Универсальный трансформатор: Трансформатор универсальный (демонстрационный) — Edustrong

Универсальный трансформатор: Трансформатор универсальный (демонстрационный) — Edustrong

Posted on

Содержание

Универсальный трансформатор — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Универсальный трансформатор

Cтраница 1

Универсальный трансформатор УТП имеет две обмотки питания переменным током. Первичная последовательная обмотка w включается в цепь статора генератора через трансформаторы тока ТТ ( в одну, в две фазы на разность или сумму токов этих фаз или в три фазы на сумму токов двух фаз и разность тока третьей фазы), а первичная параллельная обмотка шн питается от напряжения генератора через трансформатор напряжения ТН и баластное сопротивление в виде дросселя с регулируемым воздушным зазором ДФ.  [1]

К ним относятся очень распространенные универсальные трансформаторы тока типов УТТ-5 и УТТ-6. Все остальные типы трансформаторов относятся к стационарным.  [3]

Завод-изготовитель называет УТП универсальным трансформатором с подмагничиванием.

 [5]

Силовой орган регулятора состоит из универсального трансформатора с подмагничиванием ТПМ, автотрансформатора AT, реактора Р и выпрямителя ВС. Трансформатор ТПМ имеет четыре обмотки: две первичные питающие тока Т и напряжения Н, обмотку подмагничивания П, к которой подключен выход магнитного усилителя МУ, и вторичную обмотку С.  [6]

Силовой орган регулятора состоит из универсального трансформатора с подмагничиванием ТПМ, автотрансформатора AT, дросселя Др и выпрямителя ВС. Трансформатор ТПМ имеет четыре обмотки: две первичные.  [7]

Фазочувствительность УБК осуществляется с помощью универсального трансформатора УТЛ, в одну из первичных обмоток которого подается ток от трансформаторов тока генератора, а на другую — напряжение от трансформаторов напряжения. Сдвиг по фазе между током и напряжением, питающих УТП, выбирается таким, чтобы ток во вторичной обмотке, определяемый суммар-ной намагничивающей силой намагничивающих сил первичных обмоток, увеличивался с уменьшением cosq нагрузки. На рис. 12 — 11 приведена векторная диаграмма, соответствующая такому варианту.  [8]

На рис. 2 — 3 6 показана принципиальная схема универсального трансформатора тока, который позволяет осуществить осциллографическое измерение больших пульсирующих токов, образованных наложением составляющих переменного и постоянного токов. Вследствие высокой проницаемости примененного материала намагничивающий ток, текущий в шд) R и О, исключительно мал и не оказывает какого-либо влияния на осциллограмму.  [9]

На рис. 7 — 15 даны схема и внешний вид универсального трансформатора тока типа УТТ-5 Киевского завода

.  [11]

ТТ — трансформаторы тока; МУ — магнитный усилитель; УТП — универсальный трансформатор, обеспечивающий фазочувствительность регулятора; ДФ — дроссель, обеспечивающий регулировку тока выхода на холостом ходу и при малых нагрузках; ТН — трансформатор напряжения; У А Т — установочный автотрансформатор; ТИ — трансформатор измерительного органа; ВР, Яр т — выпрямитель и резистор регулировки тока выхода в зависимости от тока нагрузки генератора; ВЛЭ, ВНЭ — выпрямители линейного и нелинейного элементов измерительного органа; R — резистор; С.

 [13]

На рис. 3.10, а, б даны схема и внешний вид универсального трансформатора типа УТТ-5М. Он имеет магнитопровод из пермаллоя и две обмотки: вторичную ( выводы И, Иг) с номинальным током / 2ном 5 А и первичную, состоящую из двух секций с номинальными токами 15 и 50 А.  [14]

На рис. 3.10, а, б даны схема и внешний вид универсального трансформатора типа УТТ-5М. Он имеет магнитопровод из пермаллоя и две обмотки: вторичную ( выводы И, Иг) с номинальным током / 2ном5 А и первичную, состоящую из двух секций с номинальными токами 15 и 50 А.  [15]

Страницы:      1    2    3

Универсальный трансформатор напряжения УПН-01, Uвход. от 7 до 30В

Понижающий преобразователь напряжения УПН-01

Понижающий преобразователь напряжения УПН-01 преобразовывает входное напряжение, имеющее диапазон значений от 7 до 30В в фиксированное выходное напряжение с параметром 5/ 7. 5/ 9/ 12/ 15В. Максимальный ток – 1, 5 А. В системах распределённого электропитания его можно использовать для запитывания видеокамер, охранных датчиков и других устройств, которые имеют различное номинальное напряжение.

Устройство оснащено самовосстанавливающимся предохранителем, который защищает от переполюсовки с последующим восстановлением работоспособности через 30-40 секунд, и защищает от повреждения провода и цепи, подводящие входное напряжение, при случайной неисправности в схеме преобразователя.

Основные особенности УПН-01:

  • ручной выбор значения выходного напряжения
  • самовосстанавливающийся предохранитель
  • электронная защита от короткого замыкания в нагрузке
  • индикация наличия выходного напряжения (индикатор выхода красного свечения)

Преобразователь представляет собой встраиваемый модуль на печатной плате размером 49х64мм. На плате расположены входная и выходная соединительные колодки, индикатор выхода, переключатель выходного напряжения.

При невозможности установки модуля внутри приборного корпуса рекомендуется его устанавливать внутри ответвительной коробки типа ЕС 400 С4R со степенью защиты корпуса IP 55. Крепить модуль рекомендуется при помощи двухстороннего скотча или стоек.

УПН-01 рассчитан на круглосуточный режим работы при температуре окружающей среды от -25°С до +40°С.

Состав комплекта:

  • преобразователь УПН-01 — 1 шт.
  • скотч двухсторонний — 1 шт.

Технические характеристики:

МодельУПН-01
Входное напряжение, в пределах, В Номинальное выходное напряжение, В Максимальный ток выхода, не более, А
7 — 30 5±0,2 1,5
9,5 — 30 7,5±0,2 1,0

11 — 30

 9±0,2 1,0
15 — 30 12±0,2 1,0
18 — 30 15±0,2 1,0

УПН-01 универсальный трансформатор напряжения Uвход.

от 7 до 30В

универсальный преобр. напр-я Uвход. от 7 до 30В в фиксир. Uвых.=5, 7.5, 9, 12, 15 Imax=1.5A

Универсальный преобразователь напряжения входного напряжения от 7 до 30 В в фиксированное выходное напряжение 5 | 7,5 | 9 | 12 | 15 В, максимальный ток 1,5 А. Преобразователь представляет собой встраиваемый модуль на печатной плате размером 49х64 мм. 

При невозможности установки модуля внутри приборного корпуса рекомендуется его устанавливать внутри ответвительной коробки типа ЕС 400 С4R со степенью защиты корпуса IP 55. Крепить модуль рекомендуется при помощи двухстороннего скотча или стоек.

Основные особенности:

  • ручной выбор значения выходного напряжения
  • защита преобразователя от переполюсовки по входу
  • электронная защита от короткого замыкания в нагрузке
  • индикация наличия выходного напряжения

Технические характеристики:

Входное напряжение
в пределах, В

Номинальное выходное 
напряжение, В

Максимальный ток выхода, 
не более, А

7…30

4,8…5,2

1,5

9,5…30

7,3…7,7

1

11…30

8,8…9,2

1

15…30

11,8…12,2

1

18…30

14,8…15,2

1

Характеристики УПН-01:

  • Производитель: Бастион
  • Напряжение на выходе (В) 5
  • Напряжение на выходе (В) >: 15
  • Напряжение на входе (В) 7
  • Напряжение на входе (В) >: 30
  • Место установки: В помещении
  • Тип напряжения на входе: DC
  • Тип напряжения на выходе: DC
  • Ток на выходе (А) >: 1. 5
Консультации по оборудованию Новый вопрос

Задайте вопрос специалисту о УПН-01 универсальный трансформатор напряжения Uвход. от 7 до 30В

Самовывоз из офиса: Пункт выдачи:* Доставка курьером:* Транспортные компании: Почта России:*

* Срок доставки указан для товара в наличии на складе в Москве

Отзывы о УПН-01: Оставить отзыв

Ваш отзыв может быть первым!

Универсальные Трансформаторы

Дата публикации Sep 7, 2019

В этом посте будет обсуждаться универсальный трансформатор, который объединяет оригинальную модель трансформатора с техникой, называемой адаптивным временем вычислений. Основным нововведением универсальных трансформаторов является применение компонентов трансформатора разное количество раз для каждого символа.

Справочный документ

Дехгани М, Гоус С. , Виньялс О, Ушкорейт Дж, Кайзер Ł. Универсальные трансформаторы. ICLR 2019.

Если вы еще не знакомы с моделью Transformer, вы должны прочитать«Трансформер: внимание — это все, что тебе нужно».Универсальный трансформатор — это простая модификация трансформатора, поэтому важно сначала понять модель трансформатора.

