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fogstarenergy_16.1kwh电池
穿上适当的安全装备，例如手套和眼睛保护这些电池很重（140kg） - 在插入机架电池之前，请始终获得帮助，以使其接地橱柜，不反向极性逆转极性，不会与任何电池连接到串联的任何电池，确保始终使用隔热工具，请务必使用电池，以确保将电池固定在电池上，以确保所有电池都可以在电池上旋转，使得所有电池都可以在电池上固定。充电器/逆变器仅在48V名义系统上进行适当编程，不要与其他电池（例如15s）连接，确保安装遵循适用的本地，国家和所有法律电气规定的安装，应通过合格且知识渊博的人员来执行适用的电缆尺寸，并确保适当的电缆在适当的电池内进行电池，以确保将其设置在电池中，以确保将电池置于电池中，使电池保持适用于电池。危险，热或易燃环境将设备安装在不存在儿童和宠物的位置，如果有任何电气气味或过多的热量，请不要油漆，或者在电池上喷漆，使用断路器开关，然后与当地的消防局联系，仅用干布清洁电池 - 不要使用任何液体，不使用任何液体，喷雾清洁剂，清洁剂，气雾剂或任何类型的溶剂。
电子防空设备
a.控制单元 - 控制单元应为一台 PC 设备，并配备系统所需的必要外围设备和接口。应提供密码，以便仅向授权人员提供登录系统的权限。PC 应配备标准的 80 列点阵打印机和 14 英寸标准 VDU，并配备可拆卸键盘。应具有足够的内存，能够记录一个月内所有事件/操作及其发生时间的信息，同时还应具备在需要时读取和打印已启动信息的功能。还应能够将存储的数据传输到软盘中。并根据需要打印事件。通过适当的命令，它应提供以下段落中指出的设施：1.向主站发送信号。主站又应向分站发送信号，以便切换连接到主站和分站的用户以进行一般广播/录制公告。这意味着所有通过位于主站/分站的 MDF 和用户线路电路之间串联的接口连接到 ARP 设备的子用户，无论是空闲的还是占用的，都应与公共交换机断开连接，并切换到相应的 ARP / 设备。空闲用户应被单独振铃（来自 ARP 设备的振铃电流，1 秒开启，2 秒关闭）。当他们接听电话时，铃声应被触发，他们应能够收听广播/录音公告。2.向主站发送信号，主站又应向子站发送信号，以使连接到主站或子站的用户能够切换
Viva第12级物理学的问题
34。单元格的E.M.F是什么意思？当没有电流流过电路时，单元的E.M.F是其端子之间的最大电势差。35。什么是端子电压？端子电压是电流端子的电势差。36。什么是电位计？电位计是一种用于准确测量小潜在差异并比较不同细胞的E.M.F的装置。37。电位计的原理是什么？电位计的原理指出，沿着均匀电流的均匀电线的电势下降与电线长度成正比。38。潜在梯度是什么意思？潜在的梯度是电位计线的每单位长度的电位变化。39。为什么电位器比电压表更喜欢测量E.M.F？电位器更适合测量E.M.F，因为它在测量过程中不需要电流，从而确保了准确的读数。40。电路中的电流表如何连接？始终在电路中以串联连接。41。电压表如何在电路中连接？电压表总是与测量的组件并行连接。42。仪表仪如何转换为电流表？通过与其并行连接低电阻线（分流），将仪表仪转化为电流表。43。44。45。仪表仪如何转换为电压表？通过将高电阻连接到串联的电压表中，将电力计转换为电压表。举例说明了一种物质，其耐药性随温度升高而降低。半导体是一个很好的例子，因为当温度升高时其电阻会降低。是用于测量E.M.F.的电压表。？
研究论文混合可再生能源发电用于电池存储光伏系统的建模和控制
全球能源需求的很大一部分可能由大量可再生能源满足。另一方面，可再生能源的产出由于其来源的动态特性而变化。将这些可变电源整合到现有电网中，对世界各地的电力系统运营商来说都是困难的。可再生能源系统的基本问题是，由于可再生能源的随机性，电力产量在不同时期都有所不同。最近对可再生能源技术的研究和开发可以确保岛屿的长期电力供应。另一方面，可再生能源受到其不可预测性和严重依赖天气条件的限制。为了弥补这个缺点，必须将几种可再生能源和转换器结合起来。为了平衡发电量和负载功率，提出了一种用于独立应用的混合可再生能源发电。太阳能发电厂模型由串联的 170 W 光伏 (PV) 板组成，能量转换使用最大功率点跟踪 (MPPT) 算法完成，该算法调节降压-升压转换器调制。转换器控制步骤中使用的 MPPT 方法基于扰动和观察 (P&O)，并通过 PI 控制器增强。双向降压-升压 DC-DC 转换器 (BBDC) 用于保持 DC 链路电压稳定。这还将额外的混合能量存储在大型电池中并分配给系统负载；然后出现混合动力短缺。负载电流功率根据频率进行调节，并使用三个矢量控制技术电压源逆变器 (VSI) 来实现。结果展示了该组织的混合性能。
![arxiv：2410.19363v2 [cs.cv] 2024年12月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\686e38225a84bacafbcd016080a298d9958cd5fd.webp)
arxiv：2410.19363v2 [cs.cv] 2024年12月23日
