XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交错
采用交错优化算法
摘要。一种可持续的能源经济意味着高度易易申节能源的高股份，需要使用储能技术。氢是一种非常灵活的能量载体，可以用作电网中的大规模储能。本文着重于智能网格环境中氢的产生，转换和存储选项的整合。一个过程电流源（PC），该过程充当碱性电解系统的整流器，并与不专门设计用于动态操作的常规整流器结构进行了比较。使用交错算法将智能网格的所有组件缩放，该算法结合了模式搜索算法和遗传算法。此智能优化工具显示出很高的灵活性，准确性和低计算时间。与没有模式搜索方法的遗传算法相比，所需的计算时间已占56％。此外，能源系统优化将碱性电解降低到初始规模的30％以下，以产生较低的成本。因此，整流器性能的差异降低为较小的贡献。关键字。氢产生，整流器，智能网格，能量转换，优化al-gorithm
基于 SiC MOSFET 的高效交错升压...
摘要 碳化硅 (SiC) MOSFET 属于宽带隙器件家族，具有低开关和传导损耗的固有特性。SiC MOSFET 在较高工作温度下的稳定运行引起了研究人员对其在高功率密度 (HPD) 功率转换器中的应用的兴趣。本文介绍了基于 SiC MOSFET 的两相交错升压转换器 (IBC) 的性能研究，用于调节多电飞机 (MEA) 中的航空电子总线电压。已经开发了 450W HPD、IBC 进行研究，当由 24V 电池供电时，可提供 28V 输出电压。提出了一种 SiC MOSFET 的栅极驱动器设计，可确保转换器在 250kHz 开关频率下运行，降低米勒电流和栅极信号振铃。峰值电流模式控制 (PCMC) 已用于负载电压调节。将基于 SiC MOSFET 的 IBC 转换器的效率与 Si 转换器进行了比较。实验获得的效率结果表明，SiC MOSFET 是重负载和高开关频率操作下的首选器件。关键词：高功率密度 (HPD)、交错升压转换器 (IBC)、多电飞机 (MEA)、峰值电流模式控制 (PCMC)、碳化硅 (SiC)
交错锂离子电池组的PCM-FIN结构的多目标优化
摘要：土壤污染对以下除草剂的影响：Harpun 500 SC，Faworyt 300 SL，Akord 180和Mocarz 75 wg对土壤脱氢酶活性的实验室和剂量实验估计，在该实验中，在土壤中反复确定脱水酶活性在土壤中（Loamy Sand）样品。除草剂在制造商建议的剂量上施加到土壤上，并以10-，50-，50-，100-，150和200倍的剂量高于建议的剂量。还尝试通过增加60 g kg –1 d.m的膨润土来减轻除草剂对脱氢酶的负面影响。土壤。 发现所有分析的除草剂都抑制了土壤脱氢酶的活性。 除草剂的不利影响与土壤污染水平呈正相关，并且在整个实验期（112天）（112天）中观察到它们对脱氢酶的抑制作用，并以非常缓慢的速度降低。 脱氢酶活性被证明是对除草剂污染土壤污染程度的良好指标。 膨润土增强了除草剂对脱氢酶的抑制作用。土壤。发现所有分析的除草剂都抑制了土壤脱氢酶的活性。除草剂的不利影响与土壤污染水平呈正相关，并且在整个实验期（112天）（112天）中观察到它们对脱氢酶的抑制作用，并以非常缓慢的速度降低。脱氢酶活性被证明是对除草剂污染土壤污染程度的良好指标。膨润土增强了除草剂对脱氢酶的抑制作用。
论交错低深度量子电路和经典电路的功率
通过我们的会面和他的课程，Shalev 教授向我介绍了量子和经典复杂性的各种主题，并提出了一些很棒的问题。对于我们的第一个项目，我研究了函数的近似度——这在概念上和数学上对我来说都是全新的。他对我非常耐心，指导我完成这个项目——教我技术和研究技能。特别是，他教会了我在开始回答有意义的研究问题之前，批判性地、严格地定义它们的价值。我的第二个项目（构成了这篇论文的基础）始于他关于量子查询和通信复杂性的课程中的一个项目。尽管我现在正在着手一个完全不同的主题，但 Ben-David 教授热情地鼓励我追逐我的求知欲。
双向交错直流向直流转换器的建模，设计和分析
I.引言全球对可持续能源解决方案的推动力是在耗尽的化石燃料储量和环境问题的驱动下，促进了电力电子产品的进步[1]。关键在这些创新中是双向DC-DC转换器，该转换器最初是为电动机驱动器而设计的，以控制速度和制动[2]。今天，他们的应用跨越了关键部门，例如直流驱动器，微电网，可再生能源存储和混合动力汽车，对于管理电力流量和在高功率情况下稳定电压至关重要[3]。但是，这些转换器在高功率应用中面临一些挑战，例如由于系统流动较大，电感器的大小增加，因此转换器的尺寸增加。另外，由于开关现象，输入电流会产生波动，因此为了克服这些问题，引入了转换器中的相互交流拓扑。此拓扑涉及多个阶段，这些阶段彼此并联以共享功率载荷[1]。
基于多存储系统的可再生能源应用交错式双向 DC-DC 转换器
