XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System关键参数
基于模型的系统工程中的关键参数管理
该软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对优化设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间，并通过将帕累托前沿从最佳目标值移开来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能，但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将对最优的搜索集中在全局帕累托前沿的一部分上，并显著缩短了计算时间。但是，此解决方案需要在目标之间建立层次结构，从而留下了非支配设计解决方案。
识别能源设计的关键参数...
摘要 — 锂离子电池因其价格下降和特性改善而在各种应用中变得越来越重要。为了正确使用此类存储系统，需要一种能量管理算法 (EMA)。鉴于电池问题的多样性，最近已经发布了许多具有各种特征的 EMA。确定性电池问题的 EMA 通常基于优化算法。这种算法的选择取决于一些需要识别和仔细分析的问题特征。本文的目的是确定决定最适合锂离子电池的 EMA 的关键优化问题参数。为此，起点是锂离子电池的详细模型。基于用于解决确定性问题的算法，即动态、线性和二次规划，设计了三种 EMA 来优化此类电池的能量调度。使用实际辐照和电价数据，将这些 EMA 的结果与各种案例研究进行比较。鉴于没有任何一种 EMA 能够在所有分析案例中取得最佳结果，因此确定最合适算法的问题参数有四个：（i）所需的计算强度，（ii）电池老化模型的特性，（iii）电池能量和功率能力和（iv）优化变量的数量，由储能系统的数量、优化问题的长度和所需的时间步长决定。
基于模型的系统工程中的关键参数管理
软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对最佳设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间，并通过将帕累托前沿移离最佳目标值来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能，但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将寻找最优解的重点放在全局帕累托前沿的一部分上，并大大缩短了计算时间。然而，这种解决方案需要在目标之间建立一个层次结构，因此留下了非支配设计解决方案。
血浆源在干燥表面上对内生孢子进行净化：关键参数和灭活结果的综述
在20多年来已证明了等离子体源对热敏设备进行净化的效率，但是基于商业等离子体的灭菌器仍然具有狭窄的应用。这可以通过困难来部分解释，以确定可靠的生物指示剂和工业用途所需的标准化微生物测试程序。在本文中，我们研究了环境因素对沉积在表面上并通过血浆来源处理的微生物的灭活率的影响。此外，我们提出了文献综述，表明与常规的低温灭菌器相比，几种分离中和余辉等离子灭菌器提供的治疗时间较短，以减少内生孢子在受污染的表面上的浓度通过6 log。最后，我们为未来的等离子体净化标准提出了一些建议。
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于ES
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此，本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具，用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分（SM）含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域，并探索了土壤水分估计的RS方法，重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理，优势和局限性。但是，有些关键领域覆盖不足，需要关注。结果，本系统的审查论文通过评估其技术和方法，其性能评估级别（确定系数r），对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估，该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证：CC-BY-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是开放式的，均为开放式，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。（2025）。J. Appl。将本文列为：Yamakili，P; Nicholaus，先生； Greyson，K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物SCI。环境。管理。29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物
有限披露 使用新型硅缓冲电容器技术改进高压电源模块
• MIS SiCap 电容器的电容稳定性是除 ESL/ESR 之外的一个关键参数。由于矿物介电材料的性质和高品质，无需考虑会降低电容有效值的降额
分析 - 摩尔蒂 - 循环化学化学 -
摘要：动力学不对称是描述非平衡化学系统的关键参数：它表明在稳态，非平衡条件下化学反应网络的方向性。到目前为止，仅在具有单个周期的网络中评估了动力学不对称性。在这里，我们使用了合并的理论和数值方法研究了多周期系统中的动力学不对称性。受到最新实验发展的启发，我们选择了一个隔间化的氧化还原控制网络作为模型系统。我们报告了多周期网络动力学不对称性的一般分析表达，并为当前系统指定它，该系统允许预测关键参数如何影响方向性。我们确定隔室化可以实现自主能量棘轮机制，并由系统的热力学决定。动力学模拟证实了分析结果，并说明了扩散，化学和电化学过程之间的相互作用。提出的治疗是一般的，因为相同的程序可用于评估其他多周期网络中的动力学不对称，从而促进了跨域的终极过程的实现。
TUWH4000E - Egatel
放大器通过控制输入电平、输出功率和其他关键参数（如放大器的温度或反射功率）的电路进行自我保护。保护系统会在超出默认阈值时自动降低放大器的输出功率，防止放大器损坏。这些参数以及晶体管的消耗值以及生成的警报通过数据总线发送到激励器和控制单元（如果有），可随时通过显示屏进行检查，使监控和维护任务更加容易。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。