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绝缘玻璃纤维臂无线电控制系统钢铁人...
标准IWP设备•篮子控件•500kV锋利的电击环•测试带和盾牌•密封的玻璃纤维夹具组装•两人，36'x 72''（914 x 1829 mm）篮子•1,000 lb（454 mm）容量（454 mm）容量充电器•工厂安装•侧架，绝缘的臂臂选项•765kV•单人或定制篮•液压发音•900-1,200 lb（408-544 kg）旋转篮•45°JIB电源
基于域壁运动的缩放自旋逻辑设备的全电控制
摘要 - 基于域墙（DW）运动的旋转逻辑设备提供了灵活的体系结构，以存储和携带逻辑信息在电路中。在此设备概念中，信息以多个磁性隧道连接（MTJ）共享的磁道磁态进行编码，并通过DW运动处理。在这里，我们证明可以使用新型的MTJ堆栈来实现这种基于纳米级DW的逻辑设备的全电动控制。除了各向同性的场驱动运动外，我们还显示了由电流驱动的DWS的方向运动，这是逻辑操作的关键要求。使用DW运动对逻辑门的完整电气控制。我们的设备在全晶片的IMEC的300毫米CMOS Fab中制造，这清除了大规模集成的路径。因此，此概念证明为逻辑和神经形态应用提供了高性能和低功率DW设备的潜在解决方案。
通过大规模电动汽车充电控制控制电网平衡的机器学习
1。熟悉ČEPS提供的有关电网不平衡的公开数据，以及主管提供的布拉格公共电动汽车充电会话的匿名数据。通过对齐时间表来确保数据集可比较。2。定义一个优化问题，可以通过受控的公共电动汽车充电来最大程度地减少电网失衡。在每个充电会话的完美信息的假设下描述一种最佳控制方法。3。实施最佳控制方法并评估其在最小化整个数据集的电网失衡时的性能。4。提出了基于机器学习的方法，该方法以有限的信息来解决方案，以了解每个充电会话的长度，电池充电状态以及会议期间电网不平衡的开发。评估机器学习模型的性能，并将其结果与最佳解决方案进行比较。5。衡量V2G技术对电网不平衡优化的潜在影响，在这种情况下，车辆可以将能量恢复到电网中，而不是仅像以前的情况一样局限于充电。应用以前使用的相同方法，并比较整个电网不平衡的变化以及机器学习性能。
需求侧管理环境下电动汽车充电控制优化：模型预测控制方法
摘要：本文提出了一种新颖的需求侧管理 (DSM) 系统，旨在使用模型预测控制 (MPC) 优化公共站的电动汽车 (EV) 充电。该系统可根据实时电网状况、电价和用户偏好进行调整，为智能城市基础设施中的能源分配提供动态方法。这项研究的重点是减少峰值负荷和提高电网稳定性，同时最大限度地降低最终用户的充电成本。在各种情况下进行了模拟，证明了所提出的系统在缓解峰值需求和优化能源使用方面的有效性。此外，该系统的灵活性使得能够调整充电时间表以满足电网要求和用户需求，使其成为智能城市发展的可扩展解决方案。然而，目前的局限性包括假设统一关税和缺乏可再生能源考虑，这两者在实际应用中都至关重要。未来的研究将侧重于解决这些问题、提高可扩展性和整合可再生能源。所提出的框架代表了向城市环境中的高效能源管理迈出的重要一步，有助于节约成本和实现环境可持续性。
肌电控制中的大数据：大型多用户模型启用稳健的零击EMG基于EMG的离散手势识别
肌电控制，在肌肉收缩期间生成的肌电图（EMG）信号来控制系统或设备，是一种有希望的方式，可实现对新兴无处不在的计算应用程序的始终可用控制。但是，由于用户之间的行为和生理差异，其历史上的广泛使用受到对用户特定机器学习模型的需求的限制。利用公开可用的612-用户EMG-EPN612数据集，这项工作消除了这一概念，表明如果没有特定用户的培训，则可以实现真正的零射击交叉用户肌电控制。通过采用离散的分类方法（即，将整个动态手势视为一个事件），在一组306个未见的用户（没有提供培训数据）的一组中，可以实现六个手势的分类精度为93.0％，与大多数EMG研究（通常仅使用10-20个用户相比），可以雇用强大的交叉控制。通过将结果组织成一系列的小型研究，这项工作提供了对离散跨用户模型的深入分析，以回答未知问题并发现新的研究方向。特别是，这项工作探讨了建立跨用户模型所需的参与者数量，转移学习对这些模型的影响以及代表性不足的最终用户人口统计数据在培训数据中的影响等。结果表明，大型数据模型可以有效地推广到新的数据集，并减轻历史上限制基于EMG的输入的常见混杂因素的影响。另外，为了进一步评估创建的跨用户模型的性能，创建了一个全新的数据集（使用相同的记录设备），其中包括已知的协变量因子，例如跨日使用和肢体位置可变性。
ESP-BAT-BT 蓝牙®电池供电控制器
控制器应安装在户外级塑料机柜内，并采用灌封工艺以确保防水操作。电池仓应密封，以防止水进入。控制器应配备一个安装槽，用于安装随附的螺钉或扎带，以便将控制器牢固地安装在阀箱内。控制器电池仓应为无线设计，可容纳四节 AA 碱性电池（AA、LR6、LR06），无论使用多少个阀门，电池均可使用三年。客户最多可预期电池寿命为 5 年。
