XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System两级
三种RTU节能技术的性能评估
选择一台配备单级压缩机和带感应电机的恒速送风机的 RTU 作为技术比较的基准。研究了三种改造策略。前两种策略涉及用两级或变速压缩机替换 RTU 的单级压缩机，并为恒速风扇添加变频驱动器 (VFD)。使用多级/变级压缩机可提高压缩机的部分负荷效率，最终可节省年度能源，并在 RTU 的设计容量大于其所服务的建筑空间的最大冷却负荷的情况下削减峰值需求。研究的第三项技术是使用高转子极开关磁阻电机 (SRM) 代替恒速送风机。SRM 应用于单速、两级和变速压缩机 RTU。SRM 电机通过磁阻扭矩运行。它们的定子极由直流 (DC) 电源驱动，使用交流电时需要逆变器和主动控制。这种固有特性使其在各种运行条件下都具有高效率。与 VFD 相比，它的效率也更高，因为它的开关频率要慢得多（南加州爱迪生 [SCE] 2018）。
EUT 2020 最终报告已通过.odt
(1) 电信行业竞争和技术变革的影响以及竞争对普遍服务的影响。 (2) 印第安纳州公共电信基础设施的现代化状况以及进一步加强基础设施所需的激励措施。 (3) 电信基础设施现代化对经济发展和教育机会的影响。 (4) 联邦和州两级现行的服务提供商监管方法及其有效性。 (5) 现行电信服务定价的经济和社会效益。 (6) 委员会认为适当的所有其他电信问题。
3.3 kV SiC MOSFET 加速电网连接储能
• BESS 使用隔离拓扑（例如双有源桥 (DAB) 后接有源前端转换器 (AFEC)）集成到 MV 电网（2.3 kV、4.16 kV 或 13.8 kV） • 与两级拓扑相比，3 级中性点钳位拓扑既降低了滤波器要求，又降低了 SiC MOSFET 两端的电压应力 • 根据电网电压，可以串联 SiC 3.3 kV MOSFET 二极管器件
量子态制备和非幺正演化与……
在基于酉门的量子设备上实现非酉变换对于模拟各种物理问题（包括开放量子系统和次归一化量子态）至关重要。我们提出了一种基于膨胀的算法，使用仅具有一个辅助量子位的概率量子计算来模拟非酉运算。我们利用奇异值分解 (SVD) 将任何一般量子算子分解为两个酉算子和一个对角非酉算子的乘积，我们表明这可以通过 1 量子位膨胀空间中的对角酉算子来实现。虽然膨胀技术增加了计算中的量子位数，从而增加了门的复杂性，但我们的算法将膨胀空间中所需的操作限制为具有已知电路分解的对角酉算子。我们使用此算法在高保真度的量子设备上准备随机次归一化两级状态。此外，我们展示了在量子设备上计算的失相通道和振幅衰减通道中两级开放量子系统的精确非幺正动力学。当 SVD 可以轻松计算时，所提出的算法对于实现一般的非幺正运算最为有用，在嘈杂的中型量子计算时代，大多数运算符都是这种情况。
有效处理数据集中缺失值，用于使用机器学习方法进行分类
摘要：缺少值的存在减少了机器学习模型在训练阶段学习的知识量，从而对分类精度产生了负面影响。为了应对这一挑战，我们介绍了支持向量机（SVM）回归的使用来推出丢失值。此外，我们提出了一个两级分类过程，以减少错误的分类数量。我们对提出方法的评估是使用PIMA印度数据集进行糖尿病分类的。我们比较了五种不同的机器学习模型的性能：天真的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），随机森林（RF）和线性回归（LR）。我们的实验结果表明，SVM分类器的精度最高为94.89％。RF分类器的精度最高（98.80％），而SVM分类器的召回率最高（85.48％）。NB模型的F1得分最高（95.59％）。我们提出的方法通过解决数据集中缺失值的问题来在早期阶段检测糖尿病提供了有希望的解决方案。我们的结果表明，使用SVM回归和两级分类过程可以显着提高糖尿病分类的机器学习模型的性能。这项工作为糖尿病研究领域提供了宝贵的贡献，并突出了解决机器学习应用中缺失值的重要性。
量子状态制备和对角算子的非自动进化
