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散射在光的成像过程中无法避免,传统的光学成像技术很难解决散射引起的光波前畸变及图像失真等问题。近年来,大量的研究成果表明充分利用散射效应的成像技术可以实现透过散射介质或复杂介质成像,且具有超分辨的特性。本文在介绍散射成像基本原理的基础上,重点介绍了透过散射介质成像方法以及相关技术的研究进展,分析了散射成像尚存在的问题,最后对散射成像未来的研究方向进行了展望。

基于PLECS仿真的IEEE顶刊复现研究：DAB变换器峰值电流前馈控制策略的优化与实现,基于PLECS仿真的IEEE顶刊复现研究：DAB变换器峰值电流前馈控制策略的深入探讨与分析,PLECS仿真，IEEE顶刊复现，DAB变器峰值电流前馈控制策略。 ,PLECS仿真; IEEE顶刊复现; DAB变换器; 峰值电流前馈控制策略,"PLECS仿真下DAB变换器峰值电流前馈控制策略复现IEEE顶刊研究" 随着电力电子技术的不断进步，DAB（Dual Active Bridge）变换器在电力转换领域得到了广泛的应用。由于其在功率传输、能量管理和电气隔离等方面具有显著优势，DAB变换器成为国内外研究的热点之一。本研究聚焦于DAB变换器的峰值电流前馈控制策略，通过PLECS仿真软件对IEEE顶刊中的相关研究进行复现与优化，旨在提升变换器的性能和可靠性。 PLECS是一种专门用于电力电子系统的仿真软件，它支持复杂的电路设计和控制策略的仿真测试。通过对DAB变换器的深入分析，研究团队复现了IEEE顶刊上发表的相关论文，这些论文详细讨论了峰值电流前馈控制策略的理论基础和实际应用。在这些研究的基础上，本研究团队通过PLECS仿真验证了这些控制策略的有效性，并对其中的控制参数进行了优化，以期得到更加理想的输出性能。 峰值电流前馈控制策略在DAB变换器中扮演着重要角色。它通过实时监测变换器中的电流峰值，并将其作为控制输入，能够快速响应负载的变化，从而实现对变换器输出电压或电流的精确控制。该控制策略的优点在于可以提高系统的动态响应速度，增强系统的稳定性，并减少能量的损耗。 在复现IEEE顶刊研究的过程中，研究团队不仅要对变换器的工作原理和控制策略有深入的理解，还需要掌握PLECS仿真软件的操作技巧。仿真工作包括建立精确的变换器电路模型、设计合适的控制算法、设置适当的仿真参数等。这些步骤需要研究者具备电力电子、控制理论和计算机仿真等多方面的知识。 通过本次复现研究，研究团队发现了一些可以进一步优化的点。例如，针对变换器在轻载和重载情况下的不同表现，对峰值电流前馈控制策略进行细化调整；针对变换器在启动和稳态运行时的不同特点，采取分阶段控制策略；以及针对变换器在高温和低温环境下的性能差异，进行温度补偿控制等。这些优化措施均通过PLECS仿真得到验证，并在仿真模型中得到了体现。 此外，研究团队还将复现的仿真结果与实际的硬件实验结果进行了对比，以验证仿真模型的准确性。通过这种对比分析，研究者可以更深入地理解DAB变换器的工作原理，以及峰值电流前馈控制策略在实际应用中的效果和局限性。这样的研究不仅有助于推动电力电子技术的发展，也能为相关领域的工程师和研究人员提供宝贵的经验和参考。 在研究过程中，团队成员还制作了相关的文档和图表，以图形化的方式展示仿真过程和结果。这包括了仿真模型的建立过程、仿真波形的捕捉、以及不同控制参数下变换器性能的对比分析等。这些文档和图表被整理为报告，方便其他研究者和工程师理解和复现这些工作。 本研究通过PLECS仿真对IEEE顶刊中DAB变换器的峰值电流前馈控制策略进行了复现与优化，不仅验证了原有研究的有效性，还提出了一系列创新的优化措施。这些工作为DAB变换器的进一步研究和应用提供了坚实的基础，并为电力电子领域的发展做出了贡献。