Если вы уже знакомы с моделью Transformer и хотели бы краткий обзор, то здесь:

Рисунок изменен из бумаги Трансформер

Базовый Трансформатор состоит из кодера и декодера:

Кодер:

  • 6 слоев кодера
  • Каждый кодировщик имеет 2 подслоя: (1) многопрофильное внимание; (2) прямая связь

декодер:

  • 6 слоев декодера
  • Каждый слой декодера имеет 3 подслоя: (1) маскированное многоголовочное самообслуживание; (2) кодер-декодер многоголовочного внимания; (3) перемотка вперед

Вот однозначный обзор многоголового внимания, одного из ключевых нововведений модели Transformer:

Многоголовочное внимание используется для самоконтроля кодера (который принимает в качестве входных данных предыдущий вывод уровня кодера), для самоконтроля декодера (который принимает в качестве входных данных предыдущий вывод уровня декодера) и для внимания кодера-декодера (который использует конечный кодер) вывод для ключей и значений и вывод предыдущего декодера в качестве запросов. ) На рисунке выше части модели, в которых используется многоголовочное внимание, выделены красным цветом слева. Справа показаны размеры тензоров в каждой части расчета внимания с несколькими головками.

Наконец, вот краткий обзор позиционной полностью подключенной сети прямой связи, которая используется на подуровнях кодера и подуровнях декодера:

Оригинальный Transformer — это модель обработки на естественном языке, которая обрабатывает все слова во входной последовательности параллельно, используя механизмы внимания для включения контекста. Это быстрее обучается, чем RNN, который должен обрабатывать входные токены один за другим. Достигает хороших результатов при переводе языка. Тем не менее, он имеет худшую производительность при выполнении алгоритмических задач, таких как копирование строк (например, при вводе «abc», вывод «abcabcabc»).

Neural GPU и Neural Turing Machine (различные типы моделей) имеют меньшую производительность при переводе языка, но хорошую производительность при выполнении алгоритмических задач.

Цель Universal Transformer — добиться хорошей производительности как в языковом переводе, так и в алгоритмических задачах только с одной моделью. Авторы Universal Transformer также отмечают, что это полная модель Тьюринга. («Полный по Тьюрингу» означает, что он может моделировать любую машину Тьюринга, которая является формальным определением компьютера.)

В документе «Универсальные трансформаторы» авторы приводят новый рисунок для описания своей модели:

Рисунок 4 изУниверсальная бумага Transformer

Тем не менее, я думаю, что использование другого стиля рисунка относительно оригинальной бумаги Transformer скрывает ключевые различия между моделями. Таким образом, я изменил рисунок из оригинальной бумаги Transformers, чтобы более четко подчеркнуть сходства и различия моделей Transformer и Universal Transformer. Основные различия выделены красным:

Модифицированный из оригинальной бумаги Transformers рисунок

Они ключевые различия между трансформатором и универсальным трансформатором заключаются в следующем:

  1. Универсальный трансформатор применяет кодировщик для переменного числа шагов для каждого входного токена (T шагов), в то время как базовый трансформатор применяет ровно 6 слоев кодера.
  2. Универсальный трансформатор применяет декодер для переменного числа шагов для каждого выходного токена (T шагов), в то время как базовый трансформатор применяет ровно 6 слоев декодера.
  3. Универсальный трансформатор использует немного другое входное представление: он включает «вложение временного шага» в дополнение к «позиционному кодированию».

Различия (1) и (2), переменные числа шагов, достигаются с помощью «Адаптивного времени вычислений», которое будет описано позже. Вкратце, Adaptive Computing Time — это динамический механизм остановки для каждой позиции, который допускает различное количество вычислений для каждого символа.

Универсальный трансформатор представляет собой «модель рекуррентного последовательного параллельного времени», которая распараллеливается по входной последовательности. Как и базовый Transformer, у него есть «глобальное восприимчивое поле» (что означает, что он смотрит на множество слов одновременно ) Основная новая идея заключается в том, что на каждом повторяющемся шаге универсальный трансформатор итеративно уточняет свои представления для всех символов в последовательности, используя самообслуживание, за которым следует «функция перехода», общая для всех позиций и временных шагов.

Вот классная анимация отОриол Виньялс (@OriolVinyalsML в Твиттере)который иллюстрирует универсальный трансформатор:

Параметры Универсального Трансформатора, включая самообслуживание и веса перехода, привязаны ко всем позициям и временным шагам. Если универсальный трансформатор запускается для фиксированного числа шагов (а не для переменного числа шагов Т), то универсальный трансформатор эквивалентен многослойному трансформатору с привязанными параметрами на всех уровнях.

Вот еще одна классная анимация универсального трансформатора,Блог Google AI:

Универсальный трансформаторный вход

Как показано на рисунке выше, вход в универсальный трансформатор представляет собой последовательность длинымв видеdвложения. На каждом временном шаге добавляются «вложения координат». Эти «вложения координат» состоят из вложения позиций (такого же, как вложение позиций исходного Трансформатора) и вложения временного шага (аналогично встраиванию позиций, за исключением того, что оно основано на времени t вместо позиции i. )

Универсальный трансформаторный энкодер

Первая часть универсального кодировщика Transformer представляет собой многоголовое внимание, которое совпадает с первой частью оригинального кодировщика Transformer.

Вторая часть кодировщика Universal Transformer — это функция перехода. Функция перехода может представлять собой полностью подключенную нейронную сеть по всей позиции, и в этом случае она точно такая же, как и вторая часть оригинального преобразователя Transformer. Альтернативно, функция перехода может быть отделимой сверткой. Авторы не обсуждают, когда они используют позиционные полностью подключенные сети по сравнению с разделяемыми свертками, но, по-видимому, этот выбор влияет на производительность универсального трансформатора при выполнении различных задач.

Что такое отделимая свертка? Отделимая свертка разделяет сверточное ядро ​​на два отдельных ядра, которые делают две свертки:

Рисунок изменен с«Отделимые свертки» Чи-Фенга Вана

Если вы заинтересованы в более подробной информации об отделимой свертке, вы можете увидеть этот документ:Франсуа Шоле. Xception: глубокое обучение с глубоко отделимыми извилинами. arXiv 2016

И это все для универсального преобразователя Transformer! Универсальный преобразователь Transformer идентичен исходному преобразователю Transformer, если в качестве функции перехода вы выбираете сеть с прямой связью с прямой связью.

Универсальный трансформаторный декодер

Точно так же декодер Universal Transformer идентичен исходному декодеру Transformer, если в качестве функции перехода вы выбираете сеть прямой связи с обратной связью. Существует три подслоя декодера:

  • Подуровень 1: многоголовое самообслуживание (на предыдущем выходе декодера)
  • Подуровень 2: многоголовый кодер-декодер внимания. Запросы получаются путем проецирования предыдущих выходов декодера. Ключи и значения получаются путем проецирования окончательного выхода энкодера.
  • Подуровень 3: переходная функция.

Универсальный трансформаторный декодер-тренинг

Одним из приятных аспектов бумаги Universal Transformer является то, что она дает больше информации о том, как работает декодер. Это также применимо к оригинальному Transformer, но не было подробно рассмотрено в оригинальной статье Transformer.

Декодер Transformer (оригинальный и универсальный) является «авторегрессивным», что означает, что он генерирует один выходной символ за раз, и декодер потребляет свои ранее созданные выходы.

Он обучается с использованием «принуждения учителя», что означает, что во время обучения вводятся целевые символы, встроенные в наземную истину (а не собственные неправильные прогнозы декодера). Целевые символы сдвигаются вправо (поэтому модель не может видеть текущее слово он должен предсказывать) и маскироваться (чтобы модель не могла видеть будущие слова).

В универсальном трансформаторе распределение целевых значений по символам получается следующим образом:

Адаптивное время вычислений (ACT)

Это основной вклад статьи «Универсальные трансформаторы»: они применяют адаптивное время вычислений, которое изначально разрабатывалось в RNN, к модели «Трансформатор»:

Грейвс А. Адаптивное время вычислений для рекуррентных нейронных сетей. Препринт arXiv arXiv: 1603.08983. 2016 март 29.

Это механизм, который позволяет применять кодировщик переменное число раз и применять декодер переменное число раз.

ACT динамически модулирует количество вычислительных шагов, необходимых для обработки каждого входного символа («обдумать время»), на основе скалярной «вероятности остановки», которая прогнозируется моделью на каждом шаге Универсальные трансформаторы применяют динамический механизм остановки ACT для каждой позиции (например, каждое слово) в отдельности. Как только определенный рекуррентный блок останавливается, его состояние копируется на следующий шаг, пока все блоки не остановятся или пока не будет достигнуто максимальное количество шагов. Окончательный вывод кодера является последним уровнем представлений, созданных таким образом.

Вот краткое описание того, как работает ACT:

На каждом этапе нам дают:

  • Вероятности остановки и предыдущее состояние (инициализируются как нули)
  • Скалярный порог остановки между 0 и 1 (гиперпараметр — т. е. мы сами выбираем порог остановки)

Сначала мы вычисляем новое состояние для каждой позиции, используя Универсальный Трансформатор.

Затем мы вычисляем значение «обдумывания» с использованием полностью связанного слоя, который переводит состояние в размерность 1 и применяет сигмовидную активацию, чтобы сделать вывод вероятностным значением между 0 и 1. Это значение обдумывания. Значение «размышления» — это оценка модели того, сколько дополнительных вычислений требуется для каждого из входных символов.

Мы решаем остановить любые позиции, которые пересекают порог остановки:

  • Просто остановился на этом шаге: (вероятность остановки + обдумывание)> порог остановки
  • Все еще работает: (вероятность остановки + обдумывание) ≤ порог остановки

Для позиций, которые все еще работают, обновите вероятность остановки: вероятность остановки + = обдумывание.

Мы обновляем состояние других позиций, пока модель не остановится для всех позиций или не достигнет заранее определенного максимального количества шагов.

