输入功率因数几乎等于 1(负载为 20% 时 PF = 0.99)和低谐波失真(THD ‹3%)可确保对网络的影响最小且能效高,从而降低能源管理成本。功率因数偏离单位值越大,电网吸收的无功功率就越大,运营商因此会提高电价。功率因数的校正还涉及减少任何上游发电机的过大尺寸,此前上游发电机的功率必须超过 UPS 的标称功率至少 30%,从而可以在构建连续性系统时进一步节省成本。精心控制网络吸收的电流可让您获得非常低的谐波输入电流失真水平(THD ‹3%)。电源线上的非线性负载引起的谐波失真决定了系统中存在的任何电流都高于预期,并且包含谐波频率分量:由于这些电流无法用维护人员配备的标准便携式仪器测量,因此这种现象可能被严重低估。即使电流保持在过载保护装置容量范围内,导体仍将在较高温度下运行,从而造成可量化的能源浪费,通常相当于总负载的 2-3%。
摘要:地球农村地区的电气化已成为可持续发展面临的最大挑战之一。事实上,这将是保证地球上最贫困地区发展的关键,而食品市场的大部分原材料都来自这些地区。集中生产模式不适用于这些地区,因为配电网络将涉及不合理的成本。出于这个原因,已经进行了许多研究,以确保维持离网公用事业的能源供应(特别是电力),以保证能源自主,同时减少对系统管理专家协助的依赖。在这项工作中,提出了一种混合系统(HRES),该系统结合了使用静态设备的太阳辐射、风能和生物质的利用,以提高系统的可用性并限制运行和维护成本。这项研究的目的是确定有前途的研究方向,以提高可再生能源收集系统的可持续性,为离网用户提供服务。
抽象的基于卫星 - 长距离 - 无距离 - 空间量子密钥分布有可能实现全球量子安全通信网络。检测从空间发送的微弱量子光脉冲需要高度准确且健壮的经典计时系统才能从噪声中挑出信号,并允许对发送和接收的钥匙位进行对帐。对于这种高损耗应用,提出了基于DE Bruijn序列的断层 - 耐受性同步信号编码和解码方案。在实验室条件下测试了代表性的同步时间系统,并且即使在高损失下,它也证明了误差校正算法的高容差。还讨论了该解决方案的性能限制,并分析了方案和估计的计算开销的最大误差耐受性,从而可以在实际的时间系统上实现 - 芯片上实现。该解决方案不仅可以用于同步高损耗通道,例如卫星和地面站之间的通道,而且还可以扩展到具有低损耗,较高误差率的应用,而且需要可靠的同步,例如量子和非量子通信在地面上的自由行空间或光纤空间上。
摘要:磁分子是研究特殊量子机械现象的典型系统。因此,由于系统尺寸的指数增加,模拟其静态和动力学行为对于经典计算机来说本质上很难。量子计算机通过提供适合描述这些磁系统的固有量子平台来解决此问题。在这里,我们表明,基于超导端子的原型量子计算机,都可以在原型量子计算机上模拟磁性分子的基态性能和自旋动力学。特别是我们研究了小型的抗铁磁性旋转链和环,这是这些开拓设备的理想测试床。我们使用各种量子本质量算法来确定基态波功能,并用靶向的ansatzes填充了所研究模型的自旋对称性。通过计算动力学相关函数来模拟相干自旋动力学,这是提取许多实验可访问属性(例如无弹性中子中子横截面)的重要成分。
摘要为DC-DC转换器设计了新的电路拓扑。提议的转换器采用单个功率开关,该电源开关将传统的增强与光伏(PV)面板的单端主电感器转换器(SEPIC)集成在一起。从9 V DC输入中开发并实现了105 V DC输出的原型。使用理论和实际验证验证了所提出的拓扑的性能。结果表明,较高的电压增长率为11.67,低占空比为0.82,并且在大约54 V的组件上降低了电压应力。该电路可用于PV面板和其他需要DC-DC电压加速转换率的可再生能源。关键字:DC-DC加速转换器,光伏(PV)面板,电压增益,占空比和电压应力。引言可以通过从化石燃料转换为可再生能源资源来实现碳中性社会(Isah等人,2019年)。这种能源转型能够增强经济,给灾难带来韧性,并帮助农村社区对环境的损害较少,以获取电力(Isah等,2020)。太阳能是自然可用,干净,廉价的能源之一,需要使用光伏(PV)进行发电(Gopi and Sreejith,2018; Engin和Engin andçak,2016)。PV面板以机电能量形式利用太阳,并通过使用太阳能电池将其转化为电能(Oulad-Abbou等,2019; Ahmad等,2019; Jiang等,2016)。天气条件和安装区域是影响PV板性能的一些重要因素(Kuo等,2015)。发电系统可以用于网格连接或微电网连接(Kuo等,2015;Öztürk等,2018)。通常,网格连接需要实用程序变电站。出于这个原因,建造太阳能农田需要许多光伏面板,而太阳能农田又占据了一个用于农业实践和其他目的的广泛领域,
阿尔茨海默氏病(AD)是一种慢性神经退行性疾病,在患者的思维,记忆和行为中引起严重问题。早期诊断对于预言AD进展至关重要;为此,最近有人提出了许多算法来预测认知能力下降。然而,这些预测模型通常无法吸收异质遗传和神经影像标志物,并难以处理丢失的数据。在这项工作中,我们提出了一个新颖的目标函数和相关的优化算法,以鉴定与AD相关的认知下降。我们的AP-PRACH旨在通过参与者特定的增强结合通过回归任务对齐的多模式数据集成来结合动态神经影像学数据。我们的方法为了结合额外的侧面信息,利用了在最近的广告文献中普及的结构化正则化技术。武装着从多模式动态和静态模态中汲取的固定长度矢量反应,常规机器学习方法可用于预测与AD相关的临床结果。我们的实验结果表明,提出的增强模型改善了流行机器学习算法的认知评估评分的预测性能。我们的方法的结果被解释为验证现有的遗传和神经成像生物标志物,这些生物标志物已被证明可以预测认知能力下降。
