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三相逆变器中IGBT的几种驱动电路的分析[1].

对几种三相逆变器中常用的IGBT驱动专用集成电路进行了详细的分析,对TLP250、EXB8系列和M579系列进行了深入的讨论,给出了它们的电气特性参数和内部功能方框图,还给出了它们的典型应用电路。讨论了它们的使用要点及注意事项。对每种驱动芯片进行了IGBT的驱动实验,通过有关的波形验证了它们的特点。最后得出结论:IGBT驱动集成电路的发展趋势是集过流保护、驱动信号放大功能、能够外接电源且具有很强抗干扰能力等于一体的复合型电路。

  • 2022-01-22
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怎么理解数据湖?(深度长文)

最近,数据湖的概念非常热,许多前线的同学都在讨论数据湖应该怎么建?阿里云有没有成熟的数据湖解决方案?阿里云的数据湖解决方案到底有没有实际落地的案例?怎么理解数据湖?数据湖和大数据平台有什么不同?头部的云计算玩家都各自推出了什么样的数据湖解决方案?

  • 2022-01-22
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基于支持向量回归的风电场短期功率预测

基于支持向量回归的风电场短期功率预测基于支持向量回归的风电场短期功率预测

  • 2022-01-21
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图卷积神经网络(GCN)速览

在数字图像处理中,拉普拉斯算子通过n维欧氏空间中的二阶微分刻画了中心像素与它四联通像素的差异。拉普拉斯矩阵也有类似的意义,考虑第i行:第i个位置是1,其他和i相连的节点位置处的值描述了中心节点与邻居节点信号的差异,并且若某节点度数很大,则它对邻居节点的影响会被分摊。

  • 2022-01-21
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排序学习(Learningtorank)综述

点击数据隐式反映了同Query下搜索结果之间相关性的相对好坏。在搜索结果中,高位置的结果被点击的概率会大于低位置的结果,这叫做”点击偏见”(Click Bias)。但采取以上的方式,就绕过了这个问题。因为我们只记录发生了”点击倒置”的高低位结果,使用这样的”偏好对”作为训练数据。

  • 2022-01-21
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深度学习中的隐私保护技术综述

如今机器学习以及深度学习在各个领域广泛应用,包括医疗领域、金融领域、网络安全领域等等。深度学习的首要任务在于数据收集,然而在数据收集的过程中就可能产生隐私泄露的风险,而隐私泄露将导致用户不再信任人工智能,将不利于人工智能的发展。本文总结了目前在深度学习中常见的隐私保护方法及研究现状,包括基于同态加密的隐私保护技术、差分隐私保护技术等等。

  • 2022-01-21
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隐私计算-密码学-同态加密

近年来,随着大数据与人工智能的盛行,针对个人的个性化的推荐技术的不断发展,人们在享受便利的同时,也深深的感觉到无处不在的监控与监事,比如刚刚浏览了一个网站的商品,当去其他网站访问的时候就会推荐类似的产品;刚刚搜索了某件商品,在很多其他的场景中都会给你推荐。这种体验,谈不上不好,也谈不上多坏,但是如果仔细想想,就感觉自己的网上进行裸奔,个人隐私,一清二楚,毫无隐私可言,细思极恐。

  • 2022-01-21
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隐私计算软硬件结合是产业发展趋势

隐私计算天然与密码学紧密结合,隐私计算的启航也给密码学带来了春天。密码算法运行在通用硬件上存在性能问题,我们发现它跑的很慢。除了算力的慢,我们还看到,随着我们的用户量、数据量的增加,随着隐私计算的场景逐步的复杂化,运算所消耗的资源会呈现出非线性增长的趋势。这也是制约当前隐私计算在场景复杂度上不能快速发展的一个原因。以全同态算法为例,在通用芯片上密文运算的速度比明文运算慢了10万倍。

  • 2022-01-21
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