操作局部起作用
简介 — 近年来，对称性的概念在量子场论和凝聚态系统的理论研究的各个方面都得到了推广。其中一种推广就是允许所涉及的对称操作具有某些不可逆性，由此产生的结构现在被称为不可逆对称性，是一个活跃的研究领域。然而，在创造这个时髦的名字之前，这种操作的重要例子已经为人所知数十年，最典型的是伊辛模型的 Kramers-Wannier 对偶变换 D。这种变换在临界状态下与哈密顿量可交换，因此起着与普通对称操作类似的作用。尽管如此，它并不完全等于 1，而是满足
Sunny Island X - 下一代 SMA 电池逆变器
交流电压范围 187 V 至 528 V 额定电网频率 50 Hz / 60 Hz 电源频率范围 44 Hz 至 66 Hz 总谐波失真输出电压 Tbd 额定功率下的功率因数 / 可调位移功率因数 1 / 0 过励至 0 欠励 不平衡负载能力 / 连接线 / 电网配置 100% / 5 (L1、L2、L3、N、接地导体) / Yn 效率最大。效率 / 欧洲效率 98.0% / 97.6% 98.0% / 97.2% 保护装置 电网监控 ● 过热 / 电池深度放电 ● / ● 交流短路电流能力 / 电气隔离 ● / — 所有极敏感的剩余电流监控装置 ● 防护等级（根据 IEC 62109-1）/ 过压类别（根据 IEC 60664-1） I / AC：II 通用数据 尺寸（宽 / 高 / 深） 772 / 837.3 / 443.8 毫米（30.4 / 33 / 17.5 英寸） 重量 104 千克（229 磅） 工作温度范围 −25°C 至 +60°C（−13°F 至 +140°F），从 45°C 开始降容 噪音排放，典型值 69 dB(A) 待机 25 W 拓扑 / 冷却概念 三相 / 有源 防护等级（根据 IEC 60529 / UL 50E） IP65 / NEMA 4X 气候类别（根据 IEC 60721-3-4） 4K4 / 4Z4 /4S2 / 4M3 / 4C2 / 4B2 相对湿度最大允许值（无凝结） 95% 特性/功能/附件 Modbus TCP / Speedwire / Wi-Fi ● / ● / ● LED 显示屏（状态/故障/通信） ● / ● / ● 并网能源管理功能（带有集成系统管理器） 自身消耗优化、峰值负载削减、多用途 Web 用户界面 / Wi-Fi 2) ● / ● 系统监控 由 ennexOS 提供支持的 Sunny Portal LCD 显示屏 ○ 混合控制器功能（集成 Sunny Island X 连接盒） 支持 Sunny Island X ● 黑启动 ● 柴油机关闭模式（频率和电压控制） ● 有功和无功功率控制（光伏和电池） ● SOC（状态充电）平衡 ● 柴油发电机管理 ● 并网能源管理（增加自耗、削峰） ● 与外部交流电源同步（公用电网或发电机） ● 仅适用于并网应用的系统管理器功能 使用 Sunny Island X 作为系统管理器时支持的设备总数 1) 11 使用 SMA Data Manager M 作为系统管理器时支持的设备总数 1) 50 集中调试系统中的所有设备 ● 使用由 ennexOS 提供支持的 Sunny Portal 对 SMA 设备进行远程参数化 ● 附件 Sunny Island X 连接盒（第三方） 有两种尺寸可供选择：适用于 10x SI-X 和 16x SI-X 用于无电池备份的并网应用 600 A (COM-EMETER-A-20) / 200 A (COM-EMETER-B-20) 用于无电池备份的并网应用 Janitza UMG604
关于与各种逆变器连接的注释
开始安装之前，请检查存储系统与所选逆变器的兼容性。存储单元仅与ET系列（GW5-10K）的较小型号兼容。对于BT和ET系列，LI SV1也需要至少4个电池模块。我们的兼容性列表中的信息始终是决定性的。兼容性AY10785和AY10786固件版本v1.5或BMS变体AY10785和AY10786所需的固件版本。要安装更新，请将记录器连接到W-LAN，并让我们知道记录器号。然后，我们可以为您安装更新。另外，我们可以根据要求发送电缆以连接到笔记本电脑，以便您可以离线安装更新。另外，可以更换逆变器和存储系统之间的通信电缆。我们很乐意根据要求向您发送适当的电缆。3.2通信电缆
