Articles de revues sur le sujet « Transformers network »
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S., S., Thulasi Bikku, P. Muthukumar, K. Sandeep, Jampani Chandra Sekhar et V. Krishna Pratap. « Enhanced Intrusion Detection Using Stacked FT-Transformer Architecture ». Journal of Cybersecurity and Information Management 8, no 2 (2024) : 19–29. http://dx.doi.org/10.54216/jcim.130202.
Texte intégralJianwen, Mo, Mo Lunlin, Yuan Hua, Lin Leping et Chen Lingping. « CNN with Embedding Transformers for Person Reidentification ». Mathematical Problems in Engineering 2023 (14 juillet 2023) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4591991.
Texte intégralVoitov, O. N., I. I. Golub, L. V. Semenova, E. V. Karpova et A. L. Buchinsky. « Effects of unbalanced loads in a low-voltage network on flow distribution in a medium-voltage network ». iPolytech Journal 28, no 2 (4 juillet 2024) : 247–60. http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2024-2-247-260.
Texte intégralKrupa, Tadeusz. « Elements of Theory of the Correct Operations of Logistics Transforming Networks ». Foundations of Management 9, no 1 (20 décembre 2017) : 347–60. http://dx.doi.org/10.1515/fman-2017-0026.
Texte intégralDAUHIALA, D., V. TIKHANOVICH et K. BABAMURATOV. « LOSSES IN NETWORK AND SOUND TRANSFORMERS ». HERALD OF POLOTSK STATE UNIVERSITY. Series С FUNDAMENTAL SCIENCES, no 1 (18 avril 2023) : 38–43. http://dx.doi.org/10.52928/2070-1624-2023-40-1-38-43.
Texte intégralHanus, Oleksii, et 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, no 1 (2) (2 juillet 2021) : 28–36. http://dx.doi.org/10.20998/2224-0349.2021.01.05.
Texte intégralLakehal, Abdelaziz, et Fouad Tachi. « Bayesian Duval Triangle Method for Fault Prediction and Assessment of Oil Immersed Transformers ». Measurement and Control 50, no 4 (mai 2017) : 103–9. http://dx.doi.org/10.1177/0020294017707461.
Texte intégralAzmi Murad Abd Aziz, Mohd Aizam Talib, Ahmad Farid Abidin et 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, no 3 (15 mai 2023) : 276–89. http://dx.doi.org/10.37934/araset.30.3.276289.
Texte intégralVarga, Aleksandr A., et Galaktion V. Shvedov. « Estimating the Error of Calculating the Load Losses in 6—10 kV Distribution Electric Networks ». Vestnik MEI, no 5 (2021) : 37–43. http://dx.doi.org/10.24160/1993-6982-2021-5-37-43.
Texte intégralNadhirah, Nurul Fatin, Hana Abdull Halim, Nurhakimah Mohd Mukhtar et Samila Mat Zali. « Varying the energisation condition to mitigate sympathetic inrush current ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 13, no 6 (1 décembre 2023) : 5975. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v13i6.pp5975-5985.
Texte intégralLee, Choongman, Gyu-Jung Cho et Joorak Kim. « Development of Scott Transformer Model in Electromagnetic Transients Programs for Real-Time Simulations ». Applied Sciences 11, no 12 (21 juin 2021) : 5752. http://dx.doi.org/10.3390/app11125752.
Texte intégralLara, Hector, et Esteban Inga. « Efficient Strategies for Scalable Electrical Distribution Network Planning Considering Geopositioning ». Electronics 11, no 19 (28 septembre 2022) : 3096. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193096.
Texte intégralIlyas, Iriandi, et 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, no 1 (29 mars 2022) : 41–48. http://dx.doi.org/10.37277/stch.v32i1.1240.
Texte intégralAlharthi, Musleh, et Ausif Mahmood. « Enhanced Linear and Vision Transformer-Based Architectures for Time Series Forecasting ». Big Data and Cognitive Computing 8, no 5 (16 mai 2024) : 48. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc8050048.
Texte intégralShao, Ran, Xiao-Jun Bi et Zheng Chen. « A novel hybrid transformer-CNN architecture for environmental microorganism classification ». PLOS ONE 17, no 11 (11 novembre 2022) : e0277557. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0277557.
Texte intégralMoon, Ji-Hwan, Gyuho Choi, Yu-Hwan Kim et 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, no 5 (24 février 2024) : 1467. http://dx.doi.org/10.3390/s24051467.
Texte intégralZhou, Mingjie, Jing Xu, Chaojian Xing, Yankai Li et Shuxin Liu. « Research for transformer operation state prediction method based on BO-CNN-GRU ». Journal of Physics : Conference Series 2770, no 1 (1 mai 2024) : 012013. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2770/1/012013.
