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无线电电子与电气工程百科全书 / 电气装置安装规则 (PUE)

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4.4.1. 本规则的本章适用于酸性电池的固定装置。

这些规定不适用于特殊用途的电池装置。

4.4.2. 每个电池充电电压超过 2,3 V 的蓄电池室被分类为爆炸性 B-Ia 级（另见 4.4.29 和 4.4.30）。

以每节电池电压高达 2,3 V 的持续充电和充电模式工作的充电电池，只有在电池化成和修复后以每节电池电压超过 2,3 V 充电期间才会爆炸。在每个电池电压高达 2,3 V 的正常工作条件下，这些区域没有危险。

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由物理学家 Samuel Dillavu 领导的一组科学家通过随机连接 16 个电阻器组装了一个小型电网。研究人员为某些输入节点设置电压并读取输出节点。通过自行调整电阻器，网络已经学会为给定的一组输入值生成所需的数据。

Dillavu 说：“该网络已被设置为执行许多简单的 AI 任务。”例如，它可以基于四个参数以超过 95% 的准确率区分三种鸢尾花：花瓣的长度和宽度和萼片。”

对于 AI 机器学习，通常使用人工神经网络。这样的网络通常只存在于计算机的内存中。神经网络由点或节点组成，每个点或节点都可以取 0 到 1 之间的值，由边连接。根据节点中的值，每条边都有自己的权重。在训练这样的系统时，需要调整边缘的权重以获得期望的结果。

“这是一个复杂的优化问题，会随着网络规模的扩大而显着增加，并且需要大量的计算资源，”Dillavu 指出。 “由于必须同时调整所有边缘，情况变得复杂。”

为了解决这个问题，物理学家寻找无需外部计算即可自行调整的系统。科学家们在彼此之上构建了两个相同的网络。在一个封闭的网络中，他们施加电压并在输出元件上固定所需的值。在开放网络中，仅设置输入电阻两端的电压。

该系统根据每个网络中相同节点之间的电压差调整两个网络中电阻器的电阻。经过多次迭代，这些调整使两个网络中所有电阻器上的所有电压一致。系统已经学会为给定的输入值产生正确的输出。

“这种设置几乎不需要计算，”Dillavu 说，“系统只需要使用比较器比较封闭和自由网络中相应电阻器上的电压降。我们的工作证明了一种新的机器学习方法的基本可能性不需要大量计算。”

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