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I.简介。问题陈述多年前,笛卡尔曾经通过禁止的窗户看着庭院中生长的橡木,意识到,借助窗户晶格,可以按数字来指定橡木(树干,树枝,树枝)的部分位置,即以数字为单位来数字化橡木!通过降低晶格的网格尺寸,它将具有越来越多的细节,可以将橡木数字化。笛卡尔大叫:“尤里卡!”并创建了一个矩形的笛卡尔坐标系。这是物理学数学和数字化开始中至关重要的时刻。任何物质对象都可以使用笛卡尔坐标编码。该对象的运动可以通过笛卡尔坐标的功能转换来描述。我们可以说创建了物理空间的数值图像。今天的数字化始于那个事件。本文讨论了建立人工智能系统的两个历史上建立的方向[1-3]:专家系统,神经网络。神经网络和专家系统是大量系统,它们的结构类似于神经元的神经组织。最常见的体系结构之一,具有错误反向传播的多层感知器,模拟神经元作为分层网络的一部分,每个高级神经元通过其输入连接到底层层的神经元的输出[1]。逻辑和符号运营学科近年来已经主导了人工神经网络。例如,专家系统已得到广泛促进,并取得了显着的成功以及失败。一些科学家指出,人工神经网络将取代现代人工智能,但是有很多证据表明它们将结合到系统中,在这种系统中,每种方法都可以用来解决它所解决的问题[2]。
摘要:在 EMPIR 项目 M y R ail S 和 W ind EFCY 的框架内,METAS 使用商用现货组件开发了电力的主要标准。唯一需要定制的部分是控制采样系统并确定电压和电流不同频率分量的幅度和相位的软件。该系统可在 DC 至 9 kHz 的范围内运行,即使信号失真也是如此。基本系统限制为 700 V 和 21 A 。其功率不确定度在工频下为 15 µW/VA ,在 9 kHz 时增加到 1.8 mW/VA 。随着扩展到 1000 V 和 360 A ,系统在工频下的功率不确定度达到 20 µW/VA ,在 9 kHz 时增加到 510 µW/VA 。对于更高的电压或更高的电流,使用相同的原理。然而,不确定性主要由来源的稳定性决定。电压和电流通道还可以独立使用来校准和测试电能质量仪器。得益于时间戳系统,该系统还可用于校准与 UTC 同步的相量测量单元。