Для реализации адаптивного времени вычислений см.это хранилище Github,

Полнота по Тьюрингу

Авторы статьи «Универсальный трансформатор» объясняют, что универсальный трансформатор является полным по Тьюрингу, точно так же, как Neural GPU — полным по Тьюрингу. Если вы не знакомы с полнотой Тьюринга или доказательствами, которые «сводят» модели друг к другу, вы можете пропустить этот раздел.

Короче говоря, авторы показывают, что универсальные трансформеры полны по Тьюрингу за счет преобразования Neural GPU в универсальный трансформер:

  • Игнорировать декодер
  • Сделайте модуль самоконтроля функцией идентификации
  • Предположим, что переходная функция является сверткой
  • Установите общее количество повторяющихся шагов T равным длине ввода
  • Мы получили Neural GPU от UT

Теперь мы рассмотрели все ключевые концепции универсальных трансформаторов. Чем хороши универсальные трансформаторы?

В документе «Универсальные трансформеры» пять задач, кратко изложенные здесь:

В ответах на вопросы bAbi Универсальный Трансформатор имеет лучшую производительность, чем оригинальный Трансформатор. Кроме того, среднее время обдумывания (сколько раз универсальный трансформатор вычисляет по символу) по всем позициям во всех выборках в тестовых данных было выше для более сложных вариантов задачи (вариантов, где для ответа на вопрос требуется больше подтверждающих фактов). ) Это подразумевает, что Универсальный Трансформатор «думает больше», когда задача сложнее.

В документе «Универсальные трансформаторы» есть несколько визуализаций весов внимания на разных временных шагах задачи bAbi. Визуализации основаны на разных фактах в истории BABI и на вопросе. Четыре разных головы внимания соответствуют четырем разным цветам:

Рисунок 5 из бумаги Универсальных Трансформаторов.

Для большего количества таких фигур, вы можете увидеть приложение к бумаге.

Универсальный трансформатор также достигает хороших результатов при условии предметно-глагольного соглашения и LAMBADA. На LAMBADA авторы заметили, что универсальный трансформатор делал в среднем 8–9 шагов; однако базовый Трансформер, с которым они сравнивали, имел только 6 слоев. Таким образом, они запустили базовый Трансформатор с 8–9 слоями, но обнаружили, что Универсальный Трансформатор по-прежнему превосходил этот более глубокий вариант Трансформатора. Это говорит о том, что больше вычислений не всегда лучше, и есть некоторая ценность в том, чтобы меньше вычислять определенные символы во входных и выходных последовательностях. Авторы предполагают, что адаптивное время вычислений может иметь эффект регуляризации, например помогая модели игнорировать («вычислять меньше») информацию, которая не важна для решения задачи.

Наконец, авторы показывают, что Universal Transformer достигает хорошей производительности при выполнении нескольких алгоритмических задач, включая копирование, реверсирование и сложение. Универсальный Трансформатор также превосходит базовый Трансформатор по англо-немецкому машинному переводу.

  • Универсальный трансформатор = оригинальный трансформатор + адаптивное время вычислений
  • Универсальный трансформатор позволяет одновременно эволюцию скрытых состояний по символам, которые генерируются путем обработки последовательности скрытых состояний на предыдущем шаге.
  • Универсальный трансформатор обеспечивает улучшенную производительность при выполнении самых разных задач.

презентация

Для версии этого блога Universal Transformers, отформатированного как презентация PowerPoint, пожалуйста, следуйтеэта ссылка

Популярные изображения

Показанное изображение — это обрезка картины«Хрустальный шар» Джона Уильяма Уотерхауса, в сочетании сизображение «вселенной» (различные галактики) из Википедииимультфильм солнце.

Первоначально опубликовано наhttp://glassboxmedicine.com7 сентября 2019 г.

Оригинальная статья

Универсальный трансформатор напряжения и тока

Одесса

Универсальный трансформатор напряжения и тока.
Уже говорилось, что частотно-амплитудную характеристику тока в плоскости движения маятника можно с легкостью поменять, а поточнее расширить потенциалом так наз. спина и продольно-радиальной чертой уплотнения и расширения места магнитных силовых потоков этого тока.

Все это уже в комплексе всех перпендикулярных осей и плоскостей ими образованных. Затухающие свойства движения маятника, относительно перпендикулярной оси доминирующего воздействия вектора гравитационной эл. магнитной силы, как переменного тока и отрицательной свойства сопротивления того либо другого проводника, с легкостью можно восполнить круговыми чертами самой геометрической обмотки и сделать отрицательным свойствам скомпенсированный параметр центробежных сил движения тока.

Таковой трансформатор не делает противодействующих моментов сопротивления движения этому току магнитными противотоками и образует систему сконцентрированных точек полярной напряженности, позволяющих управлять разностью потенциалов в каждой обмотке способом управления и конфигурации геометрического радиуса обмотки. Каждой обмоткой можно управлять раздельно и не зависимо.
Циклы системного и поочередного процесса уплотнения магнитных силовых потоков и создание продольных электро движущих сил(ЭДС), позволяют включить систему такового трансформатора в работу вращения вала , а означает получать полезную механическую работу.

Более того система очень гармонически соединяет внутри себя возможность использования гидро газо динамических потоков в среде которых находится сам трансформатор и которые могут быть применены как движители для всех видов транспорта с отбросом масс-потоков среды.
Так как всем понятно , что винты и пропеллеры имеют ограничения в границах их раскручивания и не способности раскручивания от предстоящей прилагаемой мощности мотора, то рассматривается устройство фактически не имеющее пределов раскручивания.

Так как центробежные силы скомпенсированы возникающей разностью потенциалов в рабочих частях поверхностей истечения и которые таким макаром образуют антицентробежный вектор роста разности эл. магнитного потенциала. Означает и нет эффекта термо электрической эмиссии материала при его центробежном вращении, т.е он не разрушается. Для пояснения добавлю , что при вращении лопастей винта либо турбины при околозвуковой скорости на концах этих рабочих частей появляется очаг напряженности относительно центра вращения, а означает и появляется значимая ЭДС.

Такая напряженность в лопасти и сила тока делают на концах лопастей разницу потенциалов уже с местом вращения и при скорости звука эти концы становятся уже источником напряженности , но уже с новым вектором ЭДС. Потому свечение концов лопастей это процесс термо электрической эмиссии вещества материала из которых они сделаны.

Так как набегающий поток на профиль крыла лопастей имеет всегда разность скорости вращения от радиуса , то появляется комплекс разрушающих сил уже в геометрической форме лопасти по ее длине. И сам гидро газо динамический поток не имеет собственной эффективности в балансе прилагаемых и результирующих эффектов. Новое устройство преобразования потока подвижных сред не имеет недочетов винтов , пропеллеров и турбин , сделанных по этим же принципам.

Как правильно выбрать клининговую компанию

Как правильно выбрать клининговую компанию Не только современные технологии, но и различные сервисы сегодня значительно упрощают человеку жизнь. Но мы всегда стремимся довериться специалисту, особенно если пускаем его в свое …

Утепление квартиры к зиме: как правильно выполнить?

Осень — это именно то время, когда нужно думать об утеплении квартир и подготовке их, таким образом, к холодам. Сегодня используется ряд простых, но эффективных способов утепления, не требующих серьезных …

На что сделать упор при раскрутке сайта в Одессе

Любой онлайн-бизнес будет приносить прибыль при условии, если сайт выведен в топ. Однако, чтобы ресурс занял лидирующие позиции, нужно выполнить работы по поисковому продвижению и сделать его соответствующим требованиям современных …

Продажа шагающий экскаватор 20/90

Цена договорная
Используются в горнодобывающей промышленности при добыче полезных ископаемых (уголь, сланцы, руды черных и
цветных металлов, золото, сырье для химической промышленности, огнеупоров и др.) открытым способом. Их назначение – вскрышные работы с укладкой породы в выработанное пространство или на борт карьера. Экскаваторы способны
перемещать горную массу на большие расстояния. При разработке пород повышенной прочности требуется частичное или
сплошное рыхление взрыванием.
Вместимость ковша, м3 20
Длина стрелы, м 90
Угол наклона стрелы, град 32
Концевая нагрузка (max.) тс 63
Продолжительность рабочего цикла (грунт первой категории), с 60
Высота выгрузки, м 38,5
Глубина копания, м 42,5
Радиус выгрузки, м 83
Просвет под задней частью платформы, м 1,61
Диаметр опорной базы, м 14,5
Удельное давление на грунт при работе и передвижении, МПа 0,105/0,24
Размеры башмака (длина и ширина), м 13 х 2,5
Рабочая масса, т 1690
Мощность механизма подъема, кВт 2х1120
Мощность механизма поворота, кВт 4х250
Мощность механизма тяги, кВт 2х1120
Мощность механизма хода, кВт 2х400
Мощность сетевого двигателя, кВ 2х1600
Напряжение питающей сети, кВ 6
Более детальную информацию можете получить по телефону (063)0416788

Ганимед – универсальный прибор контроля состояния РПН высоковольтных трансформаторов

Одним из наиболее важных параметров, определяющих качество электроснабжения потребителей, является поддерживаемый энергосистемой уровень напряжения.

Этот важный параметр поддерживается при помощи регулировочных устройств силовых трансформаторов, работающих под нагрузкой – РПН.

Универсальный переносной прибор контроля состояния контактов и соединений в РПН высоковольтных силовых трансформаторов марки «Ганимед» предназначен для испытания, проверки и контроля качества и надежности устройств регулирования напряжения высоковольтных силовых трансформаторов.

