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时间依赖的机器学习预测
逆问题继续引起对物理科学的巨大兴趣，特别是在控制非平衡系统中所需现象的背景下。在这项工作中，我们利用一系列深神经网络来预测时间依赖性的最佳控制场E（t），该领域可以在降低的量子量子动力学系统中实现所需的电子过渡。为了解决这个反问题，我们研究了两种独立的机器学习方法：（1）一种馈电神经网络，用于预测频域中功率谱的频率和振幅含量（即E（t））和（2）在时间域中预测E（T）的交叉校正神经网络方法（T）。这两种机器学习方法均提供了探测潜在量子动力学的互补方法，并且在准确预测最佳控制场的频率和强度方面表现出了令人印象深刻的性能。我们为这些深层神经网络提供详细的体系结构和超参数，以及每个机器学习模型的性能指标。从这些结果中，我们表明机器学习方法，尤其是深层神经网络，可以用作设计电磁场的一种经济高效的统计方法，以在这些量子动力学系统中实现所需的过渡。
2G HTS涂层导体磁带的价值预测
摘要：索引值或所谓的n值预测对于理解超导体的行为至关重要，特别是需要对超导体建模时。此参数取决于几个物理量，包括温度，磁场的密度和方向，并影响由涂层导体制成的HTS设备的行为，从损失和淬火繁殖方面。在本文中，对许多用于估计N值的机器学习方法进行了全面分析。结果表明，级联向前神经网络（CFNN）在此范围内擅长。与其他尝试的模型相比，尽管需要较高的训练时间，但它的性能最高，具有0.48的均方根误差（RMSE）和99.72％的Pearson系数，具有拟合度（R-Squared）。另一方面，刚性回归方法的预测最差为4.92 RMSE和37.29％的R平方。此外，随机森林，增强方法和简单的馈电神经网络可以被视为比CFNN更快的训练时间的中间精度模型。这项研究的结果不仅提前对超导体进行了建模，而且还为应用程序的应用铺平了道路，并为机器学习插件代码进行了进一步研究，以进行超导研究，包括对超导设备进行建模。
用于卫星通信系统的50GHz砷化镓电光调制器阵列的设计
本文介绍了用于空间数据链路应用的 GaAs 行波电光调制器阵列的设计注意事项。调制器设计的核心是低损耗折叠光学配置，可在设备的一端提供直接的直线射频 (RF) 接入，而所有光纤端口均位于另一端。此配置是多通道应用所需的密集单片调制器阵列的关键推动因素。它还可以实现更紧凑的封装、改进的光纤处理，并通过消除 RF 馈电装置中的方向变化来实现高调制带宽和低纹波。单个 Mach-Zehnder (MZ) 和单片双并行 (IQ) 调制器都已评估高达 70 GHz，带宽约为 50 GHz，低频开/关电压摆幅 (V π ) 为 4.6 V（电压长度乘积为 8.3 Vcm）。折叠式设备比传统的“直线式”调制器要紧凑得多，而适度的设备阵列（例如 × 4）可以容纳在与单个调制器尺寸相似的封装中。讨论了独立寻址 MZ 调制器单片阵列（每个都有自己的输入光纤）的设计考虑因素，并提出了实用配置。
无线局域网Koch分形天线的设计与分析
摘要 本文设计了一种用于无线局域网 (WLAN) 应用的 Koch 分形天线。Koch 雪花设计具有对称和自相似结构，可实现空间填充能力并改善天线的表面电流。整体分形天线结构由安装在介电材料（阻燃剂-4 (FR-4)，介电常数r=4.4，损耗角正切δ=0.02）两侧的铜箔（贴片和接地平面）组成。天线采用微带线馈电。Koch 分形天线的尺寸为 30 30 1.6mm3，是在高频结构模拟器 (HFSS) 平台上实现的紧凑尺寸设计。使用迭代函数系统 (IFS) 将模拟输出与贴片上实现的不同迭代进行内部比较，并比较三种不同迭代的辐射频率、回波损耗、带宽、增益和方向性的差异。三次迭代的谐振频率范围从 5.8GHz 到 7.47GHz，可用于 WLAN 应用。因此，所提出的 Koch 雪花分形天线设计随着迭代规模的增加而改善了天线参数，例如 S 11 从 -21.35dB 到 -36.32dB，平均增益为 3dB，阻抗带宽为 25.90%。关键词：天线设计、FR-4、接地平面、Koch 雪花、贴片、WLAN 应用
用于组合 C/Ku 的 C/Ku 正交模式换能器