Texte intégralTan, Chang, Jianxun Hong, Zihao Wu, Qiuyuan Huang et Cheng Wang. « Parasitic Parameter Prediction for Planar Transformers Based on Neural Network ». Journal of Physics : Conference Series 2584, no 1 (1 septembre 2023) : 012083. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2584/1/012083.
Texte intégralKrishna, A. Prudhvi, P. Srinivasa Varma, R. B. R. Prakash et 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, no 1 (1 octobre 2019) : 25. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v16.i1.pp25-32.
Texte intégralFiennes, J., et C. R. de Souza. « The Complex Transformer as a Network-Model Element ». International Journal of Electrical Engineering & ; Education 40, no 1 (janvier 2003) : 27–35. http://dx.doi.org/10.7227/ijeee.40.1.3.
Texte intégralGoran Jerbić. « APPLICATION OF PHASE SHIFTING TRANSFORMERS IN THE CROATIAN POWER SUPPLY SYSTEM ». Journal of Energy - Energija 56, no 2 (16 novembre 2022) : 216–31. http://dx.doi.org/10.37798/2007562353.
Texte intégralKumari, Rekha, Gurpreet Kaur, Aditya Rawat, Harshit Chauhan, Kartik Singh Negi et Rishi Mishra. « ANALYSIS OF TRANSFORMER-DEEP NEURAL NETWORK USING DEEP LEARNING ». International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 8, no 2 (1 juin 2023) : 313–19. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2023.v08i02.048.
Texte intégralN. S., Okorie. « Optimization of Energy Efficiency for Electric Power Distribution System Losses ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 12 (31 décembre 2021) : 934–40. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39074.
Texte intégralPetrescu, L., E. Cazacu, V. Ioniţă et Maria-Cătălina Petrescu. « An Experimental Device for Measuring the Single-Phase Transformers Inrush Current ». Scientific Bulletin of Electrical Engineering Faculty 19, no 1 (1 avril 2019) : 18–22. http://dx.doi.org/10.1515/sbeef-2019-0004.
Texte intégralJamali, Ali, et Masoud Mahdianpari. « Swin Transformer and Deep Convolutional Neural Networks for Coastal Wetland Classification Using Sentinel-1, Sentinel-2, and LiDAR Data ». Remote Sensing 14, no 2 (13 janvier 2022) : 359. http://dx.doi.org/10.3390/rs14020359.
Texte intégralJiao, Jinyue, Zhiqiang Gong et Ping Zhong. « Dual-Branch Fourier-Mixing Transformer Network for Hyperspectral Target Detection ». Remote Sensing 15, no 19 (24 septembre 2023) : 4675. http://dx.doi.org/10.3390/rs15194675.
Texte intégralCremasco, Andrea, Wei Wu, Andreas Blaszczyk et 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, no 3 (8 mai 2018) : 1039–53. http://dx.doi.org/10.1108/compel-12-2016-0534.
Texte intégralShen, Zhan, Bingxin Xu, Chenglei Liu, Cungang Hu, Bi Liu, Zhike Xu, Long Jin et Wu Chen. « The Modeling and Simplification of a Thermal Model of a Planar Transformer Based on Internal Power Loss ». Sustainability 14, no 19 (21 septembre 2022) : 11915. http://dx.doi.org/10.3390/su141911915.
Texte intégralXu, Honghua, Yong Li, Lei Zhu et Ziqiang Xu. « Condition assessment of transformers in wind farm based on modified one-dim residual neural network ». Journal of Physics : Conference Series 2378, no 1 (1 décembre 2022) : 012078. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2378/1/012078.
Texte intégralBae, Jinwoo, Sungho Moon et Sunghoon Im. « Deep Digging into the Generalization of Self-Supervised Monocular Depth Estimation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 1 (26 juin 2023) : 187–96. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i1.25090.
Texte intégralRysev, Pavel V., Mikhail S. Peshko et Alexander O. Shepelev. « Intelligent voltage regulation system in the distribution electrical network based on fuzzy logic ». Yugra State University Bulletin 18, no 3 (8 octobre 2022) : 107–17. http://dx.doi.org/10.18822/byusu202203107-117.
Texte intégralJasika, Ranko, Katarina Maksić et Jovan Mrvić. « Investigation of ferroresonance phenomena in isolated 6 kV power network ». Zbornik radova Elektrotehnicki institut Nikola Tesla, no 33 (2023) : 1–13. http://dx.doi.org/10.5937/zeint33-47844.
Texte intégralJaiswal, Sushma, Harikumar Pallthadka, Rajesh P. Chinchewadi et 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, no 2 (8 avril 2024) : 53–61. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2024.02.05.
