Zeitschriftenartikel zum Thema „Transformers network“
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S., S., Thulasi Bikku, P. Muthukumar, K. Sandeep, Jampani Chandra Sekhar und V. Krishna Pratap. „Enhanced Intrusion Detection Using Stacked FT-Transformer Architecture“. Journal of Cybersecurity and Information Management 8, Nr. 2 (2024): 19–29. http://dx.doi.org/10.54216/jcim.130202.
Der volle Inhalt der QuelleJianwen, Mo, Mo Lunlin, Yuan Hua, Lin Leping und Chen Lingping. „CNN with Embedding Transformers for Person Reidentification“. Mathematical Problems in Engineering 2023 (14.07.2023): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4591991.
Der volle Inhalt der QuelleVoitov, O. N., I. I. Golub, L. V. Semenova, E. V. Karpova und A. L. Buchinsky. „Effects of unbalanced loads in a low-voltage network on flow distribution in a medium-voltage network“. iPolytech Journal 28, Nr. 2 (04.07.2024): 247–60. http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2024-2-247-260.
Der volle Inhalt der QuelleKrupa, Tadeusz. „Elements of Theory of the Correct Operations of Logistics Transforming Networks“. Foundations of Management 9, Nr. 1 (20.12.2017): 347–60. http://dx.doi.org/10.1515/fman-2017-0026.
Der volle Inhalt der QuelleDAUHIALA, D., V. TIKHANOVICH und K. BABAMURATOV. „LOSSES IN NETWORK AND SOUND TRANSFORMERS“. HERALD OF POLOTSK STATE UNIVERSITY. Series С FUNDAMENTAL SCIENCES, Nr. 1 (18.04.2023): 38–43. http://dx.doi.org/10.52928/2070-1624-2023-40-1-38-43.
Der volle Inhalt der QuelleHanus, Oleksii, und Kostiantyn Starkov. „STUDY OF THE NATURE OF OVERVOLTAGES IN THE ELECTRICAL NETWORK ARISING FROM VOLTAGE TRANSFORMERS“. Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Energy: Reliability and Energy Efficiency, Nr. 1 (2) (02.07.2021): 28–36. http://dx.doi.org/10.20998/2224-0349.2021.01.05.
Der volle Inhalt der QuelleLakehal, Abdelaziz, und Fouad Tachi. „Bayesian Duval Triangle Method for Fault Prediction and Assessment of Oil Immersed Transformers“. Measurement and Control 50, Nr. 4 (Mai 2017): 103–9. http://dx.doi.org/10.1177/0020294017707461.
Der volle Inhalt der QuelleAzmi Murad Abd Aziz, Mohd Aizam Talib, Ahmad Farid Abidin und Syed Abdul Mutalib Al Junid. „Development of Power Transformer Health Index Assessment Using Feedforward Neural Network“. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology 30, Nr. 3 (15.05.2023): 276–89. http://dx.doi.org/10.37934/araset.30.3.276289.
Der volle Inhalt der QuelleVarga, Aleksandr A., und Galaktion V. Shvedov. „Estimating the Error of Calculating the Load Losses in 6—10 kV Distribution Electric Networks“. Vestnik MEI, Nr. 5 (2021): 37–43. http://dx.doi.org/10.24160/1993-6982-2021-5-37-43.
Der volle Inhalt der QuelleNadhirah, Nurul Fatin, Hana Abdull Halim, Nurhakimah Mohd Mukhtar und Samila Mat Zali. „Varying the energisation condition to mitigate sympathetic inrush current“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 13, Nr. 6 (01.12.2023): 5975. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v13i6.pp5975-5985.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Choongman, Gyu-Jung Cho und Joorak Kim. „Development of Scott Transformer Model in Electromagnetic Transients Programs for Real-Time Simulations“. Applied Sciences 11, Nr. 12 (21.06.2021): 5752. http://dx.doi.org/10.3390/app11125752.
Der volle Inhalt der QuelleLara, Hector, und Esteban Inga. „Efficient Strategies for Scalable Electrical Distribution Network Planning Considering Geopositioning“. Electronics 11, Nr. 19 (28.09.2022): 3096. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193096.
