人工智能在移动通信中的应用

阐述移动通信技术的特点和应用状况，通信网络的优化框架，网络智能优化中的机器学习算法分析，完善后台监控系统，建立软件平台提高服务质量，形成安全的网络环境，保证高效运行。     

—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。     

基于蜂群算法和半监督极限学习机的光伏系统故障诊断

户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响，其非正常运行会导致大量的电力损失，严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此，监测光伏系统的运行状态，及时排除潜在故障，制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性，特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统，特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题，提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机（ABC-SSELM）的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断，大大降低了人工成本和时间消耗。此外，灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件，提高发电效益。最后，使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法，数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。     

分布式多元随机动态场景生成及快速精准场景降维算法

高比例新能源及多源耦合是电力系统发展的重要特征,这也为系统稳定经济运行提出了新挑战。该文以园区型多能系统为对象,研究了分布式多元随机动态场景分析,从多时空角度有效量化不确定因素给系统造成的影响,可为系统灵活重构、多维度协同运行与决策提供有力模型与场景支撑。首先由预测误差驱动拟合多元功率预测误差概率分布,全面反映随机功率出力信息,提高模型泛化性;以时序相关范围参数为数据驱动关联变量,高效动态控制波动强度;最终场景生成利用逆变换映射思想保证置信度。然后针对典型场景提取,提出一种综合递归聚类思想的多段嵌套削减算法,结合改进Wasserstein距离指标,兼具准确、时效、稳定方面的优势。最后由对比实验论证该方法的前沿有效性。     

GaN HFET中的能带峰势垒和跨导崩塌北大核心

考虑大沟道电流下外沟道局域电子气慢输运行为破坏沟道电中性,诱生空间电荷导致的能带峰势垒,提出了新的跨导崩塌模型。详细计算了不同栅压和不同沟道电流密度、即不同空间电荷密度下的场效应管能带。引入新的能带峰势垒和沟道电子跨越势垒的动态模型,解释了沟道打开过程中源电阻增大、沟道电子平均速度下降、大沟道电流下跨导下降等各类跨导崩塌行为,解释了场效应管沟道电子速度远低于异质结材料的缘由。运用沟道打开时的异质结充电和大沟道电流激励下空间电荷触发的能带峰势垒模型解释了跨导钟形曲线上升段中的电流崩塌和下降段中的跨导崩塌。深入研究了陷阱和局域电子气的相互作用,解释了可靠性加速寿命试验中的跨导曲线变化。沟道夹断的强负栅压应力产生内沟道逆压电缺陷,减弱栅电压对内沟道电子气的控制和沟道打开时跨导的上升斜率。沟道打开后的大电流应力使局域电子气与晶格碰撞产生热电子缺陷和空间电荷,抬高能带峰势垒引发外沟道堵塞,降低沟道电流,导致阈值电压正移。这一研究证明在场效应管直流和射频工作中的器件性能退化都是由陷阱同局域电子气相互作用产生的,开创了优化设计异质结能带来提高场效应管可靠性的新途径。最后讨论大沟道电流下能带峰势垒引发的外沟道堵塞和跨导崩塌在场效应管研发中的重要作用,提出了在空间电荷区上方设置专用的异质结鳍来平衡内、外沟道能带,解开场效应管中的电流崩塌、跨导崩塌、线性、器件性能退化及3 mm高频工作等难点。     

Chapter 1 时计简史

在研究学习一门专业知识之前,如果能先对其有个整体、结构性的认识,就可以以此为基础逐步深入了解,收到事半功倍之效。诚所谓"历史可以断经纬",因此在本书的第一章,希望读者利用简短的钟表发展历史作为研习钟表知识的基础,再结合本书数量庞大的钟表专业名词以及详尽解释,跟着我们一起进入钟表殿堂。本章分为两个小节,先从16世纪初的怀表历史展开,接着来到20世纪初期,即第二节的腕表历史,两小节串接起长达将近五百年的时间轴线,让我们循着时间线,欣赏各种时计如何承载着时间,遨游于传统和现代,并展现机械与艺术的美感。