Возможности прибора «Ганимед»

Прибор «Ганимед» позволяет проводить регистрацию и анализ стандартных характеристик РПН, указываемых в нормативных документах заводом-изготовителем. К таким характеристикам относятся временная диаграмма работы контактора и круговая диаграмма работы избирателя РПН.

Дополнительно прибор «Ганимед» позволяет:

  • При помощи встроенного омметра измерять переходное сопротивление внутренних контактов и соединений РПН.
  • Анализировать состояние механического привода РПН на основе графика потребляемой приводным электродвигателем мощности, зарегистрированной за один цикл коммутации, и графика синхронно зарегистрированной вибрации бака РПН.

DRM метод

Важной отличительной особенностью прибора «Ганимед» является практическая аппаратная и программная реализация метода измерения динамических переходных сопротивлений в РПН – DRM (Dynamic Resistance Measurement-test), сокращенно «DRM тест». Этот единственный метод, который позволяет проводить эффективную диагностику технического состояния РПН без вскрытия бака.

Схема подключения прибора «Ганимед» при использовании данного метода диагностики РПН представлена на рисунке. На этой схеме вторичная обмотка силового трансформатора замкнута накоротко, а по первичной обмотке от прибора протекает постоянный ток, равный 1А или 2А.

В таком режиме с замкнутой вторичной обмоткой контролируемый силовой трансформатор переводится в режим измерительного трансформатора тока, при этом величина первичного тока мало связана с процессами в сердечнике и обмотках контролируемого трансформатора.

«DRM-тест» последовательно проводится для всех положений РПН, причем в прямом и обратном направлениях работы избирателей. Кривая изменения тока по первичной обмотке трансформатора показана на рисунке. Также по форме коммутационного импульса тока можно проводить оценку времени срабатывания контактора и нахождения РПН в положении моста.

На рисунке одна коммутация с большим временным разрешением выделена в овале. На рисунке приведены осциллограммы работы РПН при переходе из положения 6 в положение 5 для трансформатора, имеющего дефекты в переключающем устройстве. Для временного ориентира на нижнем графике для фазы «С» приведена осциллограмма работы контактора в процессе коммутации, снятая этим же прибором, но другим методом.

Из графиков хорошо видно различие переходных процессов в разных фазах РПН при коммутации. Эти различия были обусловлены ухудшением контактных соединений в фазе «А» и изменением временных фаз работы контактора в фазе «В».

Реализация в одном приборе нескольких взаимодополняющих методов диагностики позволяет пользователю планировать проведение диагностических работ с максимально возможной эффективностью. При этом стратегия проведения этих работ будет учитывать реальные особенности эксплуатации контролируемого оборудования.

Свидетельство о регистрации в государственном реестре средств измерения

Прибор зарегистрирован в государственном реестре средств измерения под № 50024-12.

Технические данные прибора «Ганимед»

Временное разрешение при снятии осциллограммы работы контактора РПН, мс 1
Максимальная длительность регистрации круговой диаграммы РПН, мин до 30
Длительность регистрации по методу DRM (все положения), мин до 20
Измерение вибрации бака РПН в процессе коммутации, мм/с 0,3 ÷ 100
Габаритные размеры прибора в транспортном кейсе, мм 410x340x250

Скачать документацию по прибору «Ганимед»

TP11: универсальный импульсный трансформатор для мебели

Мебель — это непременный атрибут жизни человека с момента его появления на Земле. По мере эволюционирования человечества развивались и принципы конструирования.

Эпоха неолита ознаменована важными изменениями в образе жизни человека.

 

Среди кардинальных изменений, произошедших в этот период, — появление сельского хозяйства и одомашнивание животных.  Благодаря им люди постепенно отказались от кочевого образа жизни, но это было только начало изменений.

 

Сегодня мы уже говорим об изменениях в обществе потребления, которое сформировалось в период благополучия после окончания Второй мировой войны. С повышением уровня жизни также возросли требования к мебели. Современный дизайн сформировался как ответ на них.

Но с развитием тенденций и технологий мебель также претерпевает изменения. Производители вынуждены непрерывно реагировать на постоянно изменяющиеся потребности, предлагая больше вариантов конструктивных решений, больше практичности, компактности и легкости мебели.

 

Компания TiMOTION всегда стремится удовлетворять ваши потребности и идти в ногу с упомянутыми изменениями. Мы разработали новый импульсный трансформатор TP11 для электрических приводов, используемых в таком оборудовании, как кресла-реклайнеры.

 

Преимущества использования TP11:

• Компактная конструкция, легко встраивается в оборудование

• Входное напряжение: 100~240 В

• Вилка, совместимая с розетками ЕС, США, Австралии, Великобритании, Японии

• Возможность опционального комплектования резервной аккумуляторной батареей

• Настенный монтаж или подсоединение с помощью кабеля электропитания

 

Импульсный трансформатор TP11 — универсальное решение. Благодаря предлагаемому нами ряду сетевых переходников у вас появилась возможность поставлять клиентам вилки в соответствии со стандартами Европы, США, Великобритании, Австралии и Японии. Теперь вы можете еще более повысить рентабельность своих заказов, формируя их с необходимым для заказчика количеством трансформаторов и нужными ему вилками под соответствующий стандарт.

 

При комплектации опциональной аккумуляторной батареей трансформатор ТР11 также можно использовать без подключения к основному источнику электропитания.

Чтобы узнать больше о TP11, обратитесь в местное торговое представительство нашей компании.

 

TiMOTION

Выходя за рамки перевода с универсальным преобразователем

Авторы: Стефан Гоус, научный сотрудник Google Brain Team, и Мостафа Дехгани, аспирант Амстердамского университета и стажер-исследователь Google

. В прошлом году мы выпустили Transformer, новую модель машинного обучения, которая показала значительный успех по сравнению с существующими алгоритмами машинного перевода и других языков. понимание задач. До Transformer большинство подходов к машинному переводу, основанных на нейронных сетях, основывалось на рекуррентных нейронных сетях (RNN), которые работают последовательно (т.е.грамм. перевод слов в предложении одно за другим) с использованием повторения (т.е. результат каждого шага передается в следующий). Хотя RNN очень эффективны при моделировании последовательностей, их последовательный характер означает, что они довольно медленно обучаются, поскольку для более длинных предложений требуется больше шагов обработки, а их повторяющаяся структура также делает их трудным для правильного обучения.

В отличие от подходов, основанных на RNN, Transformer не использовал повторение, вместо этого обрабатывая все слова или символы в последовательности параллельно, используя механизм самовнимания для включения контекста из более удаленных слов.Обрабатывая все слова параллельно и позволяя каждому слову соответствовать другим словам в предложении на нескольких этапах обработки, Transformer обучался намного быстрее, чем повторяющиеся модели. Примечательно, что он также дал гораздо лучшие результаты перевода, чем RNN. Однако в небольших и более структурированных задачах понимания языка или даже в простых алгоритмических задачах, таких как копирование строки (например, для преобразования ввода « abc » в « abcabc »), Transformer не работает очень хорошо.Напротив, модели, которые хорошо справляются с этими задачами, такие как Neural GPU и Neural Turing Machine, терпят неудачу в крупномасштабных задачах понимания языка, таких как перевод.

В «Универсальных преобразователях» мы расширяем стандартный преобразователь, чтобы он стал универсальным в вычислительном отношении (завершенный по Тьюрингу), используя новый эффективный вариант с параллельным во времени повторением , который дает более сильные результаты в более широком диапазоне задач. Мы построили параллельную структуру Transformer, чтобы сохранить его высокую скорость обучения, но мы заменили фиксированный стек различных функций преобразования Transformer несколькими приложениями единой, параллельной во времени повторяющейся функции преобразования (т.е. одна и та же обученная функция преобразования применяется ко всем символам параллельно на нескольких этапах обработки, где выходные данные каждого шага передаются в следующий). Важно отметить, что там, где RNN обрабатывает последовательность символ за символом (слева направо), универсальный преобразователь обрабатывает все символы одновременно (как и преобразователь), но затем уточняет свою интерпретацию каждого символа параллельно в течение переменного числа повторяющиеся шаги обработки с использованием самовнимания. Этот параллельный во времени механизм повторения работает быстрее, чем последовательное повторение, используемое в RNN, а также делает универсальный трансформатор более мощным, чем стандартный трансформатор с прямой связью.

Универсальный преобразователь многократно уточняет серию векторных представлений (показанных как h 1 до h m ) для каждой позиции последовательности параллельно, комбинируя информацию из разных позиций с помощью self -внимание и применение повторяющейся функции перехода. Стрелки обозначают зависимости между операциями.
На каждом шаге информация передается от каждого символа (например, слова в предложении) ко всем другим символам с использованием самовнимания, как и в оригинальном Transformer.Однако теперь количество раз, которое это преобразование применяется к каждому символу (то есть количество повторяющихся шагов), может быть либо заранее установлено вручную (например, до некоторого фиксированного числа или входной длины), либо оно может определяться динамически с помощью сам Универсальный Трансформатор. Чтобы достичь последнего, мы добавили механизм адаптивных вычислений к каждой позиции, который может выделять больше шагов обработки для символов, которые являются более неоднозначными или требуют дополнительных вычислений.

В качестве наглядного примера того, как это может быть полезно, рассмотрим предложение « Я прибыл на берег после перехода через реку ».В этом случае требуется больше контекста, чтобы вывести наиболее вероятное значение слова « банк » по сравнению с менее двусмысленным значением « I » или « река ». Когда мы кодируем это предложение с помощью стандартного Transformer, одно и то же количество вычислений безусловно применяется к каждому слову. Однако адаптивный механизм универсального преобразователя позволяет модели тратить увеличенные вычисления только на более неоднозначные слова, например использовать больше шагов для интеграции дополнительной контекстной информации, необходимой для устранения неоднозначности слова « банк », при этом затрачивая потенциально меньше шагов на менее неоднозначные слова.

