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热塑性聚氨酯基杂化纳米复合材料的导电和拉伸应变传感性能
1- Yeole，S。P。; Jadhav，P。S。； Joshi，G。M.表面活性剂改性石墨烯及其基于衍生物的聚合物纳米复合材料的最新情况 - 综述。 巨摩尔。 化学。 物理。 ，2023，224，2300122。 2 Imtiaz，s。; Siddiq，M。; Kausar，A。； Muntha，S.T。; Ambreen，J。； Bibi，I。 碳纳米管（CNT）增强聚合物和环氧纳米复合材料的制造，特性和应用的评论。 中文J. Polym。 SCI。 ，2018，36（4），445-461。 3 szeluga，u。; Kumanek，b。 Trzebicka，B。混合聚合物/纳米碳复合材料中的协同作用。 评论。 compos。 A部分appl。 SCI。 制造。 ，2015，73，204-231。 4 Ke，K。; Yue，L。; Shao，H。Q。；杨，M。B。; Yang，W。; manas-zloczower，I。 通过混合碳填充剂来增强聚合物纳米复合材料的电和压电性能：评论。 碳，2021，173，1020-1040。 5刘，H。 Gao，J.C。; Huang，W。J。; Dai，K。; Zheng，G。Q。;刘C. T。； Shen，C。Y。； Yan，X。R。; Guo，J。； Guo，Z。H.带有协同碳纳米管和石墨烯双叶烯的电导导电感应聚氨酯纳米复合材料。 Nanoscale，2016，8（26），12977-12989。 6 Yu，L。M。; Huang，H。X. 使用碳纳米填料的热塑性聚氨酯纳米复合材料的流变行为的温度和剪切依赖性。 聚合物，2022，247，124791。 7 Aranburu，n。; Otaegi，i。; Guerrica-echevarria，G。融化混合生物的TPU纳米复合材料中的机械，电和粘合剂协同作用。 polym。1- Yeole，S。P。; Jadhav，P。S。； Joshi，G。M.表面活性剂改性石墨烯及其基于衍生物的聚合物纳米复合材料的最新情况 - 综述。巨摩尔。化学。物理。，2023，224，2300122。2 Imtiaz，s。; Siddiq，M。; Kausar，A。； Muntha，S.T。; Ambreen，J。； Bibi，I。 碳纳米管（CNT）增强聚合物和环氧纳米复合材料的制造，特性和应用的评论。 中文J. Polym。 SCI。 ，2018，36（4），445-461。 3 szeluga，u。; Kumanek，b。 Trzebicka，B。混合聚合物/纳米碳复合材料中的协同作用。 评论。 compos。 A部分appl。 SCI。 制造。 ，2015，73，204-231。 4 Ke，K。; Yue，L。; Shao，H。Q。；杨，M。B。; Yang，W。; manas-zloczower，I。 通过混合碳填充剂来增强聚合物纳米复合材料的电和压电性能：评论。 碳，2021，173，1020-1040。 5刘，H。 Gao，J.C。; Huang，W。J。; Dai，K。; Zheng，G。Q。;刘C. 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传统汽车凸极转子的开发
目录 章 页码 1. 介绍................................................................................................................ 1 2. 理论................................................................................................................... 6 2.1 直轴和交轴................................................................................................... 6 2.2 等效电路................................................................................................... 8 2.3 功率角特性................................................................................................... 9 3. 设计参数...................................................................................................... 11 3.1 气隙...................................................................................................... 11 3.2 磁通密度...................................................................................................... 12 3.3 定子和励磁绕组...................................................................................... 12 3.4 波形...................................................................................................... 13 3.5 电抗...................................................................................................... 13 3. 转子设计............................................................................................................. 15 4.1 机械...................................................................................................... 15 4.1.1 励磁绕组.
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况
不平衡微电网三级控制的凸近似。
本文提出了一种三相不平衡微电网三级控制优化模型。该模型考虑了 24 小时运行，包括可再生能源、储能设备和电网规范限制。使用最近开发的基于 Wirtinger 微积分的近似法简化了功率流方程。对所提出的模型进行了理论和实践评估。从理论角度来看，该模型适用于三级控制，因为它是凸的；因此，保证了全局最优、解的唯一性和内点法的收敛性。从实践角度来看，该模型足够简单，可以在小型单板计算机中实现，计算时间短。后者通过在具有 CIGRE 低压基准的 Raspberry-Pi 板上实现该模型来评估；该模型还在 IEEE 123 节点配电网络测试系统中进行了评估。
网格空间中的凸包计算
摘要 当输入点来自结构化配置（例如二维 (2D) 或三维 (3D) 网格）时，许多实际应用都要求计算凸包 (CH)。网格空间中的凸包已应用于地理信息系统、医学数据分析、机器人/自动驾驶汽车的路径规划等。用于 CH 计算的传统和现有的 GPU 加速算法不能直接在以矩阵格式表示的 2D 或 3D 网格上运行，并且不能利用这种光栅化表示中固有的顺序。这项工作引入了新颖的过滤算法，最初为 2D 网格空间开发，随后扩展到 3D 以加速外壳计算。它们进一步扩展为 GPU-CPU 混合算法，并在商用 NVIDIA GPU 上实现和评估。对于 2D 网格，对于 ( n × n ) 网格，贡献像素的数量始终限制为 ≤ 2 n。此外，它们是按字典顺序提取的，从而确保了 CH 的高效 O(n) 计算。同样，在 3D 中，对于 (n×n×n) 体素矩阵，贡献体素的数量始终限制为 ≤ 2n2。此外，2D CH 滤波在 3D 网格的所有切片上并行启用，从而进一步减少了要输入到 3D CH 计算过程的贡献体素的数量。与最先进的方法相比，我们的方法更胜一筹，尤其是对于大型和稀疏的点云。