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DC变压器用于直流分布和传输
Yingzong Jiao获得博士学位。中国Zhejiang大学（ZJU）的电气工程学士学位，目前是Harbin Technology（HIT）的电气工程与自动化学院的助理教授。 他是与DC可再生收藏和DC/DC电源转换有关的5个研究项目的PI。 他在电力电子和电力系统领域发表了10多篇期刊论文，这些论文与可再生能源集成在一起。 在PEDG2023和EPE2023的会议上，他获得了HVDC 2020会议上的最佳纸张奖。 Ning Wang（IEEE学生会成员）获得了学士学位 硕士学位，中国达利安海洋大学的学位，硕士学位 毕业于中国哈尔滨理工学院（HIT），2023年。 他目前正在攻读博士学位。电力电子学位。 他当前的研究兴趣包括高功率DC变压器，MVDC收集/分配系统以及中频变压器的设计。Yingzong Jiao获得博士学位。中国Zhejiang大学（ZJU）的电气工程学士学位，目前是Harbin Technology（HIT）的电气工程与自动化学院的助理教授。他是与DC可再生收藏和DC/DC电源转换有关的5个研究项目的PI。他在电力电子和电力系统领域发表了10多篇期刊论文，这些论文与可再生能源集成在一起。在PEDG2023和EPE2023的会议上，他获得了HVDC 2020会议上的最佳纸张奖。Ning Wang（IEEE学生会成员）获得了学士学位 硕士学位，中国达利安海洋大学的学位，硕士学位 毕业于中国哈尔滨理工学院（HIT），2023年。 他目前正在攻读博士学位。电力电子学位。 他当前的研究兴趣包括高功率DC变压器，MVDC收集/分配系统以及中频变压器的设计。Ning Wang（IEEE学生会成员）获得了学士学位硕士学位，中国达利安海洋大学的学位，硕士学位毕业于中国哈尔滨理工学院（HIT），2023年。他目前正在攻读博士学位。电力电子学位。他当前的研究兴趣包括高功率DC变压器，MVDC收集/分配系统以及中频变压器的设计。
用于机器学习的变压器；深度潜水
名称：Kamath，Uday，作者。标题：用于机器学习的变压器：深度潜水 / Uday Kamath，肯尼斯·L·格雷厄姆（Kenneth L.描述：第一版。| Boca Raton：CRC出版社，2022。|包括书目参考和索引。标识符：LCCN 2021059529 | ISBN 9780367771652（精装本）| ISBN 9780367767341（平装）| ISBN 9781003170082（电子书）主题：LCSH：神经网络（计算机科学）。|计算智能。|机器学习。分类：LCC QA76.87 .K354 2022 | DDC 006.3/2--DC23/ENG/20220218 LC记录可从https://lccn.loc.gov/2021059529
使用循环变压器的图形算法
由于有希望的经验进步，使用神经网络的图算法最近引起了极大的兴趣。这激发了对神经网络如何通过关系数据复制推理步骤的进一步理解。在这项工作中，我们研究了变压器网络从理论角度模拟算法的能力。我们使用的体系结构是一个循环变压器，其额外的注意力头与图形相互作用。我们通过构造证明，该架构可以模拟单个算法，例如Dijkstra的最短路径，广度和深度搜索，以及Kosaraju的强烈连接组件以及同时的多种算法。网络中的参数数不会随输入图大小而增加，这意味着网络可以模拟任何图的上述算法。尽管有有限的精确度，但我们在解决方案中的模拟显示了一个限制。最后，当利用额外的注意力头时，我们显示出具有恒定宽度的图灵完整性结果。
深度学习和变形金刚中的硕士论文
组合优化在多样化的物流，制造，基因组学和合成生物学等多样化的领域中的许多现实应用中都起着至关重要的作用。这些问题及其复杂的变化的NP坚硬性质使它们难以解决。传统方法通常依赖于数十年研究的确切算法和启发式方法。但是，他们在可伸缩性和对其他问题的适应性方面挣扎。为了克服这些局限性，深度学习的成功导致了神经组合优化（NCO）的出现，后者从传统方法偏离了传统方法，以利用神经网络的概括能力。在这里，通过从数据中学习无需手动制定算法规则的数据，对神经网络进行了培训，从而生成了近乎最佳的解决方案。
使用带有 PLC 的变压器自动负载分配...