Yehya I. Mesalam 沙特阿拉伯北部边境大学工程学院工业工程系 | 埃及扎加齐格大学工程学院工业工程系 yehya.mesalam@nbu.edu.sa | ymesalam@yahoo.com Shaaban Awdallh 沙特阿拉伯北部边境大学工程学院电气工程系 | 埃及梅努菲亚大学工程学院工程基础科学系 shaban.awdallah@nbu.edu.sa Hajer Gaied 突尼斯加贝斯大学加贝斯国家工程学院 hajer.giaed@yahoo.fr Aymen Flah 过程、能源、环境和电气系统（代码：LR18ES34），突尼斯加贝斯大学加贝斯国家工程学院 | 约旦安曼中东大学 MEU 研究部门 | 沙特阿拉伯吉达 21448 商业与技术大学（UBT）工程学院 |突尼斯加贝斯私立高等应用科学与技术学校、加贝斯大学 | 应用科学研究中心、应用科学私立大学，安曼，11931，约旦 flahaymening@yahoo.fr（通讯作者）
静电能和弯曲能预测非肌肉肌球蛋白 II 细丝的交错和张开
最近利用超分辨率活细胞显微镜进行的实验表明，非肌肉肌球蛋白 II 微丝比以前认为的更具动态性，经常表现出塑性过程，例如分裂、连接和堆叠。在这里，我们结合序列信息、静电和弹性理论来证明 14.3、43.2 和 72 nm 处的平行交错具有强烈的从微丝上散开头部的趋势，从而可能引发活细胞中看到的各种过程。相反，重叠 43 nm 的直线反向平行交错非常稳定，很可能引发微丝成核。使用新定义的能量景观中的随机动力学，我们预测肌球蛋白杆之间的最佳平行交错是通过反复试验过程获得的，其中两个杆通过滚动和拉链运动以不同的交错连接和重新连接。实验观察到的交错是接触时间最长的配置。我们发现，从异构体 C 到 B 再到 A，接触时间逐渐增加，A-B 异二聚体出奇地稳定，肌球蛋白 18A 应该以较小的交错结合到混合细丝中。我们的研究结果表明，细胞中的非肌肉肌球蛋白 II 细丝首先由异构体 A 形成，然后转化为混合 AB 细丝，正如实验所观察到的那样。
信件 MSIFF：通过交错主从级布局拓扑实现抗辐射触发器
敏感节点对之间的电荷共享。当入射离子撞击敏感晶体管（例如节点 mn2 中的 PMOS 晶体管）时，一列电子-空穴对会沿入射轨道电离。电离载流子扩散到相邻的晶体管，导致相邻敏感节点之间的电荷收集，如图 3 所示。对于传统的 DICE 触发器，敏感节点对将收集足够的电荷并导致 SEU。对于所提出的 MSIFF，增加的节点间距可有效减少由于复合过程引起的扩散收集。此外，从属锁存器的插入组件也有助于收集额外的载流子 [19]。它将显著降低电离载流子密度并阻止扩散收集过程。因此，敏感节点对不会同时收集足够的电荷，并且所提出的 MSIFF 中不会发生 SEU。
Idea23D：协作式 LMM 代理支持从交错多模式输入生成 3D 模型
随着 2D 传播模型的成功，2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近，这一成功已扩展到 3D AIGC，其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是，我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容，例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中，我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法：从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知，这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D，它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评，无需人工干预。然后，该框架生成一个文本提示，以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果，超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能，我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集，其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明，Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性，并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
突破聚吡咯电化学性能极限，打造稳定的微电子设备
传感器材料配置响应时间（毫秒）循环参考文献 LMs-TPE 管状 50 3500 [S12] 垂直石墨烯 (VGr) 堆叠 180 1000 [S13] MXene/TiS 2 交错 1000 至 5000 2500 [S14] MWCNTs/PVC 堆叠 110 2500 [S15] MXene/CF 交错 50 1000 [S16] PI/CNT 气凝胶堆叠 50 1000 [S17] Ti 3 C 2 T x -MXene 堆叠 98 10,000 [S18] PEDOT-CNT@rGO 交错 0.9 2500 本研究