胃肠道的异常异常会显着影响患者的健康，并需要及时诊断以进行有效治疗。 考虑到这一点，视频胶囊内窥镜（VCE）框架对这些异常的有效自动分类对于改善诊断工作流程至关重要。 这项工作介绍了开发和评估一种新型模型的过程，该模型旨在从VCE视频框架中对胃肠道异常进行分类。 Omni Di-Mensional Got Goate（OGA）机制和小波转换技术的整合到模型的体系结构中，该模型可以专注于内窥镜图像中最关键的区域，从而降低噪声和无关紧要的特征。 这在胶囊内窥镜检查中尤其重要，其中图像通常包含质地和颜色的高度可变性。 小波转换是通过有效捕获空间和频域信息的贡献，从而改善了特征提取，尤其是用于检测VCE框架的微妙特征。 此外，从固定小波变换和离散小波变换中提取的特征是串联的通道以捕获多尺度特征，这对于检测息肉，溃疡和出血至关重要。 这种方法提高了不平衡胶囊启示数据集的分类精度。 提出的模型达到了92。 76％和91。 分别为培训和验证精度为19％。 同时，培训和验证损失为0。 2057和0。 2700。 81％，AUC为87。 49％，F1得分为91。异常会显着影响患者的健康，并需要及时诊断以进行有效治疗。考虑到这一点，视频胶囊内窥镜（VCE）框架对这些异常的有效自动分类对于改善诊断工作流程至关重要。这项工作介绍了开发和评估一种新型模型的过程，该模型旨在从VCE视频框架中对胃肠道异常进行分类。Omni Di-Mensional Got Goate（OGA）机制和小波转换技术的整合到模型的体系结构中，该模型可以专注于内窥镜图像中最关键的区域，从而降低噪声和无关紧要的特征。这在胶囊内窥镜检查中尤其重要，其中图像通常包含质地和颜色的高度可变性。小波转换是通过有效捕获空间和频域信息的贡献，从而改善了特征提取，尤其是用于检测VCE框架的微妙特征。此外，从固定小波变换和离散小波变换中提取的特征是串联的通道以捕获多尺度特征，这对于检测息肉，溃疡和出血至关重要。这种方法提高了不平衡胶囊启示数据集的分类精度。提出的模型达到了92。76％和91。分别为培训和验证精度为19％。同时，培训和验证损失为0。2057和0。2700。81％，AUC为87。 49％，F1得分为91。81％，AUC为87。49％，F1得分为91。提出的模型达到了平衡的精度94。11％，精度为91。17％，召回91。19％和98的特异性。44％。此外，该模型的性能是针对两个基本模型VGG16和RESNET50的基准测试的，证明了其增强的能力，可以准确识别和分类一系列胃肠道异常。这项工作在2024 Capsule Vision Challenge中获得了第27位。可以在https://github.com/09srinivas2005/capsule-endoscopy-multi-classificatio n-via-gia-gia-gated-gated-gatew-githet-and-thevelet-transformations.git上找到实施和其他资源。
protego在2 nm Ultraclean Purifier
拟合M41F =在线男性，1英寸入口/出口，1/4“排气/排水，Flaretek M01f = flaretek M01f =在线男性，3/4” intlet/utlet/utlet/utlet，1/4“ vent/drain/drain，flaretek m21f = flaretek m21f =内线男性，1/2” intle/fellet/fellet/fellet/fellet/fellet/fellet/fellet/fellet/fellet/fellet/fellet/fellet/flareTek m31。入口/出口，1/4英寸的排气/排水，Flaretek 142f =串联的男性偏移，1英寸入口/出口，1/2“排气/排水，Flaretek 102f =在线男性偏置，3/4”入口/插入/出口，1/2”，1/2“ 1/2” vent/1/2“ vent/drain，Flaretek M41S = flaretek m41s = flain/fline flin/flin-line-fline/fline 1”，1/1/4 iNBEL/1/4 iNBER，MILL 3/MIRN 4/MIRS 4/MIRN 4/MIRNET MILL 4” = In-line male, 3/4" inlet/outlet, 1/4" vent/drain, Super 300 Type Pillar M21S = In-line male, 1/2" inlet/outlet, 1/4" vent/drain, Super 300 Type Pillar 142S = In-line male offset, 1" inlet/outlet, 1/2" vent/drain, Super 300 Type Pillar 102S = In-line male offset, 3/4" inlet/outlet, 1/2" vent/drain, Super 300 Type Pillar F01S = In-line female, 3/4" inlet/outlet, 1/4" vent/drain, Super 300 Type Pillar 141L = In-line male offset, 1" inlet/outlet, 1/4" vent/drain, PrimeLock M01L = In-line male, 3/4" inlet/outlet, 1/4" vent/drain, PrimeLock M21L = In-line雄性，1/2“入口/出口，1/4”排气/排水，PrimeLock M31L =在线男性，3/8“入口/出口，1/4”排气/排水，Primelock
高效收集和储存全太阳能...