Der volle Inhalt der QuelleIlyas, Iriandi, und Muhamad Taufan Agassy. „ANALISIS KEGAGALAN CURRENT TRANSFORMER (CT) TIPE DUA BELITAN SEKUNDER DENGAN INTI MAGNETIK TERPISAH PADA SISTEM PROTEKSI DAN PEMBATAS DAYA“. SAINSTECH: JURNAL PENELITIAN DAN PENGKAJIAN SAINS DAN TEKNOLOGI 32, Nr. 1 (29.03.2022): 41–48. http://dx.doi.org/10.37277/stch.v32i1.1240.
Der volle Inhalt der QuelleAlharthi, Musleh, und Ausif Mahmood. „Enhanced Linear and Vision Transformer-Based Architectures for Time Series Forecasting“. Big Data and Cognitive Computing 8, Nr. 5 (16.05.2024): 48. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc8050048.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Ran, Xiao-Jun Bi und Zheng Chen. „A novel hybrid transformer-CNN architecture for environmental microorganism classification“. PLOS ONE 17, Nr. 11 (11.11.2022): e0277557. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0277557.
Der volle Inhalt der QuelleMoon, Ji-Hwan, Gyuho Choi, Yu-Hwan Kim und Won-Yeol Kim. „PCTC-Net: A Crack Segmentation Network with Parallel Dual Encoder Network Fusing Pre-Conv-Based Transformers and Convolutional Neural Networks“. Sensors 24, Nr. 5 (24.02.2024): 1467. http://dx.doi.org/10.3390/s24051467.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Mingjie, Jing Xu, Chaojian Xing, Yankai Li und Shuxin Liu. „Research for transformer operation state prediction method based on BO-CNN-GRU“. Journal of Physics: Conference Series 2770, Nr. 1 (01.05.2024): 012013. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2770/1/012013.
Der volle Inhalt der QuelleTan, Chang, Jianxun Hong, Zihao Wu, Qiuyuan Huang und Cheng Wang. „Parasitic Parameter Prediction for Planar Transformers Based on Neural Network“. Journal of Physics: Conference Series 2584, Nr. 1 (01.09.2023): 012083. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2584/1/012083.
Der volle Inhalt der QuelleKrishna, A. Prudhvi, P. Srinivasa Varma, R. B. R. Prakash und V. Kiran Babu. „Prioritization of network transformers in electrical distribution system by considering social welfare index“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 16, Nr. 1 (01.10.2019): 25. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v16.i1.pp25-32.
Der volle Inhalt der QuelleFiennes, J., und C. R. de Souza. „The Complex Transformer as a Network-Model Element“. International Journal of Electrical Engineering & Education 40, Nr. 1 (Januar 2003): 27–35. http://dx.doi.org/10.7227/ijeee.40.1.3.
Der volle Inhalt der QuelleGoran Jerbić. „APPLICATION OF PHASE SHIFTING TRANSFORMERS IN THE CROATIAN POWER SUPPLY SYSTEM“. Journal of Energy - Energija 56, Nr. 2 (16.11.2022): 216–31. http://dx.doi.org/10.37798/2007562353.
Der volle Inhalt der QuelleKumari, Rekha, Gurpreet Kaur, Aditya Rawat, Harshit Chauhan, Kartik Singh Negi und Rishi Mishra. „ANALYSIS OF TRANSFORMER-DEEP NEURAL NETWORK USING DEEP LEARNING“. International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 8, Nr. 2 (01.06.2023): 313–19. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2023.v08i02.048.
Der volle Inhalt der QuelleN. S., Okorie. „Optimization of Energy Efficiency for Electric Power Distribution System Losses“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. 12 (31.12.2021): 934–40. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39074.
Der volle Inhalt der QuellePetrescu, L., E. Cazacu, V. Ioniţă und Maria-Cătălina Petrescu. „An Experimental Device for Measuring the Single-Phase Transformers Inrush Current“. Scientific Bulletin of Electrical Engineering Faculty 19, Nr. 1 (01.04.2019): 18–22. http://dx.doi.org/10.1515/sbeef-2019-0004.
