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Soham Barway 社区计划——2024 年 10 月制定。......
规模大、平坦、开阔的景观，视野开阔，视野开阔。其特点决定了索哈姆和巴威的历史演变。它包括许多排水沟，如贯穿城镇的索哈姆矿脉，以及通往沃什的堤坝和河流。索哈姆周围的景观包括低洼、平坦的地形，高差只有一两米。这种平坦、开阔的地形创造了巨大天空的效果，传达出强烈的场所感和宁静感，只有偶尔出现的地标。开阔的景观及其渗透社区区域的方式对于保持索哈姆和巴威作为位于独特沼泽环境中的定居点非常重要。2.9 位于
EML3421
图15 EML3421安全工作电压区域误差放大器误差放大器将FB PIN电压与内部0.8V参考进行比较，并输出与两者之间差成比例的电流。然后使用此输出电流充电或排放Comp Pin上的外部补偿网络以形成Comp电压，该电压用于控制功率MOSFET电流。在操作过程中，COMP电压范围从0.2V到2.8V。comp在关闭模式下内部拉到GND。由于内部功率为3.4V，不允许使用Comp引脚3.4V的电压。最小的按时该设备具有120NS的最低按时，可确保在高开关频率和输入和输出之间的高差分电压下正确操作。启用控制EML3421具有专用的启用控制引脚。通过将其提高或低，可以启用并
基于扰动的效应措施
现有的构图特征的现有效应措施对于许多现代应用，例如在微生物组研究中是不足的，因为它们表现出可以通过传统的参数方法对高差异性和稀疏性等性状进行的特质。此外，以公正的方式评估组合物的摘要统计数据（例如种族多样性）如何影响响应变量并不简单。我们提出了一个基于假设数据扰动的框架，该框架定义了对组成本身的可解释的统计功能，我们称其称为平均扰动效应。这些效果自然说明了偏见经常使用边际依赖分析的混淆。我们通过得出依赖摄动依赖性的重复化并应用半参数估计技术来显示如何有效估计平均扰动效应。我们对模拟和半合成数据的经验分析了提出的估计量，并证明了与纽约学校和微生物组数据的数据相比的优势。
525 MVA 发电机电动机和晶闸管起动器在东京电力公司神奈川水力发电站投入使用
神无川水力发电站概况 东京电力的神无川抽水蓄能发电站由作为上、下水库的两处人工水体（奥三川湖是在日本长野县东部南矢池村附近的信浓川支流南矢池川上游修建南矢池水坝而形成的上水库，奥三池湖是在日本群马县西南部上野村附近的利根川支流神无川上游修建上野水坝而形成的下水库）、连接两处水库的水道以及位于群马县一侧两处水库之间地下约500米处的发电站建筑物组成。图2 是显示神无川水力发电站位置的地图。神奈川水力发电站利用上、下水库之间的有效水头（高差）653米，是一座纯抽水蓄能电站，每台发电机可发电470兆瓦。虽然这个水头略低于东京电力鹿角川水力发电站的714米，但
525 MVA 发电机电动机及晶闸管起动器在东京电力公司神奈川水力发电站投入使用
神无川水力发电站概况 东京电力的神无川抽水蓄能发电站由作为上、下水库的两处人工水体（奥三川湖是在日本长野县东部南矢池村附近的信浓川支流南矢池川的上游修建南矢池水坝而形成的上水库，奥三池湖是在日本群马县西南部上野村附近的利根川支流神无川的上游修建上野水坝而形成的下水库）、连接两处水库的引水隧道以及位于群马县一侧两处水库之间地下约 500 m 处的发电站建筑物组成。图 2 是显示神无川水力发电站位置的地图。神奈川水力发电站利用上、下水库之间的有效水头（高差）653米，是一座纯抽水蓄能电站，每台发电机发电量为470兆瓦。虽然这一水头略低于东京电力鹿角川水力发电站的714米，但
电池健康的预后，具有无传感器差分温度伏安的重建和基于多域适应性的容量估计
电池健康预后是电池管理的关键部分，用于确保安全和最佳用法。在本文中提出了一种基于多域适应性的端到端无传感器差异温度伏安挥发性重建和健康估计状态的新方法。首先，使用部分充电或散布曲线来重建差分温度曲线，从而消除了温度传感器测量的需求。偏差容量曲线和重建的差分温度曲线是输入的，然后在端到端的健康估计状态中使用。最后，为了减少源和目标域之间的域差异，将最大平均差异作为额外的损失包括在于提高差分温度曲线重建和健康估计状态的准确性，并使用未标记的测试电池中的未贴标数据。四个数据集，其中包含具有不同电池化学和格式的实验数据和公共数据，当前模式和速率以及外部条件用于验证和评估。实验结果表明，在不同情况下，提出的方法可以满足健康预后，对于差分温度曲线，平均误差小于0.067°C/V，而健康状况为1.78％。结果表明，与没有传统数据驱动的方法相比，差异温度曲线重建的误差降低了20％以上，健康估计状态的误差降低了所提出的方法的47％以上。
对多阶段轴向压缩机空气动力学的深度学习建模和建立变化
深度学习对物理模拟（例如计算流体动力学）的应用最近引起了人们的兴趣，并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是，由于高度复杂，湍流和三维流，尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况，这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用，以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力，因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题，并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比，它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化，因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响，这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明，所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性，以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中，从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。