以化学能形式释放能量。9–16 该领域最新发展的一个例子是 Yangen 等人设计的 SRFB，它使用 I3/I 和 Br/Br3 作为氧化还原活性对。17 SRFB 由 WO3 装饰的 BiVO4 光阳极驱动，可提供 1.25% 的太阳能到输出能量转换效率。Yan 等人报道了一种由 Li2WO4/LiI 氧化还原对和染料敏化 TiO2 光电极组成的 SRFB，在放电密度为 0.075 mA cm2 时可实现 0.0195 mA h mL1 的电池容量。1 最近，Amirreza 等人构建了一个串联结构，其中有一个裸露的赤铁矿光阳极和两个串联的染料敏化太阳能电池； 2仅使用赤铁矿作为光阳极的AQDS（蒽醌-2,7-二磺酸盐）/碘化物SRFB从太阳能到化学能的转化效率约为0.1％。全钒氧化还原流电池，包括钒基SRFB，由于其高可逆性和快速的反应动力学，在世界范围内得到了广泛的研究和开发。3 – 6郝等人将氮掺杂的TiO 2光阳极应用于微流体全钒光电化学电池，平均光电流密度为0.1 mA cm 2。7Zi等人。展示了一种 AQDS/V 4+ SRFB，它使用负载在氟掺杂氧化锡 (FTO) 上的 TiO 2 纳米粒子作为光阳极，能够产生 0.14 mA cm 2 的相对稳定的光电流。8
CRISPR/Cas9 靶向抑制菊苣中的木香烃内酯合成酶，导致木香烃内酯及其结合物在主根中积累
菊苣主根积累倍半萜内酯乳酸素、乳苦素和 8-脱氧乳酸素，主要以草酸形式存在。菊苣倍半萜内酯的生物合成途径仅部分阐明；将法呢基焦磷酸转化为木香烃内酯的酶已被描述。木香烃内酯转化为三环结构愈创木香烃内酯的下一个生物合成步骤，迄今为止在菊苣中尚未阐明。在这项研究中，在菊苣中发现了三种假定的木香烃内酯合酶基因，分别名为 CiKLS1、CiKLS2 和 CiKLS3。使用酵母微粒体测定法在体外证明了它们将木香烃内酯转化为木香烃内酯的活性。接下来，将 CRISPR/Cas9 试剂引入菊苣原生质体，以灭活多个菊苣 KLS 基因，并成功再生了几个菊苣品系。通过 CRISPR/Cas9 方法灭活菊苣中的 kauniolide 合酶基因，导致菊苣叶和主根中倍半萜内酯的生物合成中断。在菊苣主根中观察到木香烃内酯及其结合物的积累量很高，即 1.5 mg/g FW，但在叶子中没有。这些结果证实，尽管程度不同，但所有这三个基因都有助于 STL 的积累。这些观察结果表明，菊苣基因组上串联的三个基因编码 kauniolide 合酶，可启动菊苣中木香烃内酯向倍半萜内酯的转化。
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
无甲基铵的宽带金属卤化物钙钛矿，用于串联光伏
摘要在过去的十年中，基于金属卤化物钙钛矿（MHP）半导体的太阳能电池的性能飙升，现在与已建立的技术（如结晶硅）相媲美。然而，MHP半导体的最有希望的实施是在一个串联的太阳能电池中，该电池有望并确实提高了更高的功率转换效率。MHP的可调带隙使它们独特地放置在为一系列不同的窄带隙吸收器中提供这些高效串联太阳能电池。基于含有宽带的甲基铵（> 1.7 eV）吸收器顶部细胞的串联设备的效率超过30％，这是令人印象深刻的成就1。尽管如此，基于无甲基铵宽带隙吸收器顶部细胞的串联设备尚未达到30％的效率里程碑。与含有甲基铵的含有和较窄的带隙对应物相比，无甲基铵的宽带隙MHP的性能特别差，这说明了串联细胞技术的更大进步的显着范围。在这篇综述中，我们专注于无甲基铵的MHP。我们强调了这些材料所面临的独特挑战，包括当前限制其开路电压和效率远低于其热力学限制的能量损失途径。我们讨论了该材料系统开发的最新进展，它们在串联光伏技术方面的表现，并突出了似乎特别有前途的研究趋势。最后，我们建议未来的途径探索以加快宽带隙MHP的发展，这反过来又将加速基于这些材料的串联太阳能电池的部署。