На первый взгляд может показаться ограничивающим разрешить универсальному преобразователю многократно применять только одну изученную функцию для обработки своего ввода, особенно по сравнению со стандартным преобразователем, который учится применять фиксированную последовательность различных функций. Но изучение того, как многократно применять одну функцию, означает, что количество приложений (этапов обработки) теперь может быть переменным, и это решающее различие. Помимо разрешения универсальному преобразователю применять больше вычислений к более неоднозначным символам, как объяснено выше, он также позволяет модели масштабировать количество функциональных приложений с общим размером ввода (больше шагов для более длинных последовательностей) или динамически решать, как часто применять функцию к любой заданной части ввода на основе других характеристик, полученных во время обучения.Это делает универсальный трансформатор более мощным в теоретическом смысле, поскольку он может эффективно научиться применять различных преобразований к разным частям входа. Это то, что стандартный Трансформатор не может сделать, поскольку он состоит из фиксированных стеков изученных блоков Трансформации, применяемых только один раз.

Но хотя увеличение теоретической мощности желательно, мы также заботимся об эмпирических характеристиках. Наши эксперименты подтверждают, что универсальные преобразователи действительно могут научиться на примерах копировать и переворачивать строки и выполнять сложение целых чисел намного лучше, чем преобразователь или RNN (хотя и не так хорошо, как нейронные графические процессоры).Кроме того, универсальный трансформер значительно лучше обобщает разнообразные сложные задачи понимания языка и достигает нового уровня техники в задаче лингвистического мышления bAbI и сложной задаче моделирования языка LAMBADA. Но, возможно, наиболее интересным является то, что универсальный трансформатор также улучшает качество перевода на 0,9 BLEU 1 по сравнению с базовым трансформатором с тем же количеством параметров, обученным таким же образом на тех же данных обучения. Если рассматривать ситуацию в перспективе, это почти добавляет еще 50% относительного улучшения по сравнению с предыдущими двумя.0 Улучшение BLEU, которое оригинальный Transformer показал по сравнению с более ранними моделями, когда он был выпущен в прошлом году.

Универсальный преобразователь, таким образом, закрывает разрыв между практическими моделями последовательностей, конкурентоспособными в крупномасштабных задачах понимания языка, таких как машинный перевод, и универсальными в вычислительном отношении моделями, такими как нейронная машина Тьюринга или нейронный графический процессор, которые можно обучить с помощью градиентного спуска для выполнения произвольные алгоритмические задачи. Мы с энтузиазмом относимся к недавним разработкам моделей последовательностей, работающих в параллельном времени, и, помимо увеличения вычислительной мощности и повторяемости в глубине обработки, мы надеемся, что дальнейшие улучшения базового универсального преобразователя, представленного здесь, помогут нам создать алгоритмы обучения, которые одновременно являются более полезными. мощные, более эффективные данные, которые выходят за рамки современных достижений.

Если вы хотите попробовать это на себе, код, используемый для обучения и оценки Universal Transformers, можно найти здесь, в репозитории Tensor2Tensor с открытым исходным кодом.

Благодарности
Это исследование было проведено Мостафой Дехгани, Стефаном Гоусом, Ориолом Виньялсом, Якобом Ушкорейтом и Лукашем Кайзером. Дополнительная благодарность Ашишу Васвани, Дугласу Экку и Дэвиду Дохану за их плодотворные комментарии и вдохновение.


1 Тест качества перевода, широко используемый в сообществе машинного перевода, рассчитанный на основе стандартного набора данных теста перевода с английского на немецкий WMT newstest2014. ↩

Бесконечное использование конечных средств! — Мостафа Дехгани,

.
 Спасибо Стефану Гоусу за его помощь в написании и улучшении этого сообщения в блоге.
Трансформаторы

недавно стали конкурентоспособной альтернативой RNN для ряда задач моделирования последовательности. Они устраняют существенный недостаток RNN, то есть их по своей сути последовательные вычисления , которые предотвращают распараллеливание по элементам входной последовательности, в то же время решая проблему исчезающих градиентов через механизм самовнимания.

Фактически, Transformers полностью полагаются на механизм самовнимания для вычисления серии контекстно-зависимых представлений символов в векторном пространстве на его входе (см. Это сообщение в блоге, чтобы узнать больше о деталях Transformer). Это приводит к двум основным свойствам трансформаторов:

  • Простое распараллеливание : Нет соединений во времени, как в случае с RNN, что позволяет полностью распараллелить посимвольные вычисления.
  • Глобальное восприимчивое поле : представление каждого символа напрямую зависит от представлений всех других символов (в отличие от e.грамм. сверточные архитектуры, которые обычно имеют ограниченное поле восприятия).

Хотя трансформаторы продолжают добиваться значительных улучшений во многих задачах, у них есть некоторые недостатки:

  • Преобразователь не является полным по Тьюрингу : Хотя преобразователь выполняет общее количество операций, которые масштабируются с размером входных данных, количество последовательных операций постоянно и не зависит от размера входных данных, определяемых исключительно количеством слоев. Предполагая конечную точность, это означает, что Трансформатор не может быть универсальным в вычислительном отношении.Наглядным примером являются функции, выполнение которых требует последовательной обработки каждого входного элемента. В этом случае для любого заданного выбора глубины T можно построить входную последовательность длиной N> T , которая не может быть правильно обработана преобразователем:
  • Отсутствие условных вычислений: Преобразователь применяет одинаковый объем вычислений ко всем входам (а также ко всем частям одного входа). Однако не для всех входных данных требуется одинаковый объем вычислений, и это может быть обусловлено сложностью входных данных.

Универсальные трансформаторы (УТ) устраняют эти недостатки. В следующих частях мы поговорим больше о UT и его свойствах.

Универсальный трансформатор

: модель параллельной-рекуррентной последовательности

Универсальный трансформатор является расширением моделей трансформаторов, которые объединяют распараллеливание и глобальное принимающее поле модели трансформатора с рекуррентным индуктивным смещением RN , который, по-видимому, лучше подходит для ряда алгоритмических задач и задач понимания естественного языка от последовательности к последовательности. Кроме того, как следует из названия, в отличие от стандартного трансформатора, при определенных допущениях можно показать, что универсальный трансформатор универсальный в вычислительном отношении .

Как работает UT?


В стандартном трансформаторе у нас есть «фиксированный» стек блоков трансформатора, где каждый блок применяется ко всем входным символам параллельно. Однако в универсальном преобразователе вместо фиксированного количества слоев мы итеративно, , применяем блок универсального преобразователя (механизм самовнимания, за которым следует рекуррентное преобразование) для уточнения параллельных представлений всех позиций в последовательности, за произвольное количество шагов (что возможно из-за повторяемости).

Универсальный датчик положения трансформатора. Он многократно уточняет серию векторных представлений для каждой позиции последовательности параллельно, комбинируя информацию из разных позиций, используя самовнимание и применяя функцию повторяющегося перехода. Стрелки обозначают зависимости между операциями.

Фактически, Universal Transformer — это повторяющаяся функция (не по времени, а по глубине), которая развивает скрытые состояния каждого символа параллельно, основываясь на каждом шаге на последовательности предыдущих скрытых состояний.В этом смысле UT похож на такие архитектуры, как Neural GPU и Neural Turing Machine. Это дает UT привлекательную вычислительную эффективность исходной модели трансформатора с прямой связью, но с добавленным рекуррентным индуктивным смещением RNN.

Обратите внимание, что при работе с фиксированным числом шагов универсальный трансформатор эквивалентен многослойному трансформатору со связанными параметрами на всех уровнях.

Универсальный трансформатор с динамической остановкой

В системах обработки последовательности определенные символы (например,грамм. некоторые слова или фонемы) обычно более неоднозначны, чем другие. Следовательно, для этих более неоднозначных символов разумно выделить больше ресурсов обработки.

Как указывалось ранее, стандартный преобразователь применяет одинаковое количество вычислений (фиксированное количество слоев) ко всем символам на всех входах. Чтобы решить эту проблему, универсальный преобразователь с динамической остановкой модулирует количество вычислительных шагов, необходимых для динамической обработки каждого входного символа, на основе скалярного значения обдумывания, которое прогнозируется моделью на каждом шаге.Значения для размышления — это в некотором смысле оценка модели того, сколько дальнейших вычислений требуется для входных символов на каждом этапе обработки.

Универсальный трансформатор с динамической остановкой использует механизм адаптивного времени вычисления (ACT), который изначально был предложен для RNNS, чтобы обеспечить условное вычисление.

Точнее, универсальный трансформатор с динамической остановкой добавляет механизм динамической остановки ACT к каждой позиции входной последовательности. Как только повторяющийся блок для каждого символа останавливается (что указывает на достаточное количество ревизий для этого символа), его состояние просто копируется на следующий шаг, пока все блоки не остановятся или мы не достигнем максимального количества шагов. Конечный результат кодировщика — это последний уровень представлений, созданных таким образом:

Кодер Adaptive Universal Transformer с 6 повторяющимися шагами с ранней остановкой (разное количество повторяющихся ревизий) на каждую позицию. Синие пунктирные стрелки показывают состояний w, которым уделяется внимание во время кодирования позиции 2 с разными временными шагами.

