Elettronica di potenza - Dispositivi e circuiti
Bibliographic record
Abstract
L’organizzazione del primo volume, suddiviso in 11 capitoli, rispecchia quelli che sono gli argomenti trattati nello svolgimento di un corso di Elettronica di potenza di \nsei crediti e che possono essere così riassunti: \n• dispositivi a semiconduttore (Capitoli 2, 4 e 7) \n• raddrizzatori (Capitoli 3 e 9) \n• convertitori DC-DC (Capitolo 5) \n• inverter (Capitoli 6 e 8) \n• regolatori di tensione in AC (Capitolo 10) \n• alimentatori (Capitolo 11). \nCome si può notare, confrontando questa organizzazione con quella suggerita dall’autore \nnella sua prefazione, è stato scelto di inserire nel primo volume, dedicato alle \nprincipali applicazioni dell’elettronica di potenza, gli alimentatori, argomento che non \nè, invece, consigliato dall’autore per un corso non comprendente gli azionamenti elettrici. \nQuesta scelta è stata dettata da un’indagine svolta sugli argomenti trattati nei corsi di Elettronica di potenza di primo livello nelle università italiane. Per lo stesso \nmotivo, ulteriori paragrafi sono stati aggiunti in alcuni capitoli, come, per esempio, nel \nCapitolo 5.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".