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Transformers with Off-Nominal Turns Ratios01:25

Transformers with Off-Nominal Turns Ratios

629
In scenarios involving parallel transformers with disparate ratings, developing per-unit models requires accommodating off-nominal turns ratios. This situation arises when the selected base voltages are not proportional to the transformer’s voltage ratings. Consider a transformer where the rated voltages are related by the term a. If the chosen voltage bases satisfy a relationship involving term b, term c is defined as the ratio of these bases. This ratio is then substituted into the...
629
Transformers in Distribution System01:27

Transformers in Distribution System

546
Transformers in distribution systems can be broadly categorized into distribution substation transformers and other distribution transformers. They are crucial for stepping down high transmission voltages to levels suitable for distribution and end-user applications.
Distribution substation transformers come in various ratings and typically use mineral oil for insulation and cooling. To prevent moisture and air from entering the oil, some transformers use an inert gas like nitrogen to fill the...
546
Types Of Transformers01:16

Types Of Transformers

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Transformers can provide desired voltages to a circuit by modifying the number of turns in the secondary windings.
If the ratio of the number of turns in the secondary winding to that of the primary winding is greater than one, then the transformer is said to be a step-up transformer. In a step-up transformer, the voltage at the secondary winding is greater than the voltage applied at the primary winding.
However, if this ratio is less than one, the transformer is said to be a step-down...
1.6K
The Ideal Transformer01:26

The Ideal Transformer

1.5K
In single-phase two-winding transformers, two windings are coiled around a magnetic core characterized by cross-sectional area A and magnetic permeability μ. A phasor current i1 enters the left winding while i2 exits the right winding, establishing the fundamental working of the transformer through electromagnetic principles.
Ampere's Law forms the basis of understanding the magnetic field within the transformer. It states that the integral of the magnetic field intensity's tangential...
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Published on: April 21, 2023

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Algoritmo de predicción de imágenes para escenas de carreteras con niebla basado en un transformador mejorado

Bo-Tao Zhang1, Ai-Ying Zhao2, Pei Xiong3

  • 1College of Science, Shihezi University, Shihezi, 832003, China. 20221006184@stu.shzu.edu.cn.

Scientific reports
|March 1, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio presenta un algoritmo de predicción de imágenes con niebla basado en Transformer para mejorar la seguridad de la conducción autónoma en condiciones de niebla densa. El método mejora la visibilidad prediciendo eficazmente escenas de carreteras en condiciones de neblina.

Palabras clave:
Conducción autónomaEscenas de carreteras con nieblaPredicción de imágenesAutoatención multi-cabezaTransformer

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Last Updated: Mar 2, 2026

A Swin Transformer-Based Model for Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images
04:23

A Swin Transformer-Based Model for Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images

Published on: April 21, 2023

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Área de la Ciencia:

  • Visión por Computadora
  • Inteligencia Artificial
  • Sistemas de Conducción Autónoma

Sus antecedentes:

  • La niebla densa reduce significativamente la visibilidad de la conducción, lo que supone un gran riesgo para la seguridad vial.
  • Los sistemas actuales de conducción autónoma tienen dificultades con la percepción y la predicción en condiciones meteorológicas adversas, como la niebla densa.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un algoritmo de predicción de imágenes con niebla para escenas de carreteras utilizando la arquitectura Transformer.
  • Mejorar las capacidades de percepción y predicción visual de los sistemas de conducción autónoma en condiciones de niebla densa.

Principales métodos:

  • Se utilizó un modelo Transformer con autoatención multi-cabeza expandida de Taylor para reducir los costes computacionales.
  • Se implementó una arquitectura multirrama con incrustación de parches multiescala con convoluciones deformables para la extracción de características.
  • Se desarrolló un algoritmo para la predicción de imágenes con niebla en escenas de carreteras.

Principales resultados:

  • Se logró una relación señal-ruido pico (PSNR) de 12,9836 y un índice de similitud estructural (SSIM) de 0,6278 en conjuntos de datos personalizados de neblina.
  • Se demostró una predicción eficaz de imágenes reales en condiciones meteorológicas de neblina.
  • Se obtuvieron buenos resultados de predicción de imágenes con requisitos de rendimiento computacional relativamente bajos.

Conclusiones:

  • El método propuesto basado en Transformer mejora eficazmente la visibilidad en condiciones de neblina, abordando problemas críticos de seguridad en la conducción.
  • El algoritmo contribuye al avance de la tecnología de conducción autónoma al mejorar el rendimiento en condiciones meteorológicas adversas.
  • El enfoque ofrece una solución viable para la predicción de imágenes en tiempo real y la percepción en entornos con niebla.