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World File Search System馈电
使用优化的量子神经网络对脑电图信号进行分类
近年来，机器学习的算法被用于脑信号识别，作为诊断阿尔茨海默氏病和癫痫等疾病的有用技术。在本文中，脑电图（EEG）信号在标准化这些信号后使用优化的量子神经网络（QNN）进行分类。将小波变换（WT）和独立组件分析（ICA）用于特征提取。这些算法用于降低数据的尺寸，这是对优化QNN的输入，目的是在特征提取过程后执行分类过程。这项研究使用了优化的QNN，一种馈电神经网络（FFNN）的形式，以识别脑电图信号。使用粒子群优化（PSO）算法来优化量子神经网络，从而改善了系统性能的训练过程。优化的QNN为我们提供了更快，更现实的结果。根据模拟结果，ICA的总分类为82.4％，而WT的总分类为78.43％；从这些结果中，使用ICA进行特征提取比使用WT更好。
一种基于模糊的推理方法，用于评估接收末端电源系统中协调的生成网格储存控制能力
摘要。随着灵活的负载和能源存储的快速发展，它具有巨大的科学和工程价值，可以通过协调的生成网格加载存储控制使用HVDC Feed-Infi-Infer Power提高接收端电源系统的安全性和经济性。在本文中，提出了一种基于模糊的推理方法，以评估具有HVDC馈电功率的接收端功率系统的生成网格加载存储控制能力的协调控制能力。首先，通过考虑发电，电网，电力负载和能源存储的协调和相互作用来构建评估索引。主观重量和客观重量都被认为可以计算每个评估指数的全面权重。此外，在每个评估指数中提出了基于Kmeans聚类的方法。最后，通过提出的方法评估了不同状态下修改的IEEE 57-BUS系统的协调控制能力。
由Videoray获取，Blue Ring Imaging通过3D可视化和混合现实控制技术增强了海军ROV操作
sapp描述了如何更好地可视化功能使ROV遥控器能够执行更复杂的任务。“我们现在正在使用的只是物理按钮和单个相机来进行复杂的工作。我们希望机器人像人类一样行事，能够在人类可以或更好的水平上表现，而感知是控制的重要组成部分。”根据SAPP的说法，如果机器人配备了360度的3D摄像头，则在耳机中显示这些传感器馈电，以及在物理空间的3D视图上覆盖增强现实和混合现实标记的能力，而不是2D地图“如果您在车辆上具有正确的相机配置和传感器数组，那么当您在上面放上耳机时，感觉就像您实际上是实时沉浸在该空间中。您感觉更像机器人。该术语将是实施例。通过实施例，我们可以真正改变完成工作的方式。
为什么精确优化不引起注意。”
将所有这些概念放在一起，新兴的图片（用于感知推断）如下：我们拥有一个内部模型，使我们能够产生有关感官数据远端原因的高级假设，这反过来又在下降的层次级别上产生了低级的子集合，并与更加良好的细节相关级别的层次级别。然后将这些假设与传入的感觉数据进行比较。当不匹配时，会产生预测误差。这些错误是通过层次结构传播的唯一馈电或“自下而上”信号 - 未解决的预测错误被发送到一个下一个级别，在此级别上，以贝叶斯的方式修订了高级假设，直到成功最小化预测错误。3预测误差最少的假设是选择代表世界的假设。假设产生和预测误差最小化的这种迭代过程被视为对所有认知现象的功能（包括思想）的功能。预测误差最小化是“所有大脑都做到的”（Hohwy 2013：7）。
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其他风险在产品是电压馈电时，阻尼器将是打开的或关闭的，并且如果将它们放置在阻尼器叶片和通风管之间，则可能会在手指上捏伤受伤。产品的执行器配备了一个释放按钮，该按钮允许手动控制阻尼器刀片，请始终确保在处理阻尼器的内部部件之前对其进行激活。如果产品配备了弹簧返回执行器，则没有释放按钮，则使用提供的十六进制键执行手动控件，其中阻尼器刀片被驱动到所需的位置然后锁定。在处理锁后不要忘记禁用锁。处理•要处理产品以减少人体工程学负载时，请始终使用适当的运输和起重设备。•必须谨慎处理产品。•不允许通过测量管携带产品。安装•必须避免潮湿，寒冷和侵略性环境。•避免在热源附近安装产品。•根据适用行业组装产品
TELKOMNIKA 电信计算电子和控制