槽之间的间距为 0。槽具有独特的轮廓，可实现 C 波段信号的耦合，而不会降低 Ku 波段信号的质量。槽的对称配置和独特轮廓确保在这种不连续性处不会产生高阶模式，从而可能降低 Ku 波段信号的质量。然后，分支波导网络将来自每对槽的耦合信号传送到合适的功率组合组件（例如 Magic T），每个组件用于相应的极化。应用 VSAT 网络 ISRO 提供将组合 C/Ku 接收馈电系统的技术转让给具有足够经验和设施的印度工业。有兴趣获得专有技术的企业可以写信详细说明其目前的活动、基础设施和设施。Ku 波段 OMT Ku 波段 OMT 由一个一端封闭的中央圆形波导和四个对称排列的分支矩形波导组成。一对这样的共线矩形波导将相同极化的信号传送到功率组合网络。中心圆形波导由一个独特的匹配元件组成。匹配元件用于对传入信号进行良好匹配。选择对称配置是为了避免在公共连接处不产生高阶模式。功率组合网络可以通过 Magic T 或简单的 E 平面分叉波导功率组合器来实现。
3S 暂停
机械外壳结构：挤压铝 6063-T5 合金外壳和 LED 托盘，带有压成型钢内部组件，以确保强度、对准和安装连接。我们的高品质压铸端盖经过精心设计，可以隐藏所有紧固件并将密封垫圈保留在灯具内部，同时完成此灯具的简洁外观。对准/组装：对准系统采用四点对准和连接方法，旨在创建更直的行并最大限度地减少各部分之间的接缝（现场组装）。四个对准销确保外部挤压铝轨对准，而拉紧螺钉固定外壳到外壳的连接。额外的对准饼干兼作遮光罩。长度：3S 的最小长度为 2 英尺（标称），可提供额外的 1 英尺增量（±0.030”）。提供更长的灯具排，并将配置 4 英尺、5 英尺、6 英尺、7 英尺和 8 英尺灯具。一个电源馈送的最大运行长度为 72 英尺。超过 72 英尺的连续运行需要第二个电源。安装方法/硬件：标准悬挂硬件包括 1/16 英寸直径、镀锌钢航空电缆（带有可调节和可锁定的镀镍电缆夹）和白色 18/5 SJT 电源线。标准硬件包括 60 英寸电源线和 54 英寸航空电缆，以适应距离天花板 48 英寸的安装距离。提供天花板遮篷。所有悬挂硬件都经过测试，并符合 UL1598 对负载/灯具支撑的要求。外部饰面：3S 提供白色和黑色聚酯粉末涂层，以确保耐用性。悬挂组件：灯具由 1/16 英寸镀锌航空电缆悬挂。电缆通过 ¼-20 螺纹天花板电缆管连接到天花板悬挂点，电缆管包含一个螺纹环来支撑馈电/吊架罩，从而无需拆除悬挂电缆即可接触接线盒/吊架，从而可以检查/维修导线而不必支撑灯具。馈电罩外径为 5 英寸，吊架罩外径为 2 英寸。电缆长度可指定为 48 英寸、96 英寸和 144 英寸悬挂长度。天花板类型选项为“T1”T 型网格、“T9”T 型网格、“SC”螺丝槽网格、“HC”硬天花板或“JB”硬天花板接线盒安装座。集成控制：3S 提供可选集成控制。传感器设计方便，可安装在孔径中，位于每个灯具的供电端。对于运行，每个灯具部分将配备一个离散传感器，以控制该特定部分。飞利浦 EasySense 是标准日光/占用传感器。需要 DALI 驱动器。如果您的项目需要未列出的组件或系统，请联系 Lumato 以查看要求。
当前的挑战和未来的可再生能源前景：孟加拉国的案例研究
摘要： - 这项研究的目的是研究发展中国家可再生能源的安装能力，特别关注孟加拉国，孟加拉国是可再生能源发展的世界领导者，以确定有助于进步的因素。随后根据最近管理这些制度的立法和政策，探讨了可再生用电在发展中国家中的使用。调查结果表明，私营部门不愿参与此类国家的可再生能源的持续增长主要是由于高昂的成本和长期等待资本的结果。在这项研究中提出，政府的援助和购买产生的电力的保证可能有助于减轻这些问题。但是，可再生能源的部署有许多障碍，包括技术，财务和法律。经济困难包括昂贵的资本成本和模棱两可的投资回报，而技术困难包括系统优化，控制和管理。为了促进对混合可再生能源系统的投资，必须制定支持使用可再生能源的法规，例如馈电关税和净计量。有效实施可再生能源系统将取决于制定标准和法律，这些标准和法律鼓励将可再生能源纳入当前的能源基础设施。尽管存在这些障碍，但混合的可再生能源系统具有光明的未来前景，并有很大的希望，可以极大地促进向可持续能源的未来转变。关键字： - 可再生能源，挑战，能源，太阳能，风，孟加拉国，障碍。
开发具有多层饲料向前神经网络的混合线性模型，用于糖尿病之间的HBA1C建模
