首先,传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC),在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后,该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理,以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此,μC 使用校正算法和单独的校正系数,这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正(即线性化和温度补偿)。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成,并通过多路复用器传输到放大器,然后传输到 ADC,在那里它也被数字化。微控制器使用其校正算法计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据(24 位压力值和 24 位温度值),然后将其写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I2C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信,使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL);对于 SPI 通信,使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值(压力和温度)与电源电压不成比例。
基于AI的虚拟助手越来越多地用于支持日常构想任务。这些代理中存在的值或偏差可以以隐藏的方式影响输出。它们也可能影响人们如何感知具有不同价值一致性的AI代理产生的想法,并导致对基于AI的工具的设计产生影响。我们探索了具有不同值对想法过程的AI代理的影响,以及用户对想法质量,所有权,代理能力和输出中存在的值的看法。我们的研究任务为180名参与者,针对具有不同价值的AI代理的一组问题进行了集思广益的解决方案。结果表明,基于价值对齐的自我评估没有显着差异;但是,脑stormig过程中产生的想法反映了AI的价值观。本论文强调了AI值和人类意识之间的复杂相互作用,为将来的AI支持的头脑风暴工具提出了仔细的设计考虑。
注意:A. C 包括“探针”和“夹具”电容。 B. 波形 1 用于具有内部条件的输出,即输出为低,除非被输出控制禁用。波形 2 用于具有内部条件的输出,即输出为高,除非被输出控制禁用。C. 所有输入脉冲均由具有以下特性的发生器提供:PRR 10 MHz,Z = 50 。D. 每次测量一个输出,每次测量一个转换。E. t 和 t 与 t 相同。F. t 和 t 与 t 相同。 G. t 和 t 与 t 相同。H. 所有参数和波形并不适用于所有设备。
NCA8244 是一款八进制缓冲器/驱动器,用于提高面向总线的接收器和发射器、时钟驱动器等的驱动能力,并确保信号时序的准确性。它在每个方向上提供四个通道,具有低电平有效的单独输出使能 (/OE) 输入。当 /OE 有效时,NCA8244 将数据从 A 传输到 Y。当 /OE 为高电平时,输出处于高阻抗状态。在通电和断电期间,/OE 应通过上拉电阻连接到 VCC,以确保高阻抗状态。NCA8244 可承受高达 5.SV 的输入电压,每个通道支持最大 24 mA 的电流驱动。所有未使用的输入必须保持在 Vee 或 GND 以防止过大的电源电流。
电源电压,V DD1 、V DD2 和 V DD3 (见注释 1)6.5 V 。........................................输入电压范围,V I (任何输入) −0.3 V 至 V DD + 0.3 V ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输出电压范围,V O −0.3 V 至 V DD + 0.3 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。峰值输入电流(任何数字输入)± 10 mA 。......................。。。。。。。。。。。。。.....................峰值总输入电流(所有输入)± 30 mA .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....工作自然通风温度范围,T A :TLC1550I、TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C ......................TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C ................................存储温度范围,T stg −65 ° C 至 150 ° C .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........10 秒外壳温度:FK 或 FN 封装 260 °C .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..距外壳 1.6 毫米(1/16 英寸)处的引线温度持续 10 秒:J 或 NW 封装 260 ° C ..........
电源电压,V DD1 、V DD2 和 V DD3 (见注 1) 6.5 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .输出电压范围,VO −0.3 V 至 V DD + 0.3 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 峰值输入电流(任何数字输入) ± 10 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .峰值总输入电流(所有输入)± 30 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 工作自然通风温度范围,TA:TLC1550I,TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 存储温度范围,T stg −65 ° C 至 150 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 秒外壳温度:FK 或 FN 封装 260 ° C . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................... 距外壳 1.6 毫米(1/16 英寸)处的引线温度持续 10 秒:J 或 NW 封装 260 °C ....................................................................................................................................
电源电压,V DD1 、V DD2 和 V DD3 (见注 1) 6.5 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .输出电压范围,VO −0.3 V 至 V DD + 0.3 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 峰值输入电流(任何数字输入) ± 10 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .峰值总输入电流(所有输入)± 30 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 工作自然通风温度范围,TA:TLC1550I,TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 存储温度范围,T stg −65 ° C 至 150 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 秒外壳温度:FK 或 FN 封装 260 ° C . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................... 距外壳 1.6 毫米(1/16 英寸)处的引线温度持续 10 秒:J 或 NW 封装 260 °C ....................................................................................................................................
为缓解全球气候变暖与能源危机问题,各国都在大力发展可再生能源技术,风能、水电、光伏等大规模可再生能源的接入对系统运行调度和经济调度影响巨大。本文提出一种以风电、光伏发电为主要能源来源的风电-光伏-光热-水电系统经济调度方法。采用长短期记忆(LSTM)神经网络对风电和光伏功率进行预测,并利用拉丁超立方抽样(LHS)方法和同步缩减算法得到10个典型的风电和光伏功率场景。建立风电-光伏-光热-水电-电池日前经济调度模型,并考虑相关约束条件。利用光热、水电站、电池和可转移负荷作为灵活资源,提高风电和光伏发电的渗透率。最后通过3个案例验证了所提模型的可行性。结果表明:(1)LSTM神经网络可以很好地预测风电和光伏发电的输出功率,且均方根误差(RMSE)较小;(2)在可再生能源电力系统中引入可转移负荷和CSP电站可以有效降低风电和光伏发电的波动率和限电率。
VREF 输出电压 Vref 与 IP 输入电流值无关 2.5 V 差值零点偏差 Voq-VREF IP=0A ±5 mV 灵敏度 Sens -2.5A
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