本文研究并设计了一种矩形微带贴片天线，该天线带有一个矩形缝隙，工作频率为 28 GHz，适用于第五代 (5G) 无线应用，采用微带线技术馈电。这个缝隙的目的是提高天线的性能。该天线建立在 Roger RT duroid 5880 型基板上，其相对介电常数等于 2.2，高度为 h = 0.5 毫米，损耗角正切为 0.0009。该天线的紧凑尺寸为 4.2 毫米 × 3.3 毫米 × 0.5 毫米。该天线的仿真是使用高频结构模拟器 (HFSS) 和计算机仿真技术 (CST) 软件进行的，其主要目的是确认该天线获得的结果。这些模拟的结果如下：谐振频率为 27.97 GHz，反射系数 (𝑆 11 ) 为 -20.95 dB，带宽为 1.06 GHz，增益为 7.5 dB，辐射功率为 29.9 dBm，效率为 99.83%。该天线获得的结果优于当前科学期刊上发表的现有天线获得的结果。因此，该天线很可能满足 5G 无线通信应用的需求。
用于空间应用的圆极化高增益科赫分形天线
摘要。本文讨论了一种具有圆极化特性的紧凑型 Koch 曲线分形边界天线。辐射器呈方形，四边有 V 型槽截头。分形结构的工作频带为 2.18 GHz 至 2.3 GHz 频段。沿辐射贴片的周边融入了二阶 Koch 分形曲线。分形天线由同轴探针馈电技术激励，对角放置以产生圆极化辐射。贴片元件采用 HFSS 设计，并制造在具有介电常数 (er = 2.2) 的基板 (RT/Duroid 5880 TM) 上，用于设计尺寸为 0.39 k 0 9 0.39 k 0 9 0.024 k 0 (fr = 2.26 GHz) 的分形天线。该结构表现出 6.93 dBi 的峰值增益响应以及覆盖工作频带的全向辐射模式。模拟和测量结果得到验证，并且发现所提出的设计适用于空间应用。
优雅降级：机载监视雷达...
基于有源电子扫描天线 (AESA) 的雷达具有“优雅降级”这一理想特性。此类雷达使用小型化发射-接收 (TR) 模块，少数模块故障不会导致任务失败。例如，在基于 AESA 的地面 MTI 雷达中，少数模块故障不会影响阵列性能。在这种情况下，静态地面杂波以零频率为中心，没有与运动相关的多普勒频移。然而，在机载 AESA 雷达中，由于平台运动和杂波通过天线旁瓣泄漏，地面杂波具有与角度相关的多普勒频率。因此，天线旁瓣电平决定了要针对其执行目标检测的旁瓣杂波。检测性能受信号与干扰加噪声比 (SINR) 控制。对于机载监视雷达，TR 模块的随机和系统故障及其对 SINR 的影响是特征化的。结果表明，单通道处理不能有效地提供平滑降级功能，因为故障导致的 SINR 损失很大。但是，与随机故障相比，系统故障对 SINR 损失的影响较小。还提出了一种有效的阵列馈电方案。
文章基于神经网络的锂离子电池老化模型在加速的C率
摘要：锂离子（锂离子）电池被广泛用于电动汽车（EV），因为它们的能量密度很高，自我释放率低和卓越的性能。尽管如此，锂离子电池的性能和可靠性变得至关重要，因为它们会因电荷增加和排放周期而失去容量。此外，由于排放量的负载变化，锂离子电池会在电动汽车中衰老。以各种排放速率监视电池周期寿命将使电池管理系统（BMS）能够实施控制参数以解决老化问题。在本文中，提出了电池寿命降解模型，以加速的电流速率（C率）。此外，提出了标准C率和C率之外的理想寿命放电率。在加速的C率上排放对电池循环寿命的结果得到了彻底研究。此外，通过基于深度学习算法的馈电神经网络（FNN）和具有长短期记忆（LSTM）层的经常性神经网络（RNN）研究了电池降解模型。对开发模型的性能进行了比较评估，并且表明LSTM-RNN电池老化模型与传统的FNN网络相比，在加速C速率方面具有出色的性能。
有限的时间前馈脱钩和精确的DC微电网朝向大信号稳定性
摘要 - 这项研究是通过考虑一个新兴的实际问题来开始的，即DC微电网应在喂食电阻载荷和恒定功率载荷（CPLS）时能够具有较大信号稳定性的操作。要更具体，应在存在大量综合可再生能源和CPL，系统内部不确定性，外部干扰，耦合相互作用以及其他不利影响的情况下确保稳定性。从控制的角度来看，我们有意提出了一个通用解决方案，以实现互连系统的确切分散的跟踪控制任务。首先，提出了一种替代的有限时间馈电机制，该机制与反馈统治或递归取消过程基本不同。其次，可以从系统信息中直接构建一个comite控制器，因为它与稳定性分析相脱。提议的设计框架的一个主要优点是它降低了设计的复杂性，因此促进了实际实现。作为直接应用，为自主DC微电网系统构建了一个简单的分散复合控制器。数值模拟和实验比较结果都表明，在各种不同情况下，DC微电网实现了大信号稳定性。