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基于物理超参数优化联邦多层深度学习模型的物联网入侵检测
Physics-Based HPO Federated Multi-Layered DL Model for IDS in IoT Networks
Chirag Jitendra Chandnani · Vedik Agarwal · Shlok Chetan Kulkarni · Aditya Aren 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
物联网正以其无处不在重塑我们生活。从健身手表到飞机的IoT设备无处不在性质突然上升导致网络攻击激增。AI驱动入侵检测系统IDS近期被用于对抗IoT环境中这一攻击激增。然而，现有解决方案缺乏分布式去中心化环境训练优化。去中心化环境训练模型的流行解决方案是联邦学习，多个客户端模型协作训练全局模型同时保持各客户端数据去中心化和私密。然而这存在各客户端数据泛化能力差的问题。本研究提出新型联邦多层深度学习Fed-MLDL模型，在分布式联邦学习环境中采用基于物理的超参数优化技术FedRIME用于CICIoT...
解读: 该联邦学习入侵检测技术对阳光电源分布式能源物联网安全具有重要应用。阳光管理全球数百万台光伏逆变器和储能设备，设备分布式部署和数据隐私保护是关键需求。该Fed-MLDL模型可应用于阳光iSolarCloud平台的分布式安全防护，在保护各电站数据隐私的同时实现全局入侵检测模型训练。在工商业储能场景下，该...
不同光伏组件和气候条件下光伏发电性能评级的差异及其驱动因素
Variation in Photovoltaic Energy Rating and Underlying Drivers Across Modules and Climates
Kevin S. Anderson · Joshua S. Stein · Marios Theristis · IEEE Access · 2025年1月
光伏组件性能受其固有特性和气象条件共同影响。尽管已知低辐照性能、光谱失配、温度系数等特性的影响，但在大范围地理区域内的量化研究仍不足。本研究基于气候特异性能量评级（CSER）和单位面积发电量指标，评估多种光伏技术在美国本土不同气候区的表现，并揭示性能差异的驱动因素。结果显示，CSER和单位面积发电量在不同地区差异分别超过10%和30%。温度对CSER影响最大，最高达13.1%，光谱效应在碲化镉组件中可导致4.9%的变化。参数估算方法的微小差异亦可引起CSER最多1.5%的偏差。此外，IEC 61...
解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化和系统设计具有重要价值。研究揭示温度、光谱、低辐照等因素对不同组件技术的差异化影响，可指导逆变器针对不同气候区和组件类型优化MPPT策略，提升发电效率最多13%。气候特异性能量评级方法可应用于iSolarCloud平台的智能诊断功能，实现基于实际气...
高渗透率分布式能源资源下配电馈线电压管理的电压-功率因数控制模式
Volt-PF Control Mode for Distribution Feeder Voltage Management Under High Penetration of Distributed Energy Resources
Madhura Sondharangalla · Dan Moldovan · Raja Ayyanar · IEEE Access · 2025年1月
引入电压-功率因数控制并与流行的电压-无功功率控制比较用于馈线电压管理。Volt-VAr控制固有局限是分布式能源资源需要的无功功率仅是端电压函数而非分布式能源资源有功功率函数，导致无功支持负担在分布式能源资源间不公平分配，即产生较低有功功率因而对过电压贡献较少的分布式能源资源可能被要求提供超过其份额的无功支持，工作在很低功率因数。所提电压-功率因数方案中无功支持本质上是电压和分布式能源资源有功功率的函数，确保无功支持负担公平分配并确保所有分布式能源资源工作在高功率因数。通过超高渗透率分布式能源资...
解读: 该Volt-PF控制策略对阳光电源分布式光伏并网控制具有重要参考价值。阳光SG逆变器在高渗透率光伏电站需要优化无功功率支持策略，该功率因数控制方法可实现更公平的无功分配。阳光可将该算法集成到逆变器并网控制中，根据实际发电功率动态调整无功输出，提升电网电压支撑能力，降低设备无功损耗，延长逆变器寿命，提...
