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UCC5880-Q1 隔离式 20A 可调节栅极驱动 IGBT/SiC MOSFET 栅极驱动器，具有高级保护功能，适用于汽车应用数据表 (Rev. A)
• 具有实时可变驱动强度的双输出驱动器 – ±15A 和 ±5A 驱动电流输出 – 数字输入引脚 (GD*)，用于在没有 SPI 的情况下调整驱动强度 – 3 个电阻设置 R1、R2 或 R1||R2 – 集成 4A 有源米勒钳位或可选外部驱动器用于米勒钳位晶体管 • 初级侧和次级侧有源短路 (ASC) 支持 • 内部和外部电源的欠压和过压保护 • 驱动器芯片温度感应和过温保护 • 短路保护： – 对 DESAT 事件的响应时间为 110ns – DESAT 保护 – 最高 14V 的选择 – 基于分流电阻的短路 (SC) 和过流 (OC) 保护 – 可配置的保护阈值和消隐时间 – 可编程软关断 (STO) 和两级软关断 (2STO) 电流 • 集成 10 位 ADC – 能够测量电源开关温度、DC Link 电压、驱动器芯片温度、DESAT 引脚电压、VCC2 电压 –可编程数字比较器 • 高级 VCE/VDS 钳位电路 • 符合功能安全标准 – 专为功能安全应用而开发 – 提供文档以帮助符合 ASIL D 标准的 ISO 26262 系统设计 • 集成诊断： – 保护比较器的内置自检 (BIST) – 用于功率器件健康监测的栅极阈值电压测量 – INP 至晶体管栅极路径完整性 – 内部时钟监控 – 故障报警和警告输出 (nFLT*) – ISO 通信数据完整性检查 • 基于 SPI 的器件重新配置、验证、监控和诊断 • 150V/ns CMTI • 符合 AEC-Q100 标准，结果如下： – 器件温度等级 1：-40°C 至 +125°C 环境工作温度
类风湿关节炎临床前阶段的肠道微生物组和肠炎
抽象的背景粪便prevotellaceae和其他微生物与类风湿关节炎（RA）和临床前RA有关。我们在RA的临床前阶段进行了定量的微生物组分析研究。方法的RA（RA-FDR）患者的一级亲属分为四组：对照，健康无症状RA-FDR；高遗传风险，无症状的RA-FDR，具有共享表位的两个副本；自身免疫性，无症状的RA-FDR，具有RA相关自身免疫性；以及有症状的，临床上可疑的关节肢或未经治疗的新发行RA。粪便样品并冷冻。16S测序，使用DADA2 Pipeline和Silva数据库处理。细胞计数（细胞仪）和粪便钙染色蛋白（酶联免疫吸附测定，ELISA）。使用非参数测试进行了微生物群落分析，例如方差的排列多元分析（Permanova），Wilcoxon和Kruskal-Wallis或Aldex2。结果总共包括371名个人，并根据其疾病的临床前阶段进行分类。组的年龄，性别和体重指数相似。我们发现临床前阶段（Permanova，R2 = 0.00798，p = 0.56）的定量微生物组轮廓没有显着差异，尤其是prevotellaceae丰度没有群体差异。使用相对微生物组分析数据（Permanova，R2 = 0.0073，p = 0.83）或16S序列计数上的Aldex2相似。关于粪便钙染色素，我们发现组之间没有差异（p = 0.3）。结论我们无法识别与RA的临床前阶段相关的微生物组轮廓。仅在具有最明显表型的个体的亚组中，我们才适度检索了先前报道的关联。
如何引用：Maesya，Aries等。 Al。，（2023）。基于监督学习算法的手机价格预测。国际应用E
摘要 - 移动电话的价格是市场上移动产品成功的最重要因素之一。根据其功能预测手机价格的回归方法可以帮助公司确定新手机的价格。这项研究研究了可显着预测价格并开发模型以使用两种方法预测价格的变量，即线性回归和随机森林方法。该实验使用的数据从Kaggle下载，其中包含145个手机价格和功能。发现，线性回归和随机森林算法可以提供相对良好的手机预测，其MAPE评分低于10％和R2得分以上95％以上。随机森林方法预测价格略好于线性回归。
可持续性报告2024
此评估依赖于我们对风险R2的评估，这与巴黎协议中的碳税和定价机制有关。通过应用国际能源机构世界能源模型的最新碳价格预测，我们估计，到2050年，范围3排放的财务影响约为每年3000万英镑，最初表明“高”风险评级。但是，我们认为，考虑到这将对更广泛的经济产生的毁灭性后果，政府实际上会对相对非能量密集型部门施加如此大量的碳税是不可能的。因此，我们已行使酌处权将风险归类为长期的“媒介”。
标准 CIP–002–3(X) — 网络安全 - NERC
