XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一阶
电磁时空分化器
可以在空间和时间域中执行数学操作的时空光学计算设备可以提供前所未有的措施来构建高效且实时的信息处理系统。尤其重要的是要在紧凑的设计中实现综合功能，以更好地与电子组件整合。在这项工作中，我们基于非对称的跨表面的微波中的模拟时空区分剂实验表明，该微波在时空域中具有相位奇异性。我们表明，这种结构可以通过调整Spoof表面等离子体偏振子（SSPPS）的单向激发来引起理想的一阶区分和时间域中理想的一阶区分所需的时空传递函数。使用金属缝进行空间边缘检测，并通过不同宽度的高斯样时间脉冲检查设备的时间分化能力。我们进一步证实了此处证明的区别，即使有复杂的曲线，也可以检测到时空脉冲的急剧变化，理论上估计了空间和颞边检测的分辨率限制。我们还表明，通过此处实施的时空差异剂后的脉冲输入可以携带带有分形拓扑电荷的横向轨道角动量（OAM），从而进一步增加了信息数量。
衡量亚洲经济体的经济、社会和环境福祉
为检验数据集的平稳性，我们进行了两个有趋势和无趋势的面板单位根检验，结果列于表4。ADF-Fisher和PP-Fisher检验均证实，除人均GDP外，其余变量在水平上趋于平稳。人均GDP在一阶差分后趋于平稳。因此，人均GDP的积分阶为I(1)，其他变量均为I(0)。5.3面板协整
使用多输入ddtas
摘要：本文使用差异差异放大器（DDTAS）提出了一种通用的第一阶类似物过滤器。DDTA采用了在亚阈值区域运行的批量驱动（BD）多输入的MOS MOS驱动技术（MI-MIST）。这会导致低压和低功率操作能力。因此，DDTA在Cadence环境中使用UMC的130 nm CMOS技术设计，其运行速度为0.3 V，并且消耗了357.4 NW。与先前的作品不同，所提出的通用前类似物过滤器提供了单个拓扑内的低通，高通和全通滤波器的第一阶传输函数。所有滤波器都可以使用转移功能的非反转，反转和电压增益。此外，提出的结构提供了高输入和低输出阻抗，这是电压模式电路所需的。可以通过电子控制滤波器的极频率和电压增益。低通量过滤器的总谐波失真计算为-39.97 dB，施加的正弦波输入信号为50 mV pp @ 50 Hz。所提出的过滤器已用于实现正交振荡器，以确保新结构的优势。
基于FOPDT模型和CHR方法的飞轮储能集成微电网控制
孤岛微电网中频率不稳定或振荡的主要原因是负载不稳定和分布式发电机组 (DGU) 的功率输出变化。可再生能源供电的孤岛微电网系统面临的一个重大挑战是保持频率稳定性。为了解决这个问题，本文设计了一种比例积分微分 (PID) 控制器。首先，通过结合各种 DGU 和飞轮储能系统 (FESS) 构建孤岛微电网模型。此外，考虑 FESS 和 DGU 的一阶传递函数，得到一个线性化传递函数。该传递函数进一步近似为一阶加时间延迟 (FOPTD) 形式，以设计高效且易于分析的 PID 控制策略。使用 Chien-Hrones-Reswick (CHR) 方法评估 PID 参数，用于设定点跟踪和 0% 和 20% 超调的负载扰动抑制。与其他讨论的调整方法相比，用于 20% 超调的负载扰动抑制的 CHR 方法成为首选。所讨论方法的有效性通过频率分析和瞬态响应得到证明，并通过实时模拟得到验证。此外，表格数据呈现了调整参数、时域规范和比较频率图，支持了所提出的调整方法对所提出的孤岛模型的 PID 控制设计的有效性。
飞机控制理论 (r15a2113) - mrcet.ac.in
经典控制系统建模的局限性、多输入多输出系统。动态系统的状态空间建模、状态变量定义 - 状态方程。输出变量 - 输出方程。用向量矩阵一阶微分方程表示。矩阵传递函数、状态转换矩阵 - 矩阵指数、属性、状态方程的数值解、示例。状态方程的正则变换，特征值，实数不同，重复。可控性和可观测性-定义-意义。数字控制系统：概述-优点，缺点。
机器人与人工智能考试题目
1. 控制系统设计。控制系统的基本组件和系统配置。2. 系统的标准数学模型：输入输出模型、状态空间模型。3. 动态系统线性化与雅可比矩阵评估。4. 框图变换：串联、并联和反馈连接。5. 系统的结构特性：可控性和可观测性。6. 一阶和二阶系统：传递函数、阶跃响应、脉冲响应。7. 连续时间系统的稳定性：定义、s 平面根位置、Routh-Hurwitz
EE2003 / EE2003A / EE2003B
目标 1. 介绍基本类型的半导体电子器件和电路的操作和分析所使用的原理和技术，包括二极管和二极管电路、双极结型晶体管 (BJT) 和 BJT 放大器、金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 和 MOSFET 放大器以及运算放大器 (op-amps) 和运算放大器电路。 2. 介绍对具有正弦驱动源的一阶交流电路进行频域分析所使用的原理和技术。
从统计关系到神经符号人工智能
1. 逻辑推理。我们区分了两种逻辑推理方法：基于模型的和基于证明的。根据基于模型的观点，逻辑规则被解释为对布尔变量的一组约束。这种观点产生了 NeSy 方法，其中逻辑转化为神经网络的正则化损失。从证明论的角度来看，逻辑规则被视为推理规则，人们执行一系列推理步骤来获得查询的证明。这种观点导致了 NeSy 方法的产生，其中逻辑是神经网络架构的模板。2. 逻辑语法，我们根据命题、关系或一阶逻辑对系统进行分类。关系和一阶 NeSy 系统在其逻辑语句中引入逻辑变量，从而允许对其学习模块进行结构化（即模板化）定义。 3. 逻辑语义 ，为了实现基于梯度的学习，大多数 NeSy 系统引入了离散布尔逻辑语义的放宽。最常见的选择是模糊逻辑和概率逻辑。 4. 学习。NeSy 系统通常关注学习加权逻辑理论或神经网络权重的参数。一些系统还学习模型的结构，即逻辑规则的形状或神经模块的架构。 5. 符号与子符号。我们可以对比逻辑理论元素的两大类表示
工程技术与
目录：第一单元：代数、向量和几何；第一章：方程的解；第二章：线性代数：行列式、矩阵；第三章：向量代数与立体几何；第二单元：微积分；第四章：微分学及其应用；第五章：偏微分及其应用；第六章：积分学及其应用；第七章：多重积分和 Beta、Gamma 函数；第八章：向量微积分及其应用；第三单元：级数；第九章：无穷级数；第十章：傅里叶级数；第四单元：微分方程；第十一章：一阶微分方程；第十二章：一阶微分方程的应用；第十三章：线性微分方程；第十四章：线性微分方程的应用；第十五章：其他类型的微分方程；第 16 章：微分方程和特殊函数的级数解；第 17 章：偏微分方程；第 18 章：偏微分方程的应用；第五单元：复分析；第 19 章：复数和函数；第 20 章：复函数微积分；第六单元：变换；第 21 章：拉普拉斯变换；第 22 章：傅里叶变换；第 23 章：Z 变换；第七单元：数值技术；第 24 章：经验定律和曲线拟合；第 25 章：统计方法；第 26 章：概率和分布；第 27 章：抽样和推断；第 28 章：方程的数值解；第 29 章：有限积分