用于燃料电池的高变比交错升压串联谐振变换器设计
Design of an Interleaved Boost Serial Resonant Converter With High Transformation Ratio for Fuel Cell Battery
Sen-Tung Wu · Jun-Teng Hong · Ching-Chun Chuang · IEEE Access · 2025年1月
本文提出高变比交错升压串联谐振变换器。第一级采用交错升压降低输入电流纹波，第二级采用谐振变换器实现功率MOSFET和整流二极管在适当频率软开关，减少硬开关损耗提升效率。额定功率1.5kW，采用TMS320F28335数字信号处理器实现宽输出电压范围控制，将40-125V燃料电池输入升压至400V直流母线。实验结果显示，40V低压输入时最高效率92.69%，125V高压输入时效率达93.57%。
解读: 该高变比DC-DC变换器技术对阳光电源氢能系统具有重要参考价值。阳光在燃料电池领域布局氢能发电系统，该交错升压谐振拓扑的软开关技术可提升燃料电池DC-DC变换器效率。阳光可将该技术应用于ST系列储能系统的双向DC-DC变换器，优化宽电压范围输入性能，提升系统可靠性和能量转换效率至94%以上。...
假新闻、宣传和虚假信息的系统综述：基于机器学习的作者、内容和社会影响分析
Systematic Review of Fake News, Propaganda, and Disinformation
Darius Plikynas · Ieva Rizgelienė · Gražina Korvel · IEEE Access · 2025年1月
近年来，假新闻、宣传和虚假信息FNPD在在线社交网络上全球爆发。在信息战和生成式AI能力背景下，FNPD激增，成为影响人们社会认同、态度、观点甚至行为的强大有效工具。恶意社交媒体账户和有组织的网络水军和机器人针对国家、社会、社会群体、政治活动和个人。导致阴谋论、回声室、过滤气泡等碎片化和边缘化过程使社会在连贯政治、治理和信任合作社交网络方面极化、激进化和分裂。本系统综述旨在探索使用机器和深度学习有效检测OSN中FNPD的进展。呈现PRISMA综述结果涵盖三个分析领域：传播者、文本内容、社会影响。...
解读: 该假新闻检测技术对阳光电源品牌声誉管理具有应用价值。阳光作为全球领先的新能源企业，在社交媒体和行业论坛面临虚假信息和恶意攻击风险。该研究的机器学习检测方法可集成到阳光企业传播监控系统，实时识别和追踪针对公司的虚假信息。结合阳光iSolarCloud平台的大数据分析能力，该技术可构建舆情监控体系，自动...
基于迁移学习的深度卷积神经网络的孟加拉国车辆分类与检测
Bangladeshi Vehicle Classification and Detection Using Deep Convolutional Neural Networks With Transfer Learning
Manish Kumar Dwivedi · R. Jayapragash · IEEE Access · 2025年1月
车辆分类检测是深度学习和图像处理在智能交通管理和AI辅助驾驶中的重要应用。本文提出孟加拉国车辆分类检测系统，实现低速高速车辆检测。测试了YOLOv8、MobileNetV2等11种预训练CNN模型在六个数据集上的性能，发现YOLOv8 Classify、MobileNetV2和GoogLeNet表现最佳。改进LabelImg标注工具并采集达卡市5460张图像的54556个标注对象，涵盖16类车辆。部署YOLOv8 Detect和SSD-MobileNet V2到NVIDIA Jetson Nan...
解读: 该车辆识别技术可应用于阳光电源新能源汽车充电场景。阳光在充电桩和充电站建设中，车辆识别算法可优化充电资源分配，实现车牌识别、车型识别和智能调度。结合阳光OBC和充电桩产品，该深度学习技术可提升充电站运营效率，支持V2G车网互动，实现电动汽车有序充电和削峰填谷功能。...
融合ConvLSTM网络：使用时空特征增加居民负荷预测范围
Fusion ConvLSTM-Net: Using Spatiotemporal Features to Increase Residential Load Forecast Horizon
Abhishu Oza · Dhaval K. Patel · Bryan J. Ranger · IEEE Access · 2025年1月
电力系统正经历向可再生能源技术的重大转型。为充分利用这些能源，优化能源生成、存储和分配可通过未来能源消耗的准确预测增强。预测单个居民负荷在负荷平衡中发挥关键作用，但由于个人消费模式的不规则性质保持挑战。此外当前文献限于仅预测居民负荷到未来几小时。本文提出融合ConvLSTM网络，一种结合空间和时间特征的新型融合编码器-解码器架构，将负荷预测扩展到完整24小时周期。通过以下方式评估模型对比多个基准神经网络模型：1）测试1.5到24小时不同预测窗口大小，2）评估多户模型性能，3）通过聚合100户预测...