Универсальность и связь с другими моделями

В отличие от стандартного трансформатора, который не может быть универсальным в вычислительном отношении, поскольку количество последовательных операций постоянно, мы можем выбрать количество шагов как функцию длины входа в универсальном трансформаторе. Это справедливо независимо от того, используется ли адаптивное время вычисления или нет, но предполагает непостоянное, даже если возможно детерминированное, количество шагов. Обратите внимание, что динамическое изменение количества шагов после обучения возможно в универсальных преобразователях, поскольку модель разделяет веса между своими последовательными шагами вычислений.

При достаточном объеме памяти универсальный преобразователь универсален в вычислительном отношении — то есть относится к классу моделей, которые можно использовать для моделирования любой машины Тьюринга (вы можете проверить это сообщение в блоге на тему «Что такое полнота Тьюринга?»).

Чтобы показать это, мы можем уменьшить Neural GPU (который является Turing Complete) до универсального преобразователя: давайте проигнорируем декодер и параметризуем модуль самовнимания (то есть самовнимание с остаточной связью) как функцию идентичности.Теперь предположим, что функция перехода — это свертка. Затем, если мы установим общее количество повторяющихся шагов T равным длине ввода, мы получим точно Neural-GPU.

Обратите внимание, что на последнем этапе универсальный преобразователь принципиально отличается от ванильного преобразователя, глубина которого не может динамически масштабироваться с размером входа. Аналогичные отношения существуют между универсальным преобразователем и нейронной машиной Тьюринга, чьи отдельные операции чтения / записи на шаг могут быть выражены глобальными версиями параллельного представления Универсального преобразователя.

Классная особенность универсального трансформатора заключается в том, что он не только теоретически привлекателен (полный Тьюринг), но и в отличие от других вычислительно универсальных моделей, таких как Neural-GPU, которые хорошо справляются только с алгоритмическими задачами, универсальный трансформатор также достигает конкурентоспособных результатов на реалистичных изображениях. задачи на естественном языке, такие как LAMBADA и машинный перевод. Это сокращает разрыв между практическими моделями последовательностей, конкурентоспособными для крупномасштабных задач, таких как машинный перевод, и универсальными в вычислительном отношении моделями, такими как нейронные графические процессоры.

Универсальные преобразователи для понимания и рассуждения языка

Мы применили Universal Transformer к множеству алгоритмических задач и разнообразному набору крупномасштабных задач понимания языка. Эти задачи были выбраны потому, что они сложны в разных аспектах. Например, для задач bAbI, отвечающих на вопросы и логических рассуждений с 1k обучающими выборками, требуется моделей с эффективным использованием данных, которые способны выполнять многоэтапные рассуждения. Аналогично, набор алгоритмических задач, таких как копирование, обратное, сложение и т. Д.предназначены для оценки возможностей модели по обобщению длины (путем обучения на коротких примерах и оценки на гораздо более длинных примерах). Задача согласования подлежащего и глагола требует моделирования иерархической структуры , которая требует повторяющегося индуктивного смещения. LAMBADA — это сложная задача языкового моделирования, которая требует захвата широкого контекста . И, наконец, МП — очень важная масштабная задача, которая является одним из стандартных тестов для оценки моделей языковой обработки.Результаты по всем этим задачам представлены в статье.

Здесь мы просто приводим некоторый анализ задачи «Вопрос-ответ bAbI» в качестве примера. В заданиях bAbI цель состоит в том, чтобы ответить на вопрос с учетом ряда фактов, образующих историю. Цель состоит в том, чтобы измерить различные формы понимания языка, требуя определенного типа рассуждений по лингвистическим фактам, представленным в каждой истории.

Стандартный трансформатор не дает хорошего обобщения для этой задачи, как бы сильно вы ни настраивали гиперпараметры и модель.Тем не менее, мы можем разработать модель на основе универсального трансформатора, которая обеспечивает самые современные результаты (SOTA) на bAbI. Чтобы закодировать ввод, мы сначала кодируем каждый факт в истории, применяя изученную мультипликативную позиционную маску к встраиванию каждого слова, а затем суммируя все вложения. Затем мы таким же образом вставляем вопросы и кормим UT этими вставками фактов и вопросов. Оба UT с динамической остановкой или без нее достигают результатов SOTA с точки зрения средней ошибки и количества неудачных задач как в режиме обучения 10K, так и в режиме 1K.

Вот визуализация распределения внимания по нескольким шагам обработки UT в одном из примеров из набора тестов в задаче 2:

Пример из задачи 2 : (требуется два подтверждающих факта для решения)

Рассказ: 

 Джон вышел в коридор. 
 Джон вернулся в ванную. 
 Джон взял там молоко. 
 Сандра вернулась в офис. 
 Сандра прошла на кухню.
 Сандра принесла яблоко. Сандра уронила яблоко туда. Джон уронил молоко.

Вопрос: 

 Где молоко?

Выпуск модели: 

 ванная

Визуализация распределения внимания при кодировании вопроса: «Где молоко?» .

В этом примере и фактически в большинстве случаев распределение внимания начинается очень равномерно, но на последующих этапах становится все более резким (пиковым) вокруг правильных подтверждающих фактов, которые требуются для ответа на каждый вопрос, что действительно очень похоже. к тому, как люди решат задачу (т.е. от крупного до мелкого).

Вот визуализация времени обдумывания каждого символа для входной выборки, обработанной UT с адаптивной остановкой:

Время обдумывания Adaptive Universal Transformer для кодирования фактов в рассказе и вопроса в задаче bAbI, требующей трех подтверждающих фактов .

Как видно, сеть учится больше обдумывать соответствующие факты по сравнению с фактами в истории, которая не поддерживает ответ на вопрос.

Рекуррентное индуктивное смещение, эффективность данных и понятие состояния в глубине

Следуя интуиции, лежащей в основе распределения веса в CNN и RNN, UT расширяют трансформатор с помощью простой формы распределения веса модели, которая обеспечивает эффективный баланс между индуктивным смещением и выразительностью модели .

Распределение весов в глубине сети приводит к повторению в модели. Эта повторяющаяся индуктивная предвзятость, по-видимому, имеет решающее значение для изучения универсальных решений некоторых задач, например тех, которые требуют моделирования иерархической структуры входных данных или фиксации зависимостей в более широком контексте. Помимо этого факта, глубокое разделение веса приводит к лучшей производительности UT (по сравнению со стандартным Transformer) на очень маленьких наборах данных и позволяет UT быть очень эффективной моделью данных, что делает его привлекательным для областей и задач с ограниченными доступными данными .

Был проведен длинный путь исследований RNN, и многие работы следовали идее повторения во времени для улучшения обработки последовательностей. UT — это повторяющаяся модель, в которой повторение происходит глубоко, а не во времени. Итак, есть понятие состояния в глубине модели, и одним из интересных направлений является , чтобы взять идеи, которые работают для RNN, «перевернуть их по вертикали» и посмотреть, могут ли они помочь улучшить поток информации в глубине модели. Например, мы можем углубленно ввести память / состояние с шлюзами забывания, просто используя LSTM в качестве функции повторяющегося перехода:

Многие из этих идей уже реализованы и готовы к изучению (например, проверьте UT с LSTM в качестве функции перехода здесь).

Что еще узнать?

Код , используемый для обучения и оценки универсальных трансформаторов, можно найти здесь:

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

Код для обучения, а также визуализации времени внимания и размышлений для задач bAbI можно найти здесь:

https://github.com/MostafaDehghani/bAbI-T2T

Более подробную информацию о модели, а также результаты и анализ по всем задачам можно найти в документе:

  • М.Дехгани, С. Гоус, О. Виньялс, Дж. Ушкорейт и Л. Кайзер. «Универсальные трансформаторы ». Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR’19).

Связанные

andreamad8 / Универсальный трансформатор-Pytorch: реализация универсального трансформатора в Pytorch

Простая и автономная реализация универсального преобразователя (Дехгани, 2018) в Pytorch. Пожалуйста, открывайте вопросы, если вы обнаружите ошибки, и отправьте запрос на включение, если хотите внести свой вклад.

GIF взят с: https://twitter.com/OriolVinyalsML/status/1017523208059260929

Универсальный трансформатор

Базовая модель трансформатора взята с https://github.com/kolloldas/torchnlp. На данный момент реализовано:

  • Универсальный преобразователь-энкодер-декодер с встраиванием положения и времени.
  • Adaptive Computing Time (Graves, 2016), как описано в документе Universal Transformer.
  • Универсальный трансформатор для данных bAbI.

Зависимость 

  питон3
pytorch 0.4
факел
argparse

Как бегать

Для запуска стандартного универсального трансформатора на БАБИ:

Для запуска адаптивного вычисления. Время:

.
  python main.py - задача 1 --акт

Результаты

10к за 10 пробежек, получи максимум.

В задаче 16 17 18 19 замечаю, что очень сложно сойтись и в обучающей выборке. Проблема, по всей видимости, заключается в планировании ставок.Более того, на настройке 1К результаты еще очень плохие, может мне нужно настроить какие-то гиперпараметры.