作者分支机构:美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射学系1。2宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院妇科和肿瘤学系OBGYN系。 3辐射肿瘤学系,辐射肿瘤学系3,美国德克萨斯州德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心,美国德克萨斯州休斯敦 *通讯作者:宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州博士学位160A约翰·摩根大楼360年3620 Hamilton Walk PAREDELPHIA,汉密尔顿步行PA 19104电话:(215)573-603-603-603-603-603-603-603-603-603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--63-6016: robdoot@pennmedicine.upenn.edu https://orcid.org/000000-0003-1747-239X第一作者:Anthony J. 宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州的年轻大学1910年约翰·摩根大厦(John Morgan Walk),宾夕法尼亚州19104电话:(215)746-0039传真:(215)573-3880电子邮件:anthony.youn.youn.youn.young@pennmedicine.upenn.upen.upen.upen.upen.upen.edu word Count:4990 Financial Supports:4990 Fancial Supports:RD DAS NIDAS(k01)。 ll希望基金会的万花筒和玛莎·里夫金基金会(Marsha Rivkin Foundation)支持。 AP由KL2TR001879支持。 研究还由国家研究资源中心和国家卫生研究院(UL1TR000003)的国家研究中心和宾夕法尼亚大学转化医学和治疗学研究所,宾夕法尼亚州放射科学系和NCI(P30CA016520)赞助。 在卵巢癌中运行标题18 f-ftt目标PARP-12宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院妇科和肿瘤学系OBGYN系。3辐射肿瘤学系,辐射肿瘤学系3,美国德克萨斯州德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心,美国德克萨斯州休斯敦 *通讯作者:宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州博士学位160A约翰·摩根大楼360年3620 Hamilton Walk PAREDELPHIA,汉密尔顿步行PA 19104电话:(215)573-603-603-603-603-603-603-603-603-603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--63-6016: robdoot@pennmedicine.upenn.edu https://orcid.org/000000-0003-1747-239X第一作者:Anthony J.宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州的年轻大学1910年约翰·摩根大厦(John Morgan Walk),宾夕法尼亚州19104电话:(215)746-0039传真:(215)573-3880电子邮件:anthony.youn.youn.youn.young@pennmedicine.upenn.upen.upen.upen.upen.upen.edu word Count:4990 Financial Supports:4990 Fancial Supports:RD DAS NIDAS(k01)。ll希望基金会的万花筒和玛莎·里夫金基金会(Marsha Rivkin Foundation)支持。AP由KL2TR001879支持。研究还由国家研究资源中心和国家卫生研究院(UL1TR000003)的国家研究中心和宾夕法尼亚大学转化医学和治疗学研究所,宾夕法尼亚州放射科学系和NCI(P30CA016520)赞助。在卵巢癌中运行标题18 f-ftt目标PARP-1
摘要:要实现一个实用的日常脑机接口 (BCI),在设计 BCI 时必须考虑执行日常任务时姿势的持续变化。为了检验 BCI 的性能是否取决于姿势,我们比较了基于 P300 的 BCI 的在线性能,这些 BCI 旨在选择电视频道,受试者在使用 BCI 时分别采取坐姿、斜躺、仰卧和右侧卧姿。受试者自我报告了每种姿势下 BCI 控制后的干扰、舒适度和熟悉度。我们发现四种姿势之间的 BCI 性能以及 P300 和 N200 的幅度和延迟没有显著差异。然而,当我们比较两种情况下个体内标准化的 BCI 准确度结果时,受试者对在特定姿势下使用 BCI 的报告相对更积极或更消极,我们发现个体受试者报告更积极的姿势的 BCI 准确度更高。因此,虽然姿势的变化不会影响基于 P300 的 BCI 的整体性能,但 BCI 性能会根据个体受试者感受到的姿势舒适度而有所不同。我们的结果表明,在家中使用基于 P300 的 BCI 时,应考虑个体 BCI 用户感受到的姿势舒适度。
ADSE 743 完全适用于所有飞机类型和不同的电源。它可用于测试高性能民用和军用飞机、固定翼和旋翼机。这款皮托静态测试仪主要用于航线,涵盖所有气压和压力仪表系统的测试。大型无线触摸屏显示器带有屏幕帮助,可由一名操作员在驾驶舱或驾驶舱中轻松进行所有检查。测试装置坚固耐用,装在移动防风雨箱中。附带的包中装有压力软管和电缆。可提供适合特定应用的配件。
温莎大学化学与生物化学系,温莎401号,温莎,on,n9b 3p4,加拿大,加拿大N9B 3P4