The Future of Power Electronics Circuits: New Technologies and Managed Complexity Will Drive the Future
Notice bibliographique
Résumé
The field of power electronics advances through a number of different innovations, ranging from new and better semiconductors (e.g., power MOSFET, insulated-gate bipolar transistor, gallium nitride, silicon carbide), to improved passive components enabled through material science breakthroughs. Moreover, through improved integration and packaging, higher performance and more complex circuits can be implemented. Thanks to digital control and improved simulation tools, new circuit topologies that better utilize the active and passive devices can be implemented in practical designs. At the 10th IEEE Future of Electronic Power Processing and Conversion (FEPPCON X), several invited speakers and participants presented viewpoints and discussed ideas in the session "Future of Power Electronics Circuits." The two invited speakers were Prof. Johann Kolar of Power Electronic Systems Laboratory at ETH Zurich, Switzerland, and Prof. David Perreault of the Power Electronics Research Group at the Massachusetts Institute of Technology, Cambridge. The session also included two invited panelists, Dr. Isik Kizilyalli of the Advanced Research Project Agency for Energy (ARPA-E), Washington, D.C., and Prof. Cian O'Mathuna of Tyndall Institute, University College Cork, Ireland. In addition, Prof. Yan-Fei Liu of Queen's University, Canada, served as note-taker and panelist. Finally, serving as session organizer and panelist was Prof. Robert Pilawa-Podgurski of the University of California, Berkeley.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».