解读: 该居民负荷预测技术对阳光电源户用光伏储能系统具有重要应用价值。阳光户用储能系统需要精准的24小时负荷预测来优化光储协同控制策略，该融合ConvLSTM网络可显著提升预测精度和时间范围。阳光可将该技术集成到户用储能EMS系统，实现日前优化调度，提升光伏自发自用比例，降低用户电费，提高系统经济性，增强用...
具有半桥多相逆变器拓扑的静态/动态无线充电系统中负载不变的CC与CV模式
Load Invariant CC and CV Modes for Static/Dynamic Wireless Charging System With Half-Bridge Multi-Leg Converter Topology
Aganti Mahesh · Bharatiraja Chokkalingam · Rajesh Verma · Lucian Mihet-Popa · IEEE Access · 2025年1月
谐振感应电能传输（RIPT）是一种先进的无线电力传输（WPT）技术，已成为电动汽车（EV）充电的安全高效解决方案。尽管动态无线充电系统（DWCS）相比静态充电可减小电池容量需求，但其初期投资较高。本文提出一种基于LCC-S补偿的新型方法，利用半桥多相逆变器结构，在两个不同的零相位角（ZPA）频率下实现负载不变的恒流（CC）与恒压（CV）输出。提出了一种迭代较少的优化补偿参数设计方法，确保CC与CV模式均满足SAE J2954频率标准。所设计的系统可根据静态或动态充电应用灵活切换工作模式。实验研制...
解读: 该LCC-S补偿无线充电技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。半桥多相逆变器拓扑与负载不变CC/CV控制策略可直接应用于充电桩产品升级，实现静态/动态充电模式灵活切换，提升产品竞争力。ZPA频率控制下的软开关特性可借鉴至ST储能变流器，降低开关损耗，提升系统效率。多相逆变器拓扑的模块化设计...
基于数值天气数据驱动的光伏数字孪生传感器数据生成：一种混合模型方法
Numerical Weather Data-Driven Sensor Data Generation for PV Digital Twins: A Hybrid Model Approach
Jooseung Lee · Jimyung Kang · Sangwoo Son · Hui-Myoung Oh · IEEE Access · 2025年1月
随着全球对环保政策的重视，可再生能源系统广泛应用，光伏（PV）系统因其易管理性备受青睐，而数字孪生（DT）技术则用于实现实时监控与管理。本文提出一种基于数值天气预报（NWP）数据的新型传感器数据生成模型，结合LSTM与GAN构建混合数据驱动框架，并引入融合Transformer的TransTimeGAN以捕捉15分钟级变化特征。模型在自研PV DT系统数据上训练验证，实验结果显示其在均方误差（7.84e-3）、动态时间规整（1.3769）、KL散度（0.9591）和标准差相似性（0.9671）等...
解读: 该混合数字孪生技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。TransTimeGAN模型可基于NWP数据生成15分钟级高精度传感器数据，弥补实际电站传感器缺失或故障场景，为MPPT算法优化提供完整数据支撑。在PowerTitan储能系统中，该技术可实现光储协同...
互补场效应管中间层接触架构对比分析
A Comparative Analysis of Middle-of-Line Contact Architectures for Complementary FETs
Seung Kyu Kim · Johyeon Kim · Gunhee Choi · Kee-Won Kwon 等5人 · IEEE Access · 2024年12月
本文研究应用于单片互补FET逆变器的各种中间层接触架构，并进行对比分析评估各自优势和局限。对每种方案进行电阻和电容分段分析，评估直流性能以及功率性能特性和增强策略。中间VIA方案电容最低但由于增加接触区域和高掺杂硅的高电阻，交流性能劣于传统结构。环绕接触WAC结构和通过增加顶置NMOS接触深度形成的顶金属源漏TMS结构共同点是通过扩大接触面积和缩短高阻功率VIA长度大幅降低外部电阻。尽管与更高电容权衡，WAC和TMS的交流性能在相同动态功耗下分别提升9.0%和6.5%。还进行敏感性分析阐明MOL...