1 浦那 COEP 科技大学电气工程系主任 2、3、4、5 浦那 COEP 科技大学电气工程系学生 摘要：在改进电力系统中变压器的工作方式方面，可编程逻辑控制器 (PLC) 变得非常重要。它们帮助我们管理电流，确保电网保持稳定可靠。本摘要讨论了如何使用 PLC 专门在变压器之间共享负载，解释了这为何重要以及它的工作原理。PLC 就像智能负载共享系统背后的大脑。它们使用复杂的指令并快速处理数据以确保变压器均匀分配负载。使用 PLC 使我们能够密切关注电力的分配方式并根据需要进行调整，尤其是在电力需求上升或下降时。基于 PLC 的负载共享通过将传感器、开关和通信工具连接在一起来工作。这让 PLC 能够收集有关用电量和系统状况等信息的实时信息。有了这些数据，他们就可以做出明智的决定，决定如何平衡变压器之间的负载。为了使基于 PLC 的负载共享工作良好，我们需要创建适合每个变压器需求的自定义指令。这些指令告诉 PLC 如何读取数据、预测用电量变化并相应地调整负载共享。PLC 还可以帮助系统的不同部分顺利地相互通信。这意味着它们可以轻松共享信息并协同工作以平衡整个电网的负载。使用强大的通信工具，PLC 可以创建一个统一的系统来监控和控制变压器的工作方式，无论它们位于何处。PLC 的一大优点是它们非常灵活。它们可以调整以适应不同情况和不同类型的电力系统。这意味着基于 PLC 的负载共享可以轻松添加到现有电网中，从而更容易处理电力需求的变化和增长。简而言之，使用 PLC 在变压器之间共享负载是使电力系统更好地运行的一种明智方法。它们帮助我们密切关注事物，根据需要进行调整，并确保一切顺利运行，从而提高整个系统的效率、可靠性和弹性。关键词：PLC、继电器、远程控制、
变形金刚：纯粹基于注意力的网络学习
自我注意事项是指神经网络自行找出序列的哪些部分，例如单词句子或图像中的一系列斑点，共同有助于解决手头的问题。例如，对于语言翻译，自我注意力的目标是找出源语言中哪些单词在一起有助于目标语言中任何单个单词的产生。另一方面，在图像识别中，自我注意力将有助于网络弄清楚哪些补丁程序共同做出了最大的贡献，可以正确预测类标签。
使用 Transformer 进行药物靶标结合亲和力预测
摘要 — 药物发现通常很困难、昂贵且成功率低。药物发现和药物再利用的早期阶段的重要步骤之一是确定药物-靶标相互作用。结合亲和力表示药物-靶标对相互作用的强度。在这方面，已经开发了几种计算方法来预测药物-靶标结合亲和力，并且这些模型的输入表示已被证明在提高准确性方面非常有效。虽然最近的模型比第一个模型更准确地预测结合亲和力，但它们需要靶蛋白的结构。尽管人们对蛋白质结构有浓厚的兴趣，但已知序列和实验确定的结构之间存在巨大差距。因此，找到合适的药物和蛋白质序列表示对于药物-靶标结合亲和力预测至关重要。在本文中，我们的主要目标是评估药物和蛋白质序列表示以改进药物-靶标结合亲和力预测。
使用变压器无监督的大脑异常检测和分割
病理脑外观可能是如此异质，以至于仅作为异常而言可以理解，这是由于它们偏离正常性而不是任何特定的病理特征而定义的。在医学成像中最艰巨的任务中，检测这种异常需要正常大脑的模型，将紧凑性与复杂的，远程相互作用的表达性结合在一起，以表征其结构组织。这些要求是变形金刚比其他候选候选体系结构具有更大的满足潜力，但是它们对数据和计算资源的要求抑制了它们的应用。在这里，我们将矢量定量的变异自动编码器的潜在表示与自动回应变压器的集合结合在一起，以在相对适度的数据制度内以低计算成本以低计算成本实现的健康脑成像数据来偏离健康的脑成像数据，从而实现无监督的异常检测和分割定义。我们将我们的方法与涉及合成和实际病理病变的一系列实验中的当前最新方法进行了比较。在实际病变上，我们对来自英国生物库的15,000名放射线正常参与者进行训练，并评估四个不同的脑MR数据集，患有小血管疾病，脱髓鞘病变和肿瘤。我们在图像和像素方面都表现出了出色的异常检测性能，而无需后处理就可以实现。这些结果引起了对变压器在这项最具挑战性的成像任务中潜力的关注。关键字：变压器，无监督的异常分割，异常检测，neu-Roimaging，vector量化变异自动编码器
非晶铁心液浸配电变压器
我们要感谢以下为本研究提供宝贵信息的公司：ABB、Austin Energy、BC Hydro、Central Maloney、Eaton、Federal Pacific、Graybar Electric、Hawaii Energy、Howard Industries、Hydro Quebec、Kinectrics、Los Angeles Department of Water and Power、Metglas Inc.、Nashville Electric Service、National Electric Service、National Grid、National Rural Electric Cooperative Association、NEMA、Powersmiths International、Santee Cooper、Schneider Electric、Siemens Transformers Canada Inc. 和 Square D/Schneider Electric。我们非常感谢 16 家 BPA 客户公用事业公司提供有关其公用事业变压器采购的信息。这些组织包括：Clallam PUD、Clark PUD、Clearwater Power Co.、Consumers Power Inc.、Franklin PUD、Idaho Falls Power、Kootenai Electric Co-op、Lakeview Light and Power、Lower Valley Energy、Mason PUD No. 3、Nespelem Valley Electric Co-op、Ravalli Electric Co-op、Snohomish County PUD、Tacoma Power、Tillamook PUD 和 Vigilante Electric Co-op。我们还要感谢协助该项目的 BPA 和 WSU 能源计划工作人员，即 BPA 的 Debra Bristow 和 Keshmira McVey 以及 WSU 的 Karen Janowitz。