Цифровой двойникЦифровой двойник ускоряет обучение роботов в лабораторииarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникДатасет для выбора между сбором данных и действием при авариях в АСУ ТПarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · вчераЦифровой двойникРазреженные стохастические двойники могут превосходить точные моделиarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · вчераМоделированиеПлюрализм конкурирующих моделей в сетевых моделях наукиarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · вчераПрогнозированиеОценивание и MPC для баланса колёсно-ногого робота при неизвестных возмущенияхarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникСвод разрозненных данных сетевой компании в цифровой двойник распредсетиarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникИнтеграция машинного обучения и оценки неопределённости для решений в реальном времени в цифровых двойникахarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникСмещения в сквозных цифровых двойниках из цепочки моделейarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникРаспределённые бандиты для свежести данных в цифровых двойниках на периферииarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераМоделированиеАгентная модель переноса знаний между научными сообществамиarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 2 днЦифровой двойникСемантическая совместимость связанных цифровых двойников: обзорarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днЦифровой двойникКалибровка симуляции на синтетических персонах по реальным даннымarXiv — Computers and Society (cs.CY) · 2 дн

Все новости

Связаться с нами

Sequential Learning-Based Physics-Informed Neural Network Modeling for Parameter Estimation on a Power Converter

США и Запад · 15 окт.

arXiv:2610.20041v1 Announce Type: cross Abstract: A staged physics-informed neural network (PINN) is proposed for identifying the inductance, capacitance and parasitic resistances of a DC buck converter from time-domain data.

Заголовок оригинала: Sequential Learning-Based Physics-Informed Neural Network Modeling for Parameter Estimation on a Power Converter

Читать первоисточник: arXiv — Systems and Control (eess.SY)

Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.