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公共模式choke（扁平电线绕组）
Attenuation (typical values at Z=50Ω) ───── asymmetrical, all branches in parallel (common mode) - - - - - - - - symmetrical (differential mode) DATA SHEET 09-34 Jun./18 9 OF 9
使用共模拟和模型预测性控制
此过渡过程必须考虑三个主要约束。首先，增加住宅用电的增加是不可取的。的确，法国的一项前瞻性研究[1]建议到2050年略有下降。第二，必须考虑[2]的可再生电力生产与消费量（尤其是在年度规模上）之间的时间不匹配。第三，现有建筑物库存的热翻新将需要时间，并且不得通过电气化和可再生生产能力增加。因此，更现实的场景不仅需要电气化，而且还需要增加扇区耦合，尤其是电力网络和热网络之间，这可以在不同的时间尺度（从瞬间到年）提供灵活性[3]。
s ecurity n et：评估公共模型上的机器学习漏洞
虽然高级机器学习（ML）模型在许多现实世界应用中都构建了，但以前的工作表明这些模型具有安全性和隐私性漏洞。在该领域已经进行了各种经验研究。但是，大多数实验都是对安全研究人员本身训练的目标ML模型进行的。由于对具有复杂体系结构的高级模型的高度计算资源需求，研究人员通常选择使用相对简单的架构在典型的实验数据集中培训一些目标模型。我们争辩说，要全面了解ML模型的漏洞，应对具有各种目的训练的大型模型进行实验（不仅是评估ML攻击和防御的目的）。为此，我们建议使用具有Inter-Net（公共模型）权重的公开模型来评估ML模型上的攻击和防御。我们建立了一个数据库，即具有910个注释的图像分类模型的数据库。然后，我们分析了几种代表性的AT-TACS/防御能力的有效性，包括模型窃取攻击，会员推理攻击以及对这些公共模型的后门检测。我们的评估从经验上表明，与自训练的模型相比，这些攻击/防御措施的性能在公共模型上可能有很大差异。我们与研究社区1分享了SCURITY N ET，并倡导研究人员在公共模型上进行实验，以更好地证明其未来所提出的方法的有效性。
公共模式choke（扁平电线绕组）
型号i rms（amps）OCL（MH min）最大DCR（MΩ）电感差（UH MAX）SQ1515VA203 1.5 20 390 200 SQ1515VA103 1.5 10 360 200 SQ151515VA852 200 SQ1515HA103 1.5 10 360 200 SQ1515HA852 1.8 8.5 170 200 SQ1515 HA552 2.5 5.5 5.5 115 200
带装饰的食品变压器、开关电源变压器、功率铁氧体变压器、开关电源反激变压器系列、EMI 抑制共模电感器、环形电感器、EMI 抑制调光电感器、鼓芯电感器、电流变压器系列、脉冲变压器系列、电力线通信耦合变压器
I 反激变压器系列 I 变压器/控制电路交叉参考列表 I 1 至 9 W EE 16 74090 – 74091 – 74092 – 74093 – 74094 – 74095 I 1 至 6 W EE 16 74000 – 74001 – 74002 – 74003 I 6 至 12 W EE 16 74010 – 74014 – 74015 I 10 至 18 W EL 19 74020 – 74021 – 74023 I 12 至 24 W EF 20 74080 – 74081 – 74082 I 15 至 30 W EE 25 74030 – 74032 I 35 至 60 W ETD 29 74040 I 35 至 60 W ERL 28 74043 I 60 至 90 W ETD 34 74050 I 70 至 140 W ETD 39 74060 I 120 至 180 W ETD 44 74070
微带模型与低温共模电阻的比较...
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