Der volle Inhalt der QuelleJamali, Ali, und Masoud Mahdianpari. „Swin Transformer and Deep Convolutional Neural Networks for Coastal Wetland Classification Using Sentinel-1, Sentinel-2, and LiDAR Data“. Remote Sensing 14, Nr. 2 (13.01.2022): 359. http://dx.doi.org/10.3390/rs14020359.
Der volle Inhalt der QuelleJiao, Jinyue, Zhiqiang Gong und Ping Zhong. „Dual-Branch Fourier-Mixing Transformer Network for Hyperspectral Target Detection“. Remote Sensing 15, Nr. 19 (24.09.2023): 4675. http://dx.doi.org/10.3390/rs15194675.
Der volle Inhalt der QuelleCremasco, Andrea, Wei Wu, Andreas Blaszczyk und Bogdan Cranganu-Cretu. „Network modelling of dry-type transformer cooling systems“. COMPEL - The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering 37, Nr. 3 (08.05.2018): 1039–53. http://dx.doi.org/10.1108/compel-12-2016-0534.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Zhan, Bingxin Xu, Chenglei Liu, Cungang Hu, Bi Liu, Zhike Xu, Long Jin und Wu Chen. „The Modeling and Simplification of a Thermal Model of a Planar Transformer Based on Internal Power Loss“. Sustainability 14, Nr. 19 (21.09.2022): 11915. http://dx.doi.org/10.3390/su141911915.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Honghua, Yong Li, Lei Zhu und Ziqiang Xu. „Condition assessment of transformers in wind farm based on modified one-dim residual neural network“. Journal of Physics: Conference Series 2378, Nr. 1 (01.12.2022): 012078. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2378/1/012078.
Der volle Inhalt der QuelleBae, Jinwoo, Sungho Moon und Sunghoon Im. „Deep Digging into the Generalization of Self-Supervised Monocular Depth Estimation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 1 (26.06.2023): 187–96. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i1.25090.
Der volle Inhalt der QuelleRysev, Pavel V., Mikhail S. Peshko und Alexander O. Shepelev. „Intelligent voltage regulation system in the distribution electrical network based on fuzzy logic“. Yugra State University Bulletin 18, Nr. 3 (08.10.2022): 107–17. http://dx.doi.org/10.18822/byusu202203107-117.
Der volle Inhalt der QuelleJasika, Ranko, Katarina Maksić und Jovan Mrvić. „Investigation of ferroresonance phenomena in isolated 6 kV power network“. Zbornik radova Elektrotehnicki institut Nikola Tesla, Nr. 33 (2023): 1–13. http://dx.doi.org/10.5937/zeint33-47844.
Der volle Inhalt der QuelleJaiswal, Sushma, Harikumar Pallthadka, Rajesh P. Chinchewadi und Tarun Jaiswal. „Optimized Image Captioning: Hybrid Transformers Vision Transformers and Convolutional Neural Networks: Enhanced with Beam Search“. International Journal of Intelligent Systems and Applications 16, Nr. 2 (08.04.2024): 53–61. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2024.02.05.
Der volle Inhalt der QuelleBraña, L., A. Costa und R. Lopes. „Development of a power transformer model for high-frequency transient phenomena“. Renewable Energy and Power Quality Journal 19 (September 2021): 217–21. http://dx.doi.org/10.24084/repqj19.260.
Der volle Inhalt der QuelleT, Thoyyibah, Wasis Haryono, Achmad Udin Zailani, Yan Mitha Djaksana, Neny Rosmawarni und Nunik Destria Arianti. „Transformers in Machine Learning: Literature Review“. Jurnal Penelitian Pendidikan IPA 9, Nr. 9 (25.09.2023): 604–10. http://dx.doi.org/10.29303/jppipa.v9i9.5040.
Der volle Inhalt der QuelleJurisic, Bruno, Marijan Perković, Ivan Novko, Luka Kovačić, Igor Žiger und Tomislav Župan. „Proposal of Testing Procedure for Resonance and Ferroresonance Inception Possibility in Instrument Transformers“. Journal of Energy - Energija 73, Nr. 2 (04.06.2024): 21–24. http://dx.doi.org/10.37798/2024732520.