实现基于统一的量子量子设备上的非单身转换对于模拟各种物理问题至关重要，包括开放量子系统和亚范围量子量子状态。我们提出了一种基于扩张的算法，用于使用仅使用一个Ancilla量子的概率量子计算模拟非自动操作。我们利用奇异值分解（SVD）将任何通用量子运算符分解为两个单一操作员和对角线非单身操作员的产物，我们证明可以通过对角度扩张的空间中的对角线统一操作员来实施，这可以实现。扩张技术增加了计算中的Qubit数量，因此，我们的算法将扩张空间中所需的操作限制为对角统一操作员，该操作员已知电路分解。我们使用此算法在具有高忠诚度的量子设备上准备随机的亚标准化两级状态。此外，我们介绍了在dephasing通道中的两级开放量子系统的准确非单身动力学和在量子设备上计算的振幅阻尼通道的准确非单身动力学。提出的算法对于可以轻松计算SVD时实施一般的非独立操作是最有用的，在嘈杂的中间规模量子计算时代，大多数运营商就是这种情况。
提高高比例可再生能源接入低碳能源系统电压调节能力的控制策略
摘要：在低碳能源系统中，由于高比例可再生能源接入会导致系统电压调节能力下降，因此一旦发生电压超标现象，容易造成大面积可再生能源脱网、停电事故。为了提高低碳能源系统的电压调节能力，本文提出了一种两级送端电网过电压抑制策略。首先，研究高比例可再生能源接入低碳能源系统送端电网过电压现象的发生原理，提出一种由整流站集中控制和分布式电源电网灵活资源控制两级组成的过电压控制策略。然后，利用PSO算法和一致性算法对建立的控制模型进行求解。最后，基于实际运行电网数据建立仿真系统，通过仿真验证所提出的控制策略。结果表明，本文提出的控制策略在各种运行工况下，均能有效抑制交流母线暂态过电压，提高高比例可再生能源送端电网的运行稳定性。此外，在白天过电压调节过程中，可以充分发挥柔性调节设备的潜力，缩短电压超限持续时间，降低电压超限峰值，有助于降低电网可再生能源浪费率。
手性波导 QED 中多体光子束缚态的动力学
我们从理论上研究了手性波导中光子的少体和多体动力学。特别是，我们研究了脉冲通过手性耦合到波导的 N 个两级系统集合的传播。我们表明，该系统支持相关多光子束缚态，这些束缚态具有明确定义的光子数 n，并以 1 =n 2 的群延迟比例在系统中传播。这产生了一个有趣的结果，即在传播过程中，入射相干态脉冲会分解为不同的束缚态分量，这些分量可以在足够长的系统中在输出端空间分离。对于足够多的光子和足够短的系统，我们表明 n 体束缚态的线性组合恢复了自诱导透明中众所周知的平均场孤子现象。因此，我们的工作涵盖了从少光子量子传播到真正的量子多体（原子和光子）现象以及最终的量子到经典跃迁的整个范围。最后，我们证明束缚态可以与额外的光子发生弹性散射。总之，我们的结果表明，光子束缚态是真正独特的物理对象，它来自光子和两级发射器之间最基本的光物质相互作用。我们的工作为在手性波导 QED 中研究量子多体物理和光子孤子物理打开了大门。
与务实语义交流的心理理论推理
摘要 - 在本文中，提出了一个务实的语义沟通框架，该框架提出了两种智能代理之间有效的面向目标的信息共享。特别是，语义被定义为封装从数据中提取的不同特征之间的典型因果关系和依赖关系的因果状态。所提出的框架利用了机器学习（ML）的新兴概念，称为心理理论（Tom）。它采用动态的两级（无线和语义）反馈机制来连续微调发射器的神经网络组件。感谢汤姆（Tom），发射器模仿了接收者创建神经网络操作语义解释的实际心理状态。然后，由于提出的动态两级反馈机制，接收器的估计心理状态被动态更新。在较低级别，传统的通道质量指标用于根据无线通信通道的质量优化通道编码过程，从而确保将语义表示形式有效地映射到有限的星座。此外，还引入了语义反馈水平，提供了有关接收者感知的语义效果的信息，并以最小的开销提供了信息。数值评估证明了该框架与减少量的有效通信的能力，同时保持相同的语义，优于不利用基于TOM的推理的常规系统。
切姆斯福德地方计划 - 合作责任战略
2011 年《地方主义法》将战略事项定义为：（a）对至少两个规划区具有或将具有重大影响的土地的可持续发展或使用，包括（特别是）用于或与战略性基础设施相关的土地的可持续发展或使用，且对至少两个规划区具有或将具有重大影响，以及（b）在两级区域内进行土地的可持续发展或使用，若该开发或使用 - （i）属于县级事务，或（ii）对县级事务具有或将具有重大影响。