DOI: https://doi.org/10.55057/ajfas.2023.4.1.5 _____________________________________________________________________________________________ Abstract: Hemoglobin A1c (HbA1c) is the gold-standard measure for diagnosing and managing diabetes.鉴于数据驱动决策的重要性，本文旨在开发一种阐明和预测HBA1C水平的方法。我们开发了一种综合方法，用于通过R语法分析多个线性回归，嵌入多层馈电神经网络（MLFFNN）和自举。提出的方法的成功取决于预测的准确性。获得的模型的质量由获得的最小平方误差（MSE）的大小表示。本研究使用了二级糖尿病数据，总共有1000个观察结果来说明开发方法（在自举程序后获得的数据）。在进一步测试之前，对每个预选变量的临床相关性和意义进行了评估。使用MLFFNN方法（例如HBA1C，空腹血糖（FBS），尿素和血液钠水平）评估所提出的变量。发现FBS，尿素和血液钠水平均可用于验证HBA1C。fbs（= 0.45931; std se = 0.01018; p <0.01），尿素（= -0.03777; se = 0.00266; p <0.01）和血液钠水平（= -0.06685; se = 0.01112; p <0.012; p <0.01）对HBA1都产生了重大影响。我们的策略提供了准确的预测。该方法精确地评估了最终模型的有效性。出色的模型性能会导致决策中更有效的管理。Keywords : HbA1c, Linear Model, Multilayer Feed-Forward Neural Network ______________________________________________________________________________ 1.简介
研究文章是一种智能机器学习模型，用于检测智能城市中基于脑出血诊断的物联网
一般而言，启用互联网的出现在过去几年中激发了世界的启发，为各种问题提供了针对不同问题的国家和新颖的解决方案。进化场主要由无线传感器网络，射频识别和智能移动技术领导。除其他外，Iotplay在智能医疗设备和可穿戴设备的形式中起关键作用，具有收集多种多样和纵向患者生成的健康数据的能力，同时也可以提供初步诊断选项。在为使用基于物联网的解决方案帮助患者提供帮助的效果方面，专家利用机器学习算法的能力来提供出血诊断中有效的解决方案。为了降低死亡率并提出准确的治疗，本文使用机器学习算法进行了基于智能物联网的智能应用，用于人脑出血诊断。基于用于颅内数据集的计算机层析成像扫描图像，支持向量机和馈电神经网络已用于分类目的。总体而言，分别针对支持向量机和前馈神经网络计算的分类结果为80.67％和86.7％。从结果分析得出的结论是，前馈神经网络在分类颅内图像中的表现优于表现。te输出提供了有关最终有助于验证专家诊断的脑出血类型的信息，并被视为学员放射科医生的学习工具，以最大程度地减少可用系统中的错误。
评估需求响应在脱碳能力系统中的价值 - 大规模模型应用
本文对在系统的观点中对应用需求响应（DR）的价值进行了广泛的见解，以两种强烈对比的脱碳途径的背景，用于分散和集中的欧洲能源系统，并具有100％可再生份额和行业耦合。这些途径的特征是结构性差异，即安装可再生能力的结合，激活需求响应电位的接受以及不同的电力，热量和氢的需求。目的是确定需求响应的潜在作用及其对柔韧性选项最佳组合的影响，以分散的和集中的情景框架模型。因此，公开可用的数据和特定国家需求响应电位的小时时间序列被实施到大规模的线性优化模型中。关于不同需求响应份额的敏感性用于确定对电力系统选定组件的主要影响因素，例如容量和发电组合，存储需求，可再生能源集成及其市场价值因素，CO 2排放和总系统成本。模型结果表明，在光伏响应响应单元中，在光伏主导的分散场景中，每个激活的需求响应单元的降低较高（ - 55 Meur /GW DR， - 0.045 MT CO2 /GW DR），与风统治的集中式场景相比（-39 Meur /GW DR， - GW DR， - 0.037 MT.0.037 MT CO2 /GW）。结果得出的结论是，每日光伏特征与载荷转移和脱落需求响应设备的时间模式的相关性比风向馈电特征更高。