Texte intégralBraña, L., A. Costa et R. Lopes. « Development of a power transformer model for high-frequency transient phenomena ». Renewable Energy and Power Quality Journal 19 (septembre 2021) : 217–21. http://dx.doi.org/10.24084/repqj19.260.
Texte intégralT, Thoyyibah, Wasis Haryono, Achmad Udin Zailani, Yan Mitha Djaksana, Neny Rosmawarni et Nunik Destria Arianti. « Transformers in Machine Learning : Literature Review ». Jurnal Penelitian Pendidikan IPA 9, no 9 (25 septembre 2023) : 604–10. http://dx.doi.org/10.29303/jppipa.v9i9.5040.
Texte intégralJurisic, Bruno, Marijan Perković, Ivan Novko, Luka Kovačić, Igor Žiger et Tomislav Župan. « Proposal of Testing Procedure for Resonance and Ferroresonance Inception Possibility in Instrument Transformers ». Journal of Energy - Energija 73, no 2 (4 juin 2024) : 21–24. http://dx.doi.org/10.37798/2024732520.
Texte intégralHao, Zixin. « Comparative Analysis of Transformer Integration in U-net Networks for Enhanced Medical Image Segmentation ». Highlights in Science, Engineering and Technology 94 (26 avril 2024) : 333–40. http://dx.doi.org/10.54097/z4b39y45.
Texte intégralZhou, Li, Tongqin Shi, Songquan Huang, Fangchao Ke, Zhenxi Huang, Zhaoyang Zhang et Jinzheng Liang. « Convolutional neural network for real-time main transformer detection ». Journal of Physics : Conference Series 2229, no 1 (1 mars 2022) : 012021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2229/1/012021.
Texte intégralLiu, Yijie. « High-frequency transformers optimized design for power electronic transformers ». Applied and Computational Engineering 10, no 1 (25 septembre 2023) : 196–202. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/10/20230174.
Texte intégralDuan, Shiyao, Jiaojiao Li, Rui Song, Yunsong Li et Qian Du. « Unmixing-Guided Convolutional Transformer for Spectral Reconstruction ». Remote Sensing 15, no 10 (18 mai 2023) : 2619. http://dx.doi.org/10.3390/rs15102619.
Texte intégralKlochikhin, Evgeny A., et Yurii P. Neugodnikov. « Evaluation of Technical and Economical Eff ectiveness of the Use of New Transformers for Railways Traction Substations ». Innotrans, no 4 (2023) : 62–66. http://dx.doi.org/10.20291/2311-164x-2023-4-62-66.
Texte intégralOdinaev, Ismoil, Andrey Pazderin, Murodbek Safaraliev, Firuz Kamalov, Mihail Senyuk et Pavel Y. Gubin. « Detection of Current Transformer Saturation Based on Machine Learning ». Mathematics 12, no 3 (25 janvier 2024) : 389. http://dx.doi.org/10.3390/math12030389.
Texte intégralMajeed, Issah Babatunde, et Nnamdi I. Nwulu. « Impact of Reverse Power Flow on Distributed Transformers in a Solar-Photovoltaic-Integrated Low-Voltage Network ». Energies 15, no 23 (6 décembre 2022) : 9238. http://dx.doi.org/10.3390/en15239238.
Texte intégralWei, Jiangshu, Jinrong Chen, Yuchao Wang, Hao Luo et Wujie Li. « Improved deep learning image classification algorithm based on Swin Transformer V2 ». PeerJ Computer Science 9 (30 octobre 2023) : e1665. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1665.
Texte intégralLiu, Jie, Songren Mao et Liangrui Pan. « Attention-Based Two-Branch Hybrid Fusion Network for Medical Image Segmentation ». Applied Sciences 14, no 10 (10 mai 2024) : 4073. http://dx.doi.org/10.3390/app14104073.
Texte intégralZheng, Yuping, et Weiwei Jiang. « Evaluation of Vision Transformers for Traffic Sign Classification ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (4 juin 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3041117.
Texte intégralNozdrenkov, V. S., I. M. Diahovchenko, M. V. Petrovskyi et V. V. Volokhin. « Fuzzy model of compensation for aging factors of distribution transformers ». Electrical Engineering and Power Engineering, no 2 (27 juin 2024) : 7–17. http://dx.doi.org/10.15588/1607-6761-2024-2-1.
Texte intégralAlyunov, A. N., O. S. Vyatkina, I. G. Akhmetova, R. D. Pentiuc et 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.
Texte intégralKaur, Amrinder, Yadwinder Singh Brar et Leena G. « Fault detection in power transformers using random neural networks ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 9, no 1 (1 février 2019) : 78. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v9i1.pp78-84.
Texte intégralLesniewska, 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, no 7 (31 mars 2021) : 1932. http://dx.doi.org/10.3390/en14071932.
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