解读: 该接触架构技术对阳光电源功率器件芯片设计具有参考价值。阳光SiC和GaN功率器件追求更低导通电阻和开关损耗，接触架构优化是关键。该研究的环绕接触和顶金属源漏结构可启发阳光功率芯片设计，降低器件导通电阻，提升开关速度。在高压大电流应用中，该研究强调的源侧电阻最小化对阳光功率器件性能提升至关重要。该混合...
使用改进Harris鹰优化协调设计电力系统稳定器和虚拟惯量控制以改善电力系统稳定性
Coordinated Design of Power System Stabilizer and Virtual Inertia Control Using Modified Harris Hawk Optimization for Improving Power System Stability
Mohamad Almas Prakasa · Imam Robandi · Alberto Borghetti · Muhammad Ruswandi Djalal 等5人 · IEEE Access · 2024年12月
当前时代电力系统稳定性因可再生能源整合趋势面临典型问题，该趋势使电力系统控制器间协调对维持广泛运行行为下的稳定性至关重要。本文提出电力系统稳定器和虚拟惯量控制协调设计改善整合可再生能源的电力系统稳定性。所提方法使用改进的Harris鹰优化与记忆保存策略，通过各种仿真找到电力系统稳定器-虚拟惯量控制全局参数的平衡点确保可扩展性。电力系统稳定器专注于从柴油机、火电和水轮机等传统发电机侧提升稳定性，改进虚拟惯量控制设计提出通过虚拟惯量仿真从可再生能源侧提升稳定性，整合风力发电机、太阳能光伏和储能系统。...
解读: 该虚拟惯量控制技术是阳光电源构网型储能系统的核心能力。阳光ST系列储能变流器支持GFM构网模式，该研究的PSS-VIC协调设计可进一步提升系统稳定性。阳光可将该优化算法集成到EMS能量管理系统，实现储能系统虚拟惯量的智能调节，增强电网惯量支撑能力，改善频率稳定性41%-71%，支持高比例新能源并网，...
基于新型混合深度神经网络的电池SOC和SOH估计
Battery State of Charge and State of Health Estimation Using a New Hybrid Deep Neural Network Approach
Saeid Jorkesh · Ryan Ahmed · Saeid Habibi · Reza Hosseininejad 等5人 · IEEE Access · 2024年10月
电动汽车BEV采用增加推动电池管理系统BMS进步，以应对成本和续航焦虑等挑战，两者均与电池性能相关。本文研究各种荷电状态SOC和健康状态SOH估计方法，提出结合门控循环单元GRU和长短期记忆LSTM模型的新型混合神经网络。所提方法在SOH和SOC估计精度方面显示显著改进，所需训练数据最少。关键贡献包括(1)混合GRU-LSTM模型提升SOC/SOH精度，(2)自优化能力，(3)有效处理温度变化无需OCV-SOC查找表，(4)适用于各种锂电池类型。实验结果显示，该方法在-10°C至40°C温度范围...
解读: 该混合神经网络技术对阳光电源电池管理系统具有重要应用价值。阳光ST储能系统和OBC车载充电机需要高精度SOC和SOH估计以优化充放电策略和延长电池寿命。该GRU-LSTM混合模型在宽温度范围内的高精度（SOC误差2%、SOH误差0.65%）可集成到阳光BMS系统，提升电池状态估计准确性。在工商业储能...
增强风力发电机可调度性的储能系统容量迭代启发式优化方法
An Iterative Heuristic Optimization Method for the Optimum Sizing of Battery Energy Storage System
Shubham Kashyap · Tirthadip Ghose · IEEE Access · 2024年3月
本研究旨在设计方法优化支持风能系统WES的储能系统BESS容量，以增强能源市场中的功率承诺灵活性。方法涉及三个关键步骤：(i)估算额定kW，(ii)初始化BESS额定kWh，(iii)基于启发式规则迭代调整BESS容量以防止负荷周期后SOC限制违规。为BESS生成三个真实负荷周期，其中一个基于最大误差值生成，其他负荷周期基于印度泰米尔纳德邦Agasthianpalli风电场预测误差正态分布曲线的均值和1σ生成。提出两个简单有效的启发式规则优化BESS容量，确保每天开始时最大SOC并全天维持SOC...