通过用于逆分子设计的机器学习增强遗传算法
催化，5 - 10和电池研究。11 - 13实际上，化学空间的nite尺寸中的大小使详尽的搜索变得不可能，并决定了使用有效的优化方法，这些方法通过利用有关感兴趣域的现有知识来提示候选化合物。这些发电模型解决了逆设计问题，其中目的是最佳满足给定规格施加的一组要求的解决方案。尤其是进化方法，尤其是受到达尔文人进化的启发，并在进化的解决方案中运作，以逐步产生更好的解决方案。在化学和材料科学方面，已经在1990年代初已经采用了进化方法，例如15种在聚合物的从头设计中，16种蛋白质17和制冷剂。18，随着2010年代（深）机器学习的爆炸爆炸，这些努力被忽略了，而不是基于基于人工神经网络（ANN）的其他生成方法（例如复发性神经网络，19 - 21个变量自动编码器），22 - 22 - 22 - 24正常化的24个变量自动化器模型，25 - 27 - 27-27-27-27-27和di and Inion and Inion and Inion模型。28 - 30尽管如
用于材料逆向设计的生成深度学习
除了利用机器学习对材料性质进行正向推断之外，生成式深度学习技术在材料科学中的应用还可以实现材料的逆向设计，即以相反的方式评估成分-加工-（微）结构-性质关系。在本综述中，我们重点关注（微）结构-性质映射，即晶体结构-内在性质和微结构-外在性质，并全面总结如何进行生成式深度学习。详细讨论了晶体结构和微结构的潜在空间构建、生成学习方法和性质约束三个关键要素。并概述了现有方法在计算资源消耗、数据兼容性和生成产量方面面临的挑战。
7- ...
七度（DOF）机器人臂具有一个冗余DOF，以避免障碍物和奇异性，必须将其参数化以完全指定给定端e ff ent ector姿势的关节角度。常用于ABB，Motoman和Kuka的常用7-DOF Revolute（7R）工业操纵器以及SSRMS或FREND（例如SSRMS）的空间操纵器通常由肩el-肘（SEW）角度参数列出，用于路径规划和远程运行。我们介绍了一般的缝纫角，该缝隙角可以通过任意参考方向函数概括传统的缝隙角度。冗余参数化（例如常规缝纫角度）沿工作区中的一条线遇到算法奇异性。我们引入了一个参考方向功能选择，称为立体缝隙角度，该角度仅沿着半线具有奇异性，该界限可能无法触及，从而扩大了可用的工作空间。我们证明所有参数化都有算法的奇异性。最后，使用一般的缝纫角度和子问题分解，我们提供了e ffi cient奇异性逆逆运动溶液，这些解决方案通常是封闭形式的，但可能涉及1D或2D搜索。基于搜索的解决方案可以转换为查找多项式根。可以在可公开访问的存储库中获得示例。
深层建模揭示了神经回路机理中动态依赖性的不向导
摘要8神经种群动力学由许多细胞，突触和网络特性塑造。不仅要9了解电路参数的协调变化如何改变神经活动，而且当动态不受影响的情况下，或不变的变化时，也很重要。计算建模揭示了单个神经元和小11个电路中的不变，这些电路被认为反映了它们对可变性和扰动的稳健性。但是，将这12个见解概括为皮质和其他大脑区域的较大电路仍然具有挑战性。一个关键的瓶颈在于具有尖峰网络模型的13个神经回路的反向建模，即识别量化对动力学14在神经记录中观察到的动力学14的参数配置。在这里，我们提出了从神经动力学（Automind）的自动化模型推断，以有效发现不变电路模型配置。自动源具有自适应16个尖峰神经元和聚类连接性的机械模型，该模型显示出丰富的时空动力学。概率17深生成模型（仅在网络模拟上进行训练），然后返回许多参数配置，一致18，具有给定的神经活动目标观察。应用于几个数据集，Automind发现了早期发育中人类脑类器官中同步网络爆发的电路模型19，以及捕获小鼠海马和皮质中神经偶像记录的20个复杂频率曲线的模型。在每种情况下，我们都会获得21个组成（非线性）参数子空间的配置，其中人口动态保持22不变。令人惊讶的是，不变子空间的全局和局部几何形状并不固定，但在不同的23个动态方面有所不同。一起，我们的结果阐明了24个种群动态的基础电路参数的动态依赖性不向导，同时证明了自动源对神经回路的反向建模的灵活性。25