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国立中山大学生成式AI 工具使用参照指引
备注： 1. 本校在学学生违反学术伦理应依「国立中山大学在学学生学术伦理规范暨违反学术伦理案件处理要点」及「国立中山大学硕、博士学位論文抄袭、代写、舞弊处理原则」 办理。
隔离式原边反馈单级有源PFC LED驱动芯片- HW8305B
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插电式燃料电池电动汽车储能系统的最佳尺寸，平衡成本、排放和老化
本研究调查了插电式燃料电池电动汽车 (PFCEV) 的储能系统 (ESS) 的最佳尺寸，同时考虑了技术、经济和环境挑战。主要目标是最大限度地降低生命周期成本 (LCC) 和运营成本，同时减少二氧化碳排放并保持电力系统的耐用性。PFCEV 的 ESS 包含三个核心组件：电池、质子交换膜燃料电池 (FC) 系统和超级电容器 (SC)。性能评估涉及对车辆运行参数的严格约束，并按照城市测功机驾驶时间表 (UDDS) 进行模拟。本研究的一个显著贡献是实施了双循环优化技术，使用二次规划 (QP) 和遗传算法 (GA) 来确定尊重指定约束的可行解空间。总之，研究结果为 PFCEV ESS 的最佳尺寸提供了宝贵的见解和建议。对不同 PFCEV、燃料电池汽车 (FCV) 和电池电动汽车 (BEV) 进行的比较分析表明，PFCEV 具有明显的优势。最后，对各种氢气类型的敏感性分析表明，需要降低生产绿色氢气的成本，以提高其经济可行性和运营效率。
基于深度学习预测的可重构微电网中插电式混合动力汽车的随机建模与集成
摘要 —本文研究了插电式混合动力汽车 (PHEV) 的不协调、协调和智能充电对微电网 (MG) 优化运行的影响，并结合了动态线路额定值 (DLR) 安全约束。当配电线路达到最大容量时，DLR 约束（尤其是在孤岛模式下）会影响 MG 馈线的载流量。为了克服任何线路中断或应急情况，智能 PHEV 可用于帮助提高电网安全性。但是，使用 PHEV 会导致更高的功率损耗和馈线过载问题。为了解决这些问题，本文采用了一种重构技术。一种启发式算法（称为基于集体决策的优化算法）用于克服问题的非凸性和非线性。采用无迹变换技术来模拟由太阳辐射、负载需求和天气温度引起的 DLR 不确定性，以及由不同的充电策略、正在充电的 PHEV 数量、充电开始时间和充电持续时间引起的 PHEV 不确定性。此外，设计了一种深度学习门控循环单元技术来预测可再生能源输出，以减轻可再生能源组件中的不确定性。部署了经过修改的 IEEE 33 总线测试网络来评估所提模型的效率和性能。
浸没式液冷系统氟化液冷凝散热与沸腾换热匹配研究 - 制冷学报
的增加而降低 , 当冷却水流量增至恰好实现热量匹配流量的 1.5、2.7、3.8 倍时 ,COP 分别下降 39.0%、60.1%、69.2%。
基于AI摄像头的挖掘机自动停止系统
*本产品是为了减少挖掘机与附近工人接触风险而设计的安全辅助装置。 请注意，我们无法保证 100% 防止事故发生。 当您使用本服务时，请您签署本公司准备的《同意书》。 *请注意，如果相机镜头变脏，可能会发生故障。 *请小心挖掘机突然停止时引起的悬挂负载的摇摆。 *请注意，根据挖掘机的型号，本产品可能不适合使用。详情请联系我们。 ※根据机器和摄像机的安装位置，可能会有无法检测到的区域。 （摄像头盲区、超出检测范围等）