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多幕后注意的视频变压器网络，用于手势识别
摘要 - 动态手势识别是签名者手的姿势，大小和形状的变化，引起的研究领域之一。在这封信中提出了用于动态手势识别的多幕后注意视频变压器网络（MSMHA-VTN）。使用变压器多刻录头注意模型提取了multiscale特征的锥体层次结构。所提出的模型对变压器的每个头部采用不同的注意力维度，使其能够在多尺度上提供注意力。此外，除了单一模态外，还检查了使用multiple模态的识别性能。广泛的实验表明，在NVMENTURE和BRIAREO数据集上，总体精度分别为88.22％和99.10％的总体精度，表现出了卓越的性能。
基于本垒打的多幕科协作计划，用于电网连接的PV储存微电网，电动汽车
摘要：适应分布的PV生成的关键方法之一是微电网。但是，太阳资源，负载特性和必需的微电网系统组件都直接与微电网的最佳计划方案相关。本文使用Homer 1.8.9软件在各种情况下进行了电动汽车集成下电网连接的PV存储微电网的协作计划研究。更具体地，在多种情况下，我们在微电网中为PV模块，储能和转换器建立了容量优化模型，每种情况都构成了微网络的清洁度，经济性能和微电网的整体性能。在多种情况下，本文使用净现值成本和电平的水平成本作为微电网经济学的指标，二氧化碳排放和可再生能源的一部分用作微电流清洁度的指标。单独得出了经济，清洁和经济和清洁结合的最佳能力分配。最后，在中国武汉的一个商业园区，我们进行了详尽的案例研究，以在各种情况下进行比较和辩论计划绩效，并对案例进行敏感性分析。根据EV充电量表，二氧化碳排放，PV模块单位成本和存储单位成本进行了微电网的最佳配置，进行了敏感性分析。模拟和优化的结果表明，优化方法可以决定平衡经济和清洁度的理想配置。随着电动汽车充电需求的增加，微电网中所需的能量存储容量逐渐增加，而二氧化碳排放限量与能量存储容量需求负相关。PV模块单位的单位投资成本对最佳系统配置的影响要大于电池成本。