R3.关键网络资产识别 — 使用根据要求 R2 制定的关键资产清单，责任实体应制定一份对关键资产运行至关重要的相关关键网络资产清单。控制中心和备用控制中心的示例包括主站点和远程站点的系统和设施，这些系统和设施提供监控和控制、自动发电控制、实时电力系统建模和实时公用设施间数据交换。责任实体应至少每年审查一次此清单，并在必要时进行更新。就标准 CIP-002-3 (X) 而言，关键网络资产还应具有以下特征之一：
可解释人工智能（XAI）驱动的振动传感方案，用于智能表面磨削过程中的表面质量监测
局部可解释和模型无关解释 (LIME) 是一种可解释的人工智能 (XAI) 方法，用于识别智能磨削过程中预测平均表面粗糙度 (Ra) 的全局重要时频带。智能磨削装置包括一台 Supertech CNC 精密表面磨床，配备一个 Dytran 压电加速度计，沿切线方向 (Y 轴) 安装在尾座主轴上。每次磨削时，都会捕获振动特征，并使用 Mahr Marsurf M300C 便携式表面粗糙度轮廓仪记录地面真实表面粗糙度值。在整个实验中，粗糙度值范围为 0.06 至 0.14 微米。提取磨削过程中收集的每个振动信号的时间频域频谱图帧。建模卷积神经网络 (CNN) 以基于这些频谱图帧及其图像增强来预测表面粗糙度。最佳 CNN 模型能够预测粗糙度值，总体 R2 分数为 0.95，训练 R2 分数为 0.99，测试 R2 分数为 0.81，仅使用 80 组振动信号（对应 4 次实验，每次 20 次试验）。虽然数据量不足以保证在现实场景中达到这样的性能指标，但可以提取这些复杂的深度学习模型捕获的关系背后的统计一致的解释。在开发的表面粗糙度 CNN 模型上实施了 LIME 方法，以识别影响预测的重要时频带（即频谱图的超像素）。基于在频谱图帧上确定的重要区域，确定了影响表面粗糙度预测的相应频率特性。基于 LIME 结果的重要频率范围约为 11.7 至 19.1 kHz。通过基于重要频率范围并考虑奈奎斯特标准将采样率从 160 kHz 降低到 30、20、10 和 5 kHz，证明了 XAI 的强大功能。通过仅提取低于其相应奈奎斯特截止值的时间频率内容，为这些范围开发了单独的 CNN 模型。通过比较模型性能提出了一种适当的数据采集策略，以论证选择足够的采样率来成功且稳健地捕捉磨削过程。© 2023 制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）由 NAMRI/SME 科学委员会负责同行评审。关键词：卷积神经网络；可解释机器学习；XML；可解释人工智能；XAI；局部可解释和模型无关解释；LIME；表面粗糙度；表面磨削；光谱图
微电子电路第 8 版 - 牛津学习链接
********问题：P7_31 **************** ****** 主电路从这里开始************** M1 VD VG 0 0 NMOS0P18 + L=0.5u + W=12u + M=1 V2 VDD 0 1Vdc I1 VDD VD DC 200u R1 VG VD 22MEG TC=0,0 R2 0 VO 15k TC=0,0 C1 VD VO 1 TC=0,0 C2 VI VG 1 TC=0,0 V3 VI 0 AC 1 +SIN 0 10m 1k 0 0 0 ******* 主电路从这里结束********************************************** ***************** NMOS 模型从这里开始 ************************************* .model NMOS0P18 NMOS(Level=1 VTO=0.8 GAMMA=0.3 PHI=0.84 + LD=0 WD=0 UO=450 LAMBDA=0.05 TOX=4.08E-9 PB=0.9) ***************** NMOS 模型到此结束 *****************************************
朝着更高的绩效管理和机器学习框架
摘要：本文提出了一种在高等教育机构中进行管理和机器学习的新结构，该结构旨在提高组织的效率和整体学生的成功。框架带来了颁布多种分析技术的颁布，例如预测建模和数据驱动的决策，这有助于制定准确的计划策略，以提供持续的改进。在机器学习中的四种算法 - 线性回归，决策树，随机森林和多层人士的观察，以查看它们是否预测了学生成功，教师生产率和机构效率的重要绩效标记。结果说明了多层感知器算法作为表现最好的人，获得了0.018的MSE，MAE为0.105，R2得分为0.842，显示了