Задача Uni-TRS + ACT Оригинал
1 0,0 0,0 0,0
2 0,0 0,2 ​​ 0,0
3 0,8 2,4 0,4
4 0.0 0,0 0,0
5 0,4 0,1 0,0
6 0,0 0,0 0,0
7 0,4 0,0 0,0
8 0,2 ​​ 0,1 0,0
9 0,0 0,0 0,0
10 0.0 0,0 0,0
11 0,0 0,0 0,0
12 0,0 0,0 0,0
13 0,0 0,0 0,0
14 0,0 0,0 0,0
15 0,0 0,0 0,0
16 50.5 50,6 0,4
17 13,7 14,1 0,6
18 4 6,9 0,0
19 79,2 65,2 2,8
20 0,0 0,0 0,0
— — — —
в среднем 7.46 6,98 0,21
сбой 3 3 0

TODO

  • Визуализируйте АКТ по ​​разным задачам

Поездка — 3D в Universal Studios Florida

В Orlando Informer мы стараемся поддерживать информацию в актуальном состоянии. Эта страница последний раз обновлялась 17 августа 2021 г.

Перейти к: Обзор | Расположение | Ограничения | Фактор страха | Интересный факт | Отзывы гостей

Transformers: The Ride — 3D в Universal Studios Florida

Что такое Transformers: The Ride — 3D?

Десептиконы, возглавляемые безжалостным Мегатроном, вывели свою войну на улицы Орландо, пытаясь овладеть AllSpark и поработить человечество.Как N.E.S.T. Набирайте, прыгайте в этот интенсивный 3D-симулятор темной езды и сражайтесь вместе с Оптимусом Праймом и автоботами, включая разработанный специально для этой поездки трансформатор Evac.

Где находится Transformers: The Ride — 3D?

В производственном центре, который находится в Юниверсал Студиос Флорида.

Трансформеры: The Ride — 3D — ограничения по высоте и другие факторы

Требуемая высота — 40 дюймов; имеет доступ к Express Pass и линию для одного пассажира.

Трансформеры: Поездка — 3D — то, что вы хотели бы знать до того, как испытали это на себе.

Evac, ваш ездовой автомобиль, представляет собой Трансформер и служит повествователем истории. Это важно знать до начала поездки, так как это объясняет голос, который вы слышите, и почему ваша машина участвует в драке.

Кроме того, поскольку мы работаем, N.E.S.T. расшифровывается как «Договор о небиологических внеземных видах» — важная часть фильмов, на которых основан аттракцион.

Насколько страшны Трансформеры: Поездка — 3D?

Мы оцениваем Transformers на три из пяти Starscreams. Уникальное сочетание современной 3D-проекции, моделирования движения и напряженных боевых сцен может кого-то пугать. При этом нет настоящего высокоскоростного движения, а сюжетная линия похожа на то, что вы видели в фильмах Transformers (то есть много сражающихся роботов).

Какова была дата открытия Transformers: The Ride — 3D?

20 июня 2013 г.

Трансформеры: Поездка — 3D — забавный факт OI

Это третья инсталляция аттракциона Трансформеры в тематическом парке Universal — первая находится в Universal Studios Singapore, а вторая — в Голливуд.Все они имеют 13 экранов высотой до 60 футов.

Версия Орландо была построена на месте бывшей звуковой сцены 44, которая была домом для нескольких различных событий (Геракл и Зена: Волшебники экрана и убийства, Она писала таинственный театр) и, как правило, преследовали ночи ужасов Хэллоуина. дом осенью.

Трансформеры: Поездка — 3D — встреча и приветствие


Оптимус Прайм, Бамблби и Мегатрон регулярно появляются на встречах и встречах в Universal Studios Florida.Хотя их часы работы не опубликованы, кажется, что они обычно выходят между 10:00 и за час до закрытия парка каждый день.

Transformers: The Ride — 3D — отзывы реальных гостей

Transformers: The Ride 3D

Средний рейтинг: 62 отзыва

27 дек, 2017

Крис Фигероа на Transformers: The Ride 3D

Не то, что я ожидал … Но в хорошем смысле

Дата последнего посещения: 01.09.17

5 звезд. Эта поездка была приятным сюрпризом, который мне очень понравился.Посмотрев все фильмы и будучи фанатом франшизы, я с нетерпением ждал поездки, но она была намного лучше, чем я ожидал. Забавная смесь движения и 3D-реализма. Очень понравилось.

15 июня, 2016

, автор pamela на Transformers: The Ride 3D

УДИВИТЕЛЬНЫЙ !!

Дата последнего посещения: 10 июня 2016 г.

Моя любимая поездка на все времена! Мы с мужем держим абонемент на сезон, когда в нашем городе ничего не происходит (Пунта-Горда, Флорида). Мы спускаемся в Universal.Мы катаемся на всех аттракционах, и на сегодняшний день Трансформеры по-прежнему остаются нашими фаворитами!

5 декабря, 2014

Дэвид З. на Transformers: The Ride 3D

Awesome

Дата последнего посещения: 14.04.12

Для всех ненавистников Transformer эта поездка была бомбой. Сначала я прокатился на Человеке-пауке, а затем на Трансформерах. Трансформеры были намного лучше. Я даю ему 5 звезд на весь день.

1 сен, 2014

by ComebackMomma on Transformers: The Ride 3D

Family Fun for All

Дата последнего визита: 31.08.14

Эта поездка очень понравилась всей семье.Единственная причина, по которой я не даю ему 5-звездочный обзор, заключается в том, что меня немного тошнило (обратите внимание, что я легко заболел укачиванием). Я никогда не был фанатом фильмов (я их никогда не видел), но это нисколько не мешало поездке. Если вам нравится окунуться в удивительное приключение с роботом — это для ВАС! Время ожидания для неэкспрессов было немного большим, но Экспресс был легким делом!

14 августа 2014 г.

Автор Bill on Transformers: The Ride 3D

Довольно круто

Дата последнего посещения: 7/12/14

Удивительно.Одним словом, чтобы описать это. Это НЕ похоже на Человека-паука, потому что вы герой в этом, в отличие от Человека-паука, вы (более или менее) жертва злодеев. Эта поездка — безусловно, лучшая поездка, на которой я ездил. Я предпочитаю ездить по одиночной трассе, потому что она намного быстрее, чем по основной. Эффекты хорошие, и экраны действительно хорошие. Держите удивительные аттракционы универсальными!

У вас есть вопросы по информации на этой странице, вы хотите оставить отзыв или вы заметили неточность? Пожалуйста, дайте нам знать, разместив сообщение в нашем сообществе Orlando Informer на Facebook.

Универсальные системы освещения — Трансформаторы UTR — 100 Вт, 300 Вт или 600 Вт

Универсальные системы освещения — Трансформаторы UTR — 100 Вт, 300 Вт или 600 Вт — LandscapeLightingProducts.com

Описание

Материал / особенности

  • Корпус из нержавеющей стали 304
  • ETL Одобрено UL 1838
  • Перфорированная нижняя панель для кабелепровода 1,25 ″
  • Кронштейн Quick Mount для монтажа без шаблонов
  • Герметичная, съемная, запираемая, распашная дверь
  • Перфорированные заглушки с легко снимаемыми вставками для установки фотоэлементов или проводов
  • Съемная карточка проекта для удобного обновления на месте
  • Нижняя панель без доступа к инструментам
  • Обслуживание на месте
  • Поставляется с (2) 12 ″ x 1.Трубопровод из ПВХ 25 ″, (1) муфта 1,25 ″, (1) переходник с наружной резьбой 1,25 ″ с контргайкой

Отделка

  • Корпус из нержавеющей стали с приглушенным звуком
  • Коррозионно-стойкая внутренняя силовая панель

Электрооборудование

  • 6 ′ Шнур питания для тяжелых условий эксплуатации
  • Большие клеммные колодки с углом наклона 30 дюймов для облегчения доступа к проводке
  • Тепловая защита первичной стороны
  • 2 общих на контур
  • Магнитные автоматические выключатели вторичной стороны
    • 100 Вт 8.5 AMP 300 и 600 Вт 25 AMP
  • Внутренняя проводка рассчитана на 125º C
  • Клеммная колодка с номинальным током 115 А
  • Первичный контур усилителя мощности для проверки общей силы тока
  • Простая заглушка для фотоэлемента
  • Простая выбивка для жесткой проводки (см. Электрическую схему)

Размеры

Модели

  • UTR100SS 100 Вт 11, 12, 13, 14 В, тороидальный сердечник
  • UTR200SS 200 Вт 11, 12, 13, 14 Вольт тороидальный сердечник
  • UTR300SS 300 Вт 11, 12, 13, 14 В, тороидальный сердечник

Приложения

  • Светодиодные системы освещения
  • Освещение водных объектов
  • Проекты ландшафтного освещения

Нажмите на изображение, чтобы загрузить pdf

Дополнительная информация

Масса 25 фунтов
Универсальные трансформаторы освещения

UTR300SS 300 Вт, UTR100SS 100 Вт, UTR200SS 200 Вт

Сопутствующие товары

Чистый веб-дизайн

{«cart_token»: «», «hash»: «», «cart_data»: «»}

PF42440 Универсальный трансформатор Packard 24 В 120-208-240 В 40 ВА — HVACpartstore

Отличный универсальный универсальный трансформатор класса 2 с катушкой 24 В.Этот сверхмощный трансформатор 40 ВА может использоваться в большинстве всех типов блоков ОВК. Скорее всего, вам нужно будет просверлить новые монтажные отверстия или еще проще использовать саморезы (не входят в комплект). После монтажа убедитесь, что вы можете безопасно закрыть все двери и панели. Измерьте перед заказом! Как вы можете видеть на изображениях, у трансформатора есть провода с оголенными концами, которые вы просто подключаете к существующим проводам от вашего устройства. Трансформатор имеет высоту 2,25 дюйма. Монтажные отверстия на опорной плите составляют 3-1 / 8 дюйма от центра к центру.Кронштейн имеет ширину 1 дюйм и общую ширину 2,25 дюйма. Используется во многих старых печах, где оригинальный трансформатор устарел. Заменяет G22-336 среди многих других.

