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集成，准确且负担得起的孤立电压传感
新的隔离电压传感放大器和调节器的新投资组合旨在通过降低的解决方案尺寸和成本来提高准确性，并使用集成的电阻分隔线，固定增益单端单端输出或比率单端单端输出选项。
使用FRET -COHEN LAB
微生物动蛋白衍生的遗传编码电压指标（GEVIS）是绘制细胞培养和活体动物生化动力学的强大工具。förster共振能量转移（FRET） - 粘胶GEVIS使用电压依赖于附着的荧光团的淬灭，达到高亮度，速度和电压敏感性。然而，据报道，在两光子（2p）激发下，大多数fret-opsin gevis的电压灵敏度降低或消失。在这里，我们研究了fret-opsin gevis voltron1和voltron2的光体物理学。我们发现，这两种GEVI的先前报道的负电压敏感性来自光循环间介导，而不是来自Opsin基态。两个GEVI的电压敏感性都是IL弹性强度的非线性功能；对于Voltron1，灵敏度在低强度照明下扭转了符号。使用光循环优化的2P照明方案，我们在活小鼠的桶形皮层中使用voltron2进行了2p电压成像。这些结果为体内的fret-oppin gevis optive of速2P电压成像打开了大门。
更高电压可编程电源助力800V电动汽车发展
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2024-11-次级摩比 - 远离 - 摩尔电压。 ... div>
皇后镇湖区（昆士兰州或地区）面临挑战，其能力，弹性和负担能力向该地区供应。MBIE的咨询文件指出，采用230V +10％/-6％是“减轻低压网络上潜在限制的成本最低的选择” 2。QLDC非常支持任何标准变化，以减轻以最低成本方式使用分布式生成的限制。由于Aurora的定制价格路径（CPP），昆士兰州的网络费用已经显着增加，并且尚未完全理解其最近对CPP重新开放的应用的含义。QLDC支持任何法规的变化，避免了该地区居民和企业的上流压力，而不会损害供应的安全性和可靠性。MBIE已标志着更新电压标准可能需要对其他标准3的相关更新3。QLDC鼓励MBIE迅速采取行动，以确保整体标准保持清晰，一致和合身。
低压开关设备和控制设备-第5-1部分
国家前言 该印度标准草案（第三次修订）与国际电工委员会（IEC）颁布的 IEC 60947-5-1:2024“低压开关设备和控制设备 - 第 5-1 部分：控制电路设备和开关元件 - 机电控制电路设备”相同，将由印度标准局根据低压开关设备和控制设备分会的建议和电工部门理事会的批准予以采纳。
探索电源电压和温度
摘要。本文深入研究了在XOR-XNOR细胞中应用的常规和非常规设计方法。这些单元在各种算术逻辑电路中起着至关重要的作用，在低压和功率水平下运行的VLSI设计中具有很大的计算能力。本文研究了与常规和非规定设计策略相关的困难。此外，它对当前文献中有关电路设计参数的不同XOR/XNOR单元进行了相对评估。这项研究的结果表明，低技术节点中碳纳米管现场效应晶体管（CNTFET）技术的采用显着降低了电路延迟，而浮动栅极金属氧化物半导体（FGMOS）技术在电路电力效率方面显示出卓越的解释。讨论还涵盖了FinFET技术在创建XOR/XNOR细胞中的利用。本文评估了这些XOR/XNOR细胞的电压和温度弹性。使用22nm技术节点的HSPICE工具进行了分析。基于FGMO的XOR/XNOR细胞表明，对电压和温度波动的弹性最高。采用非常规技术遇到的主要挑战涉及缺乏适当的仿真模型和复杂的制造过程。这些挑战特别阻碍了这些开拓性方法的进步和采用。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
Coordinated planning for flexible interconnection and energy storage system in low-voltage distribution networks
这些挑战的常规方法涉及增强分销网络。然而，主要和二级设备的重大升级和重建可能需要更长的建筑时间表和大量投资。此外，由于反向功率的短时间和分配变压器的过载问题，升级设备的利用效率仍然相对谦虚。PV逆变器的反应性调节能力可用于减轻比例很高的PVS分配网络中的过电压问题[6]。在[7]中提出了将单相DPV逆变器与不同阶段连接到不同阶段的分布式反应性补偿方法。但是，即使可以缓解过电压问题，此方法也无法管理供需方面之间的实际功率不平衡。此外，传统的交流分布网络通过更改互连开关的状态来实现电力传输；但是，它们在短时间内的表现有限[8]。回应，学者提出了灵活互连的概念，以替代传统开关，从而通过灵活的功率传递有效地适应PV [9-11]。
TEVoT：动态电压和温度变化下功能单元的时序误差建模
摘要 —随着 CMOS 技术的不断扩展，微电子电路越来越容易受到微电子变化的影响，例如工作条件的变化。这种变化会导致微电子电路的延迟不确定性，从而导致时序误差。电路设计人员通常在电路和架构设计中使用保守的保护带来解决这些错误，但这可能会导致操作效率的显著损失。在本文中，我们提出了 TEVoT，这是一种监督学习模型，可以预测不同工作条件、时钟速度和输入工作负载下功能单元 (FU) 的时序误差。我们执行动态时序分析来表征不同条件下 FU 的延迟变化，并在此基础上收集训练数据。然后，我们从训练数据中提取有用的特征并应用监督学习方法建立 TEVoT。在 100 种不同的工作条件、4 种广泛使用的 FU、3 种时钟速度和 3 个数据集中，TEVoT 的平均预测准确率为 98.25%，比门级仿真快 100 倍。我们进一步使用 TEVoT 通过将电路级时序误差暴露到应用程序级来估计不同操作条件下的应用程序输出质量。在 100 种操作条件下，TEVoT 对两个图像处理应用程序的平均估计准确率达到 97%。