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World File Search System动态特性
土壤微生物相互作用和有机农业
二十年前，大多数土壤质量指标都查看了土壤的化学和物理特征。今天，我们对土壤生态学有了更好的了解，并且知道土壤健康也可以通过其中的生命来衡量。虽然土壤的化学和物理特征每年都在缓慢变化，但土壤生物学具有动态特性，对土壤化学和结构的影响。选定物种，微生物生物量，呼吸速率和酶活性的种群可用于测量土壤的总土壤微生物活性并估计土壤微生物提供的生态系统服务。有几种可再生土壤健康的方法，包括用于植物健康和营养的土壤建设，生物修复以及引入有益的土壤生物。这些方法都相互补充，并使用相同的土壤生态原理。
运动学 SAMI：一种用于非线性模态识别的新型实时多传感器数据同化策略
摘要。在许多工程应用中，结构的振动分析需要设置大量传感器。这些研究大多在后处理中进行，并基于线性模态分析。然而，许多研究的设备强调模态参数取决于振动水平非线性，并使用加速度计等传感器来修改设备的动态特性。这项工作提出了一种基于实时识别非线性参数（固有频率和阻尼）的模态测试的重大发展，这些参数以线性模态为基础进行跟踪。这种方法称为运动学-SAMI（用于多传感器同化模态识别），首先在已知非线性的数值情况下进行评估，其次在具有非接触式测量技术（高速高分辨率摄像机）的经典悬臂梁框架中进行评估。最后，讨论了该方法的效率和局限性。
温度对双极晶体管特性影响的研究
摘要。电子电路板的温度升高会对电子电路产生明显的影响，从而导致电路元件的基本参数发生一些变化。本文旨在研究和分析高温对双极晶体管静态和动态特性的影响。这项研究是通过在不同温度下研究和分析 NPN BJT 晶体管 2SC2120 的几个参数进行的实验。结果表明，随着温度从 25 °C 升高到 130 °C，集电极电流从 0.19 A 显著增加到 0.23 A，电流增益从 0.14 显著增加到 0.22。至于阈值电压，发现其值从 0.6 伏降低到 0.4 伏。结果还表明，对于动态特性，随着温度升高到 130 °C，发射极-基极结的扩散电容从 10.1 nF 增加到 45.02 nF。最后发现，在相同的温度范围内，栅漏结的反向电容从41.4 pF增加到47.3 pF。
传感器和仪器仪表 - I
测量仪器的广义配置和功能描述：仪器的功能元件、测量误差：粗大误差和系统误差、绝对误差和相对误差、测量仪器和仪器系统的 I/O 配置 - 干扰和修改输入的校正方法。08 小时仪器的广义性能特征：静态特性：静态校准的含义、准确度、精密度和偏差、静态灵敏度、线性度、阈值、分辨率、滞后和死区。刻度可读性、跨度、广义静态刚度和输入阻抗、动态特性基础。06 小时电阻、电感、电容和 Q 因数的测量：惠斯通电桥、灵敏度分析、局限性、开尔文双电桥、麦克斯韦电桥、西林电桥、源和探测器、电桥屏蔽、Q 计。08 小时位移测量：位移测量原理、电阻电位器、电阻应变计、可变电感和可变磁阻拾音器、LVDT、电容拾音器、激光位移传感器。 06 小时
超导量子处理器上分子线性响应特性的变分量子计算
摘要：模拟分子的响应特性对于解释实验光谱和加速材料设计至关重要。然而，对于传统计算机上的电子结构方法来说，这仍然是一个长期存在的计算挑战。虽然量子计算机有望在长期内更有效地解决这一问题，但现有的需要深度量子电路的量子算法对于近期的噪声量子处理器来说是不可行的。在此，我们引入了一种用于响应特性的实用变分量子响应 (VQR) 算法，从而无需深度量子电路。利用该算法，我们报告了在超导量子处理器上首次模拟分子的线性响应特性，包括动态极化率和吸收光谱。我们的结果表明，使用该算法结合合适的误差缓解技术，一大类重要的动态特性，如格林函数，在近期的量子硬件范围内。
基于混合可再生能源的微电网频率稳定控制策略研究
