•市场区域的分裂在2030年将南部的电价提高了8欧元/兆瓦,与SESARIO NOSPLIT相比,在北部最多将其减少6欧元/兆瓦。分为两个电价区域可降低重新配置成本,从而减少消费者的电网费用。此成本节省适用于两个区域,在计算消费者的成本时必须考虑到。
Plasma Quad Plus 过滤器是一种二级过滤器,利用强大的等离子技术产生离子,从而抑制空气中的污染物。该过滤器可捕获小至 PM2.5 的颗粒,直径为 2.5 微米或更小(0.0025 毫米)。这些颗粒可能对您的健康有害。火、木材加热器和发动机排气产生的烟雾是这些颗粒的常见来源。
分裂学习(SL)和联合学习(FL)的整合提供了一个令人信服的机会,可以解决两种方法的固有局限性,并创建更强大的,具有隐私性的分布式学习系统。拆分学习,涉及将机器学习模型跨多个方分开,并在数据隐私和计算效率方面具有优势。通过分发模型组件,敏感数据保持本地化,从而减轻与集中数据收集相关的隐私风险。此外,SL可以通过在Singh等人的多个设备上分配训练工作量来提高计算效率,2019年。联合学习专注于分散数据的培训模型,而无需共享原始数据。这种方法在实现协作模型开发的同时保留了数据隐私。但是,FL可能会遭受沟通开销和处理异质数据分布的挑战。结合这两种技术具有创造一种协同方法的潜力,该方法在减轻它们的弱点的同时利用了两者的优势。例如,通过将SL的模型分区与FL的分散培训集成在一起,可以解散既具有隐私性且在计算上有效的分布式学习系统。这种组合还可以通过减少数据异质性和改善收敛性的影响来增强系统的鲁棒性。此外,SL和FL之间的协同作用可以为研发开辟新的途径。例如,探索针对不同类型的模型和数据分布的最佳分区策略是一个关键的调查领域。此外,开发有效的通信协议,用于在联合设置中的分配模型组件之间交换模型更新对于实际实施至关重要。总而言之,分裂学习和联合学习的结合为开发更安全,高效和可扩展的分布式学习系统提供了有希望的途径。通过仔细考虑两种方法的优势和劣势,研究人员和从业人员都可以释放这种协同组合的全部潜力。
摘要 — 神经形态计算利用时间数据的稀疏性,通过在每个时间步骤激活一小部分神经元和突触来降低处理能量。当部署用于边缘系统中的分割计算时,远程神经形态处理单元 (NPU) 可以通过使用稀疏脉冲无线电 (IR) 波形进行异步通信来降低通信功率预算。这样,输入信号稀疏性直接转化为计算和通信方面的节能。然而,对于红外传输,总能耗的主要贡献者仍然是维持主无线电开启所需的功率。这项工作提出了一种新颖的架构,将唤醒无线电机制集成到由远程、无线连接的 NPU 组成的分割计算系统中。基于唤醒无线电的神经形态分割计算系统设计的一个关键挑战是选择用于感知、唤醒信号检测和决策的阈值。为了解决这个问题,作为第二项贡献,本研究提出了一种新颖的方法,该方法利用物理系统的数字孪生 (DT)(即模拟器)以及称为“先学习后测试 (LTT)”的顺序统计测试方法,提供理论上的可靠性保证。所提出的 DT-LTT 方法广泛适用于其他设计问题,并在此展示了神经形态通信。实验结果验证了设计和分析,证实了理论上的可靠性保证,并说明了可靠性、能耗和决策信息量之间的权衡。
摘要:对更好性能和更高舒适度的需求不断推动着对新功能的搜索。在当今的应用中,泵需要长时间连续运行。因此“运行可靠性”是一个关键因素。离心泵是一种流体输送机器,其离心能由旋转的空气产生。泵用于输送流体。旋转动力通常来自电动汽车,由发动机和发动机转动。市场上对离心泵的需求很大。构造相对便宜、耐用且简单,其高速度使得可以将泵直接连接到无与伦比的汽车上。离心泵提供恒定的流体流量,并且可以轻松吹扫而不会损坏泵。泵的可靠性问题涉及大量的维修,以及化工厂、炼油厂和许多电器无法使用的成本。本文介绍了泵故障的最常见原因,以及如何在泵选择过程中使用适当的分析和程序在大多数情况下避免这些故障。具体来说,关键问题包括泵将在最佳效率点 (BEP) 旁边的哪个位置运行。正确的泵选择和安装可避免错位。本文解释了分体式断流泵故障的各种原因。
• 规格基于以下条件:T1 — 条件:室内温度为 27˚CDB / 19˚CWB,室外温度为 35˚CDB / 24˚CWB。T3 — 条件:室内温度为 29˚CDB / 19˚CWB,室外温度为 46˚CDB / 24˚CWB。* 当外部静压为 60Pa 时,给出风量。 • 规格和设计如有变更,恕不另行通知,以进行进一步改进。请咨询您的经销商。
分体式空调设计用于为单个房间或开放空间提供制冷和供暖。KSI 分体式空调由位于墙上的室内机和位于室外方便位置的室外机组成。它们通过管道连接,管道在两个单元之间移动制冷剂以调节温度。两个单元协同工作,为您创造完美的室内气候。