导体中含有许多可以自由移动的电子或离子。 然而也有另一类物质电子被束缚在自身所属的原子核 周围或夹在原子核中间，这些电子可以相互交换位置， 多少活动一些，但是不能到处移动，这类就是所谓的 非导体或绝缘体。绝缘体不能导电，但电场可以在其 中存在，并且在电学中起着重要的作用

生物体所需能量大都来自糖、脂肪、蛋白质等有机物的氧化 (1)先进行分解代谢,代谢物脱氢,辅酶NAD+或FAD还原成NAD或FADH2(携带氢离子和电子。 (2)氢离子和电子都经过相同的一系列电子载体传递过程传递给氧

现代电力电子设备对非平稳、时变电压信号十分敏感,基于此提出了一种网侧电压异常检测与预报的方法,通过对网侧电压信号进行实时检测,向相关电力电子设备的控制电路发送网侧电压异常预报信号.为消除电压信号中的常规噪声干扰,首先采用线性跟踪微分器对网侧电压信号进行滤波,在此基础上,通过引入小波变换模极大值法检测奇异点,对滤波后的信号进行电压突变点的判断,目标是准确预报出电网电压中可能对电力电子设备造成危害的异常点.仿真与实验结果表明,基于线性跟踪微分器的小波信号检测能够实时准确地获得理想信号的最佳逼近,提高了网侧电压故障检测速度,通过实时的检测与分析,该方法能够为电力电子设备提供具有参考价值的预报信号

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VHDL hierarchical design requires Component Declarations and Component Instantiations top.vhd entity-architecture “top” component “mid_a” ，component “mid_b

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

5.1基本RS触发器 5.2时钟控制的触发器 5.3集成触发器 5.4触发器的逻辑符号及时序图

中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体

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段码显示驱动模式 同时点亮七段显示器的七节LED，将需电流： 10mA×7＝70mA 若同时点亮6个七段显示器，则总电流高达： 70mA×6＝420mA≈0.5A