摘要。风能和光伏发电等可再生能源具有动态特性，具有明显的间歇性、固有的随机性和有限的输出支持，对微电网系统的频率稳定性有重大影响。尽管研究仍在进行中，但对提高微电网频率稳定性的控制措施仍然缺乏全面的了解。本文通过总结国内外微电网频率稳定性控制策略的进展来解决这一空白。具体来说，它研究了微电网的运行状态和相关的频率稳定性问题，并阐述了保持频率稳定性的各种方法。本文提出了提高频率稳定性的创新控制措施，包括改进主从控制、下垂控制、锁相环和虚拟同步发电机 (VSG) 技术，特别是在孤岛模式和并网模式之间的转换期间。研究结果证明了这些增强控制策略在保持频率稳定性方面的有效性，并最后提出了该领域未来的研究方向。
带稳定性增强器的无尾飞行器增量反步滑模轨迹控制
摘要：本文提出了一种增量反步滑模（IBS）控制器，用于无尾飞机的轨迹控制，该控制器具有未知干扰和模型不确定性。所提出的控制器基于无尾飞机的非线性动力学模型。提出了一种限制虚拟控制输入速率和幅度的稳定性增强器（SE）。稳定性增强器由两层组成。当虚拟控制输入接近边缘时，将激活第一层 SE 来修改轨迹跟踪误差；当虚拟控制输入超出边缘时，第二层 SE 将降低控制增益以确保虚拟控制输入尽快落在边缘内。在 SE 的帮助下，增量控制方法可以扩展到外环控制，而无需考虑内环系统的动态特性。此外，提出了一种状态导数自适应估计器，与 IBS 相结合，使控制器表现出良好的鲁棒性。最后，给出了两个仿真。第一次仿真表明系统对外部干扰和模型不确定性不敏感，第二次仿真证明了 SE 的有效性。
人类胚胎的基因组编辑用于研究目的
选择后的过程可用于研究量子多体系统和量子场理论（QFTS）的动态特性。例如，培训测量的非单身动态提供了一种用于控制多体系统的新工具，从而产生了测量引起的相变[1,2]。选择后在黑洞最终提案中也起着关键作用[3]，为黑洞信息拼图提供了可能的解决方案。尽管由于鹰辐射而引起的蒸发过程[4,5]可能会将初始纯状态变成混合状态[6]，但最终状态在施加在空间外奇异性上的状态下仍然是纯净的，请参见。图。1。但是，已经指出，最终状态必须非常特别才能保留信息[7]。在[8,9]中讨论了最终状态建议与平滑视野的存在之间的张力，最近在[10]中提出了解决方案。另一方面，黑洞蒸发过程中的单位性要求霍金辐射和黑洞之间的量子纠缠量
基于管子的模型预测控制自动铰接式车辆的路径跟踪
摘要：本文介绍了基于管子的模型预测控制（MPC），用于自主铰接式车辆的路径和速度跟踪。这项研究的目标平台是具有不可轴轴的自主铰接式车辆。因此，铰接角和车轮扭矩输入由基于管的MPC确定。所提出的MPC旨在实现两个目标：最大程度地减少跟踪误差并增强对干扰的鲁棒性。此外，自动铰接式车辆的横向稳定性被认为反映了其动态特性。使用局部线性化制定了MPC的车辆模型，以最大程度地减少建模误差。参考状态是使用基于线性二次调节器的虚拟控制器确定的，以提供MPC求解器的最佳参考。通过在噪声注入传感器信号的基础算法的模拟研究中评估了所提出的算法。仿真结果表明，与基础算法相比，所提出的算法达到了最小的路径跟踪误差。此外，提出的算法对多个信号表现出对外部噪声的鲁棒性。
JETIR 研究期刊
AISSMS IOIT，印度浦那 摘要：脑电图 (EEG) 数据分析在了解大脑功能和诊断神经系统疾病方面起着至关重要的作用。然而，传统方法往往难以应对 EEG 信号的非线性和动态特性。我们的工作将液体时间常数 (LTC) 网络引入 EEG 数据分析领域，这是一种专为时间序列分析而设计的新型深度学习架构。与传统方法相比，LTC 网络具有多种优势。液体时间常数机制的独特性使它们能够自适应地捕获数据中的时间依赖性，从而在信号分类和预测等任务中实现卓越性能。此外，它们固有的稳定性和有界行为使它们非常适合实时应用。索引术语 - 液体时间常数网络、深度学习。深度循环神经网络 (DRNN)、常微分方程 (ODE)、计算神经科学、脑机接口 (BCI)、EEG 数据分析、时间序列分析。