Марка Паккард
Тип подключения Поводок
Страна происхождения КИТАЙ
Входное напряжение 120/208/240
Вариант монтажа Нога
Первичное напряжение 120/208 — 240
Вторичный рейтинг 24
Вариант монтажа трансформатора Нога
UPC 8408944
ВА Номинал 40 ВА
Армстронг TWF424-40
Gemline GT446
Банка 4031F
Марс 50203
Робертшоу 620-206
Робертшоу 620-406
Робертшоу 620-482
Supco SXT105
Уайт-Роджерс 90-T40F3
Уайт-Роджерс GT4031F
Грейнджер 6WU91
УЭИ УЭТ105
УЭИ УЭТ115
Honeywell AT140A1018
Honeywell AT40A1121
Honeywell AT40A1139
Honeywell AT40B1214
Источник 1 S1-T2404F

Инструкции для 120 вольт:
Подключите белый и черный провода к входу 120 В.Подключите красный и зеленый провода к выходу 24 В.

Инструкции для 208 В:
Подключите белый и красный провода к входу 208 В. Подключите красный и зеленый провода к выходу 24 В.

Инструкции для 240 вольт:
Подключите белый и оранжевый провода к входу 240 В. Подключите красный и зеленый провода к выходу 24 В.

Обязательно закройте крышкой и изолируйте все неиспользуемые провода.

Универсальный интеллектуальный трансформатор

Универсальный интеллектуальный трансформатор

Возможно, что одним из самых важных достижений эпохи энергетики станет твердотельный трансформатор для распределения электроэнергии.

Это устройство будет действовать как «источник питания» для здания. Он подает напряжение и частоту, необходимые для различных систем в здании, так же, как блок питания компьютера подает питание на материнскую плату компьютера в нескольких различных конфигурациях.

Возможно, что одним из самых важных достижений эпохи энергетики станет твердотельный трансформатор для распределения электроэнергии.

Это устройство будет действовать как «источник питания» для здания.Он подает напряжение и частоту, необходимые для различных систем в здании, так же, как блок питания компьютера подает питание на материнскую плату компьютера в нескольких различных конфигурациях.

Типичный трансформатор — это индукционное устройство, посредством которого электричество передается от одной обмотки к другой и увеличивается или уменьшается в зависимости от соотношения обмоток. Интеллектуальный универсальный трансформатор (IUT) — это твердотельное устройство, источник питания, который можно использовать для интеллектуального обеспечения оптимальной мощности для нагрузок.

Трансформаторы — важные элементы электрической сети; они преобразуют высоковольтную электроэнергию, поставляемую по линиям электропередач, в напряжение 120 вольт, необходимое для потребителей. Обычно один трансформатор питает несколько домов. Они бывают трех видов: канистры на опорах; наземные металлические ящики; и, реже, подземные трансформаторы. См. Также: Трансформаторы

канистры на опорах

наземные металлические ящики

трансформаторы подземные

Проблемы с этими трансформаторами включают:

Качество электроэнергии .Оборудование в одном здании может подавать сигнал в линии электропередач, которые проходят через трансформатор и могут повлиять на оборудование в другом здании.

КПД : Трансформаторы потребляют часть энергии, которую они используют, и их совокупное влияние на сеть значительно.

Ограничения: Трансформаторы не могут изменять частоту проходящего через них электричества и не могут использовать постоянный ток.

Статический: После того, как трансформатор настроен, необходимо вручную внести изменения, переключив проводку.

Экология : Силовые трансформаторы содержат минеральные масла, являющиеся источником загрязнения.

Твердотельный силовой трансформатор устраняет все проблемы с качеством электроэнергии, преобразует все нагрузки в синусоидальный и единичный коэффициент мощности, тем самым повышая эффективность всей распределительной сети, полностью устраняет вторичные неисправности, легко обеспечивает смещенные нагрузки постоянного тока и отличается очень низкими потерями холостого хода. . Кроме того, в конструкции не используется минеральное масло, поэтому она является экологически чистой и в то же время основана на технологии (силовая электроника), в которой стоимость компонентов резко снижается.

Преимущества твердотельного универсального интеллектуального трансформатора:

Энергоэффективность: существующие системы передачи могут быть лучше оптимизированы. По тем же проводам можно подавать больше мощности.

Гибкость: Интеллектуальный универсальный трансформатор сможет надежно обеспечивать различную мощность, например, 400 Гц, постоянный ток (для гибридных электрических систем) и трехфазное питание от однофазной линии.

Качество электроэнергии: Коррекция провисания и фильтрация гармоник могут быть встроены в интеллектуальный универсальный трансформатор.

Настраиваемый: поскольку одно устройство может использоваться во многих конфигурациях, запасы и запасные части могут быть сокращены. Снижаются затраты на обслуживание.

Заботы об окружающей среде: Интеллектуальные универсальные трансформаторы не будут содержать опасных жидких диэлектриков, таких как обычные трансформаторы. Опасности и затраты, связанные с разливами и очисткой, будут исключены.

Консорциум анализа энергетических систем (ESAC), в состав которого входят Университет Пердью, Университет Миссури-Ролла, Университет Висконсин-Милуоки, Университет США.Военно-морская академия США, Аспирантура ВМС США и Иллинойский университет Урбана-Шампейн разрабатывают его и уже имеют один патент. EPRI, владеющая еще одним патентом, опубликовала несколько статей по проекту.

Патенты:

Твердотельный трансформатор с глубоким диодом 4024565: General Electric, 1977

Массив столбчатых структур выполнен в корпусе из полупроводникового материала. Материал каждой столбчатой ​​структуры представляет собой перекристаллизованный материал тела, имеющий твердую растворимость легирующего металла в нем.Предусмотрены средства для соединения столбчатых структур в две последовательные схемы электрических цепей, которые функционируют соответственно как первичная и вторичная обмотки твердотельного трансформатора с глубоким диодом.

Интеллектуальный универсальный трансформатор на основе многоуровневого преобразователя, EPRI, 7,050,311 , 2006 г.
Интеллектуальный универсальный трансформатор на основе многоуровневого преобразователя включает в себя встречно-обратные, взаимосвязанные многоуровневые преобразователи, подключенные к коммутируемой схеме инвертора через преобразователь частоты.Вход универсального трансформатора может быть подключен к распределительной системе высокого напряжения, а выход универсального трансформатора может быть подключен к низковольтным устройствам. Универсальный трансформатор меньше по размеру, чем обычные трансформаторы на основе меди и железа, но обеспечивает улучшенное качество электроэнергии и повышенную функциональность.

См. Также: EPRI

Проблемы проектирования:

Твердотельный трансформатор будет основан на полупроводнике, и в настоящее время не существует конфигурации полупроводникового материала, которая могла бы выдерживать напряжение распределительной сети 10 кВ.

Пожалуйста, обращайтесь к Марку С. Робинсону с комментариями и обновлениями.

Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Ссылки:

Общество КИПиА
ISA — The Instrumentation, Systems, and Automation Society — это глобальная некоммерческая образовательная организация с 33 000 членов, объединяющая людей и идеи в области автоматизации. Общество способствует развитию теории, проектирования, производства и использования датчиков, инструментов, компьютеров и систем для автоматизации в самых разных приложениях.
Международная ассоциация электрических испытаний (NETA)
Национальная ассоциация дистрибьюторов электроэнергии (NAED)
Национальная ассоциация подрядчиков по электротехнике (NECA)
Национальная ассоциация производителей электрооборудования (NEMA)
Национальная ассоциация противопожарной защиты
NFPA является мировым лидером в области обеспечения пожарной безопасности, безопасности электричества, строительства и безопасности жизни населения с 1896 года.Миссия международной некоммерческой организации состоит в том, чтобы уменьшить глобальное бремя пожаров и других опасностей для качества жизни путем предоставления рекламы, пропагандирующей научно обоснованные согласованные кодексы и стандарты, исследования, обучение и образование. Штаб-квартира NFPA находится в Куинси, Массачусетс, США.
Совет национальной безопасности
Международная ассоциация электрических инспекторов (IAEI)

ПРАВИТЕЛЬСТВО

Центры по контролю и профилактике заболеваний
Департамент труда «Найди это» участок
Департамент труда «Учебная» площадка
Ранние патенты на автоматические выключатели
Агентство по охране окружающей среды
Федеральное управление гражданской авиации
Федеральное бюро расследований
Бесплатные услуги по охране труда и здоровья на месте
Национальный учебный центр по охране природы Библиотека консервации
Национальная администрация безопасности дорожного движения
Национальный институт охраны труда

Часть CDC

Национальный институт юстиции
Национальное управление по телекоммуникациям и информации
Управление по охране труда и здоровья (OSHA)
Office of Justice Programs (OJP), U.S. Министерство юстиции
Правила OSHA (стандарты 29 — CFR), часть 1910
Библиотека Конгресса
Белый дом
Министерство труда США
Офис управления и бюджета США
U.S перепись
Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США
Палата представителей США
Сенат США

ПРОМЫШЛЕННЫЕ РЕСУРСЫ

Журнал электрических контакторов
Сеть подрядчиков по электротехнике
Международный фонд электробезопасности
Международный фонд электробезопасности (ESFI) — единственная в Северной Америке некоммерческая организация, деятельность которой направлена ​​исключительно на продвижение электробезопасности дома, в школе и на рабочем месте.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2024 © Все права защищены.