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本项目展示了如何使用 Spring Boot 和 Spring AI 框架集成 DeepSeek 大语言模型，构建智能问答、文本生成和语义分析等 AI 驱动的应用功能。项目采用模块化设计，包含完整的前后端交互流程、模型配置、服务调用和结果展示，适合作为企业级 AI 应用的开发起点。 在当今信息化时代，人工智能技术已经渗透到我们生活的方方面面，而在后端开发领域中，Spring Boot作为一套成熟的Java开发框架，为开发者提供了便捷的解决方案。而Spring AI，作为Spring生态系统中的一员，进一步提升了人工智能在Java应用中的易用性和功能性。DeepSeek则是一个大型语言模型，它能够处理复杂的自然语言处理任务，包括问答、文本生成和语义分析等。本项目“Spring Boot与Spring AI深度实战（基于DeepSeek）的完整代码包含前后端”基于这些技术构建，提供了一个智能问答和文本生成的应用范例。 项目采用模块化设计，每个模块都有明确的职责，便于开发者理解和维护。前端主要负责用户交互和展示，而后端则处理业务逻辑和数据交互。通过这种前后端分离的架构，可以使得开发更为高效，且便于未来对系统的升级和扩展。 在使用Spring Boot进行后端开发时，我们通常会依赖其自动配置、起步依赖和运行时监视等特性，快速构建和部署应用程序。而将Spring AI集成到Spring Boot项目中，能够让开发者更便捷地调用AI功能，实现智能应用。例如，通过DeepSeek模型，系统能够以自然语言理解和生成文本，为用户提供准确的信息查询和文本创建服务。 该项目不仅在技术层面具有参考价值，同时也为AI技术的实践提供了丰富的应用场景。开发者可以通过学习该项目，掌握如何将深度学习模型与传统后端框架相结合，构建出具备高度交互性和智能化功能的应用。 对于企业级应用来说，这样的项目可以作为一个良好的起点，帮助企业快速搭建出适应市场需要的AI驱动产品。企业可以在此基础上进一步定制化，添加更多的功能或集成其他AI服务，以满足特定业务场景的需要。 此外，该项目的代码实现和设计模式都遵循了最新的软件开发标准和最佳实践，对提升开发效率和代码质量都有显著的帮助。通过分析和学习这些代码，开发者能够获得宝贵的经验，这些经验在将来的开发工作中将发挥重要作用。 企业应用开发往往涉及复杂的业务逻辑和技术挑战，采用Spring Boot和Spring AI，结合DeepSeek等先进AI模型，可以显著简化开发流程，提高开发效率，并最终实现能够提供智能交互的应用系统。这样的项目经验对于任何想要在AI领域取得突破的团队或个人而言都是不可或缺的。

SCR系统具有大延迟、大惯性特性，在磨煤机启/停过程中，传统PID控制方法难以实现喷氨量的准确控制。针对这一问题，在串级控制方法的基础上，通过分析运行数据，选取磨煤机启/停信号构建喷氨量前馈补偿器，提出了SCR系统喷氨量优化控制策略，并通过定值扰动试验、滑压变负荷试验以及磨煤机变工况试验验证了控制系统效果。结果表明，喷氨量优化控制策略解决了磨煤机启/停过程中SCR出口NOx浓度超标问题，有效提高了SCR系统控制品质，实现了喷氨量的及时、准确控制。优化控制策略具有较好的控制品质，在保证烟气达标排放的同时避免了过量喷氨，SCR系统的动态、静态调节品质全部满足国家相关标准。

我们报告了在中国锦屏地下实验室用浸入液氮中的10 kg锗探测器阵列从CDEX-10实验中搜索到的一个轻弱相互作用的大颗粒（WIMP）的最初结果，该物理场的数据量为102.8 kg /天。 在160 eVee的分析阈值下，在WIMP质量下，分别在自旋无关和自旋依赖性WIMP核子截面上以90％的置信度提高了8×10-42和3×10-36 cm2的限制（ 达到5 GeV / c2。 mχ的较低范围扩展到2 GeV / c2。