肌电控制和虚拟现实，以增强中风后运动康复
有效的上limb康复对严重受损的中风幸存者仍缺失。最近的研究认可新颖的运动康复方法，例如机器人外骨骼和虚拟现实系统，以恢复中风幸存者的偏见的功能。但是，尚未发现中风后促进中枢神经系统功能重组的最佳方法。肌电图（EMG）信号已用于假肢控制，但它们在康复中的应用受到限制。在这里，我们提出了一种新型方法，以促进病理肌肉激活模式的重组，并通过使用EMG控制的界面在虚拟现实（VR）执行运动时提供个性化的援助，从而增强了中风幸存者中LIMB运动的恢复。我们建议改变视觉反馈以提高VR的运动性能，从而减少实际功能障碍肌肉模式与功能性肌肉的偏差的影响，将积极吸引患者参与运动学习并促进功能肌肉模式的恢复。通过针对肌肉协同作用的特定变化及其中风后出现的激活中的特定变化，可以通过靶向特定的变化来促进有效的康复，从而促进有效的康复，这提供了解决特定个体障碍的康复疗法的可能性。
7 节双向降压-升压电池充电控制器
• 宽输入电压工作范围：4.2 V 至 36 V • 宽电池电压工作范围：最高 36 V，支持多种化学成分： – 1 至 7 节锂离子电池充电曲线 – 1 至 9 节 LiFePO 4 充电曲线 • 带 NFET 驱动器的同步降压-升压充电控制器 – 可调节开关频率：200 kHz 至 600 kHz – 可选同步至外部时钟 – 集成环路补偿和软启动 – 可选栅极驱动器电源输入，可优化效率 • 自动最大功率点跟踪 (MPPT)，适用于太阳能充电 • 支持 USB-PD 扩展功率范围 (EPR) 的双向转换器操作（反向模式） – 可调节输入电压 (VAC) 调节范围：3.3 V 至 36 V，步进为 20 mV – 可调节输入电流调节 (R AC_SNS )：400 mA 至 20 A，步进为 50 mA，使用 5 mΩ 电阻 • 高精度 – ±0.5% 充电电压调节 – ±3% 充电电流调节– ±3% 输入电流调节 • I 2 C 控制，可通过电阻可编程选项实现最佳系统性能 – 硬件可调输入和输出电流限制 • 集成 16 位 ADC，用于电压、电流和温度监控 • 高安全集成 – 可调输入过压和欠压保护 – 电池过压和过流保护 – 充电安全定时器 – 电池短路保护 – 热关断 • 状态输出 – 适配器当前状态 (PG) – 充电器工作状态（STAT1、STAT2） • 封装 – 36 引脚 5 mm × 6 mm QFN
bq25713，BQ25713B I2C窄VDC降压电池充电控制器，带有系统电源监视器和处理器热监视器数据表（Rev. C）
•与BQ25703A兼容的针脚和软件•充电1至4S电池从广泛的输入源 - 3.5-V至24-V输入操作电压 - 支持USB2.0，USB 3.0，USB 3.0，USB 3.1（C型C）和USB电源（USB供应（USB-PD）输入（USB-PD）输入（USB-PD） - 无需（USB-PD）的运算 - 毫无目前的运算 - （IDPM和VDPM）针对来源超负荷•电源/当前的CPU节流电源监视器 - 全面的ProChot轮廓，IMVP8/IMVP9符合符合的和电池电流监视器 - 系统电源监视器 - IMVP8/IMVP9兼容•符合范围的电压DC（NVDC）电源型电池管理 - 无电量型电池组件 - 电池组件 - 电池启动 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池电量 - 电池 - 电池 - 电池电量 - diode operation in supplement mode • Power up USB port from battery (USB OTG) – 3-V to 20.8-V VOTG With 8-mV resolution – Output current limit up to 6.4 A with 50-mA resolution • TI patented Pass Through Mode (PTM) for system power efficiency improvement and battery fast charging • When system is powered by battery only, Vmin Active Protection (VAP) mode supplements battery from input capacitors during system peak power spike •输入当前优化器（ICO）以提取最大输入功率•800-kHz或1.2-MHz可编程的可编程开关频率，以2.2-µh或1.0-µh电感器或1.0-µh电感器•用于灵活的系统配置的主机控制接口 - I 2 C端口最佳系统性能和状态的最佳系统性能和状态报告 - 无需进行EC的限制•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•