这是什么？ Kauri是用于监视离网能源系统的基于云的系统。 它由几个组件组成，包括与能量传感器交互的软件，收集和处理数据的服务器以及使您可以从任何与Internet连接的设备查看所有数据的前端。 产品特点 从现场的能量传感器收集数据，并将其存储在云中。 这意味着您可以从世界任何地方访问传感器数据！ 使用计算电池的充电状态。 这使您可以在需要使用发电机时更好地进行计划。 Kauri还提供了系统状态的完整历史记录，以跟踪一段时间内的趋势。 获取有关从您的每一个提供的能量信息。 这意味着您可以准确确定与风能等相比，您的太阳能发电能提供多少能量。 获取有关建筑物消耗的信息。 通过使用历

Pulse Express板可轻松获取三个重要参数-SpO2，心率和血压趋势（BPT）。

这是经典文献Massive MIMO and Small Cells Improving Energy Efficiency by Optimal Soft-Cell Coordination 的matlab代码，绝对有效。

在本研究中，我们提出了一种基于自我关注的区域流感预测模型，称为SAIFlu-Net。该模型利用一个较长的短期记忆网络来提取每个区域的时间序列模式，并利用自我注意机制来发现发生模式之间的相似性。为了评估其性能，我们使用每周区域流感数据集对现有的预测模型进行了广泛的实验。结果表明，该模型在均方根误差和皮尔逊相关系数方面均优于其他模型。

A method for time accrual outlier analysis of Traction Energy Consumption (TEC. The system architecture of the typical value of TEC is proposed, composed of three elements: research object, evaluation index, and time scale. The time series forecasting algorithm calculates the specific value of the cumulative energy consumption index in each energy consumption mode. For the abnormality of the TEC pattern, the distance of the string vector is used as the similarity measure. Th

关于MATLAB能量检测频谱感知算法的研究代码

ble-serial-service BLE（Bluetooth Low Energy）串行协议服务 安装依赖 npm install 运行 ble-serial-service node main.js 连接建立后，您可以将文本数据从标准输入发送到 ble 中央设备。

本文提出了一种节能（EE）协调多点波束成形（CMBF）方法，该方法基于动态发射功率和静态硬件功率将总功耗降至最低，同时保持必要的服务质量（QoS）约束和不同的协调方案。 考虑到大型多输入多输出（MIMO）系统以及CMBF和小型小区部署，我们从能效（EE）的角度推导了两层异构网络（HetNets）中每个参数的最优值。 我们发现，HetNets的EE对协调方案设计，宏小区和小小区基站天线的数量以及QoS约束敏感。 因此，在系统设计中应考虑所有这些因素。 此外，我们提供了令人鼓舞的分析和仿真结果，表明所提出的HetNets通常提供一种解决方案，以相对较低的复杂性CMBF实现最大的EE性能。

DRL用于微电网能源管理 我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。 我们提出了一种新颖的微电网模型，该模型由风力涡轮发电机，储能系统，恒温控制负载，价格响应负载以及与主电网的连接组成。 拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。 本文实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。 数值结果表明，不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差异。 通过将经验重播和第二个半确定性训练阶段添加到众所周知的“异步优势演员评论家”算法中，我们获得了更好的性能，并且在能效和经济价值方面收敛于高级策略。 有关此项目的更多信息，访问： ：