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包括EDSR、ESPCN、FSRCNN、LapSRN，分别放大2倍，3倍，4倍，8倍的预训练好的模型 1. EDSR_x4.pb：单图像超分辨率纸的增强深度残差网络模型-将输入图像分辨率提高4倍 2. ESPCN_x4.pb：使用高效的亚像素卷积神经网络实现实时单图像和视频超分辨率的超分辨率模型，将分辨率提高4倍 3. FSRCNN_x3.pb：加速超分辨率卷积神经网络的模型-将图像分辨率 4. LapSRN_x8.pb：超分辨率模型，来自快速准确的图像超分辨率和深拉普拉斯金字塔网络-将图像分辨率提高8倍

MD布料预设中英对译

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微电网存在并网和孤岛两种运行模式。当微电网孤岛运行时，由于微电网中起支撑作用的电压源型逆变器（VSI）按照下垂特性工作，微电网电压会与大电网电压产生偏离，重并网过程中两者间的同步问题是实现微电网运行模式无缝切换的关键。本文借鉴三相软件锁相环（SPLL）的思想，提出一种基于下垂控制的微电网并网预同步控制策略，通过此控制策略实现微电网电压与大电网电压的同步，从而避免了并网过程的冲击电流，最终实现微电网系统由孤岛模式到并网模式的无缝切换。论文最后通过仿真和实验验证了控制策略的有效性。 　　1. 引言 　　微电网是由负载和多个单体微电源组成的供电网络系统，三相逆变器是其中主要的接口单元，基于下垂（

Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型，20180402-114759 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.