Der volle Inhalt der QuelleHao, Zixin. „Comparative Analysis of Transformer Integration in U-net Networks for Enhanced Medical Image Segmentation“. Highlights in Science, Engineering and Technology 94 (26.04.2024): 333–40. http://dx.doi.org/10.54097/z4b39y45.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Li, Tongqin Shi, Songquan Huang, Fangchao Ke, Zhenxi Huang, Zhaoyang Zhang und Jinzheng Liang. „Convolutional neural network for real-time main transformer detection“. Journal of Physics: Conference Series 2229, Nr. 1 (01.03.2022): 012021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2229/1/012021.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Yijie. „High-frequency transformers optimized design for power electronic transformers“. Applied and Computational Engineering 10, Nr. 1 (25.09.2023): 196–202. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/10/20230174.
Der volle Inhalt der QuelleDuan, Shiyao, Jiaojiao Li, Rui Song, Yunsong Li und Qian Du. „Unmixing-Guided Convolutional Transformer for Spectral Reconstruction“. Remote Sensing 15, Nr. 10 (18.05.2023): 2619. http://dx.doi.org/10.3390/rs15102619.
Der volle Inhalt der QuelleKlochikhin, Evgeny A., und Yurii P. Neugodnikov. „Evaluation of Technical and Economical Eff ectiveness of the Use of New Transformers for Railways Traction Substations“. Innotrans, Nr. 4 (2023): 62–66. http://dx.doi.org/10.20291/2311-164x-2023-4-62-66.
Der volle Inhalt der QuelleOdinaev, Ismoil, Andrey Pazderin, Murodbek Safaraliev, Firuz Kamalov, Mihail Senyuk und Pavel Y. Gubin. „Detection of Current Transformer Saturation Based on Machine Learning“. Mathematics 12, Nr. 3 (25.01.2024): 389. http://dx.doi.org/10.3390/math12030389.
Der volle Inhalt der QuelleMajeed, Issah Babatunde, und Nnamdi I. Nwulu. „Impact of Reverse Power Flow on Distributed Transformers in a Solar-Photovoltaic-Integrated Low-Voltage Network“. Energies 15, Nr. 23 (06.12.2022): 9238. http://dx.doi.org/10.3390/en15239238.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Jiangshu, Jinrong Chen, Yuchao Wang, Hao Luo und Wujie Li. „Improved deep learning image classification algorithm based on Swin Transformer V2“. PeerJ Computer Science 9 (30.10.2023): e1665. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1665.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jie, Songren Mao und Liangrui Pan. „Attention-Based Two-Branch Hybrid Fusion Network for Medical Image Segmentation“. Applied Sciences 14, Nr. 10 (10.05.2024): 4073. http://dx.doi.org/10.3390/app14104073.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Yuping, und Weiwei Jiang. „Evaluation of Vision Transformers for Traffic Sign Classification“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (04.06.2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3041117.
Der volle Inhalt der QuelleNozdrenkov, V. S., I. M. Diahovchenko, M. V. Petrovskyi und V. V. Volokhin. „Fuzzy model of compensation for aging factors of distribution transformers“. Electrical Engineering and Power Engineering, Nr. 2 (27.06.2024): 7–17. http://dx.doi.org/10.15588/1607-6761-2024-2-1.
Der volle Inhalt der QuelleAlyunov, A. N., O. S. Vyatkina, I. G. Akhmetova, R. D. Pentiuc und K. E. Sakipov. „Issues on optimization of operating modes of power transformers“. E3S Web of Conferences 124 (2019): 02015. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/201912402015.
Der volle Inhalt der QuelleKaur, Amrinder, Yadwinder Singh Brar und Leena G. „Fault detection in power transformers using random neural networks“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 9, Nr. 1 (01.02.2019): 78. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v9i1.pp78-84.
Der volle Inhalt der QuelleLesniewska, Elzbieta. „Influence of the Selection of the Core Shape and Winding Arrangement on the Accuracy of Current Transformers with Through-Going Primary Cable“. Energies 14, Nr. 7 (31.03.2021): 1932. http://dx.doi.org/10.3390/en14071932.
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