解读: 该储能容量优化技术直接对应阳光电源风储一体化解决方案。阳光在风电配储项目中需要精确计算储能容量以实现风电平滑输出和可调度性。该研究的启发式优化方法考虑SOC管理和负荷周期，可集成到阳光EMS系统的容量规划模块。在风电场储能配置中，该方法可优化阳光ST储能系统容量，平衡投资成本和调度收益。研究的双场景...
基于竞争深度Q网络的移动边缘计算部分卸载与资源分配深度强化学习
Deep Reinforcement Learning With Dueling DQN for Partial Computation Offloading
Ehzaz Mustafa · Junaid Shuja · Faisal Rehman · Abdallah Namoun 等6人 · IEEE Access · 2025年5月
计算卸载将IoT设备资源密集型任务转移到强大边缘服务器，最小化延迟并降低计算负载。深度强化学习广泛用于优化卸载决策，但现有研究存在两大不足：未全面优化状态空间，且Q学习和DQN在大动作空间中难以辨别最优动作。本文提出多分支竞争深度Q网络MBDDQN，解决高维状态-动作空间和动态环境长期成本优化挑战。竞争DQN缓解同步卸载和资源分配决策复杂性，每个分支独立控制决策变量子集，随IoT设备增加高效扩展，避免组合爆炸。实施LSTM网络和独特优势-价值层增强短期动作选择和长期成本估计，提升模型时序学习能力...
解读: 该多分支强化学习技术可应用于阳光电源储能系统的智能调度优化。阳光ST储能变流器在电网侧和工商业场景面临多目标优化挑战，需同时考虑能耗、响应延迟和功率分配。该MBDDQN算法的自适应权重机制可集成到阳光EMS能量管理系统，实现储能系统在削峰填谷、调频调峰和需求响应等多场景下的动态优化。结合阳光iSol...
基于双动态自偏置方法的高效CMOS射频-直流整流器
An Efficient CMOS RF-DC Rectifier Based on a Dual Dynamic Self-Biasing Approach
Ahmed Reda Mohamed · Abdulaziz A. Al-Khulaifi · Munir A. Al-Absi · IEEE Access · 2025年5月
提出了一种具有双动态栅极/体偏置网络设计的高效CMOS整流器以提高功率转换效率PCE和灵敏度。采用180nm CMOS工艺设计，芯片面积102μm×78μm。在920MHz频率下，输入功率-18.9dBm时实现78.5%的高PCE，动态范围DR为26.1dB，灵敏度为-18.4dBm，在100kΩ负载上输出1V电压。与传统整流器相比，该整流器的DR提高29%，灵敏度提高27%，在PCE、灵敏度和动态范围方面均优于现有单级整流器。
解读: 该CMOS整流器研究对阳光电源无线充电和能量采集技术有重要参考价值。78.5%的高PCE和优异的低功耗性能与阳光新能源汽车OBC无线充电模块的效率优化需求一致。双动态偏置技术提升的灵敏度和动态范围为阳光iSolarCloud物联网平台的低功耗传感器节点供电提供了技术路径。该整流器在920MHz的工作...
燃料电池电动汽车的性能与能耗分析
Performance and Energy Analysis of a Fuel Cell Electric Vehicle
Habip Sahin · Hikmet Esen · IEEE Access · 2025年2月
20世纪以来，个人交通工具的普及带来了严重的环境问题，推动了向电动化转型的趋势。燃料电池电动汽车因其续航能力强、加注时间短和零排放等优势，被视为未来主流技术之一。由于燃料电池动态响应较慢，需与高功率密度储能装置构成混合动力系统。本文基于Matlab建立了包含80 kW燃料电池堆和1.97 kWh电池组的中型轿车模型，在WLTP Class 3循环下仿真结果显示：等效汽油油耗为2.15 L/100 km，续航达859.2 km，驱动电机平均效率为93.4%，整车基于氢气高热值的综合效率为56.2%...
解读: 该燃料电池混合动力系统的能量管理策略对阳光电源新能源汽车产品线具有重要参考价值。研究中燃料电池与电池组的协同控制方案可应用于车载OBC充电机和电机驱动系统的功率分配优化，特别是针对燃料电池动态响应慢的特性，通过储能系统快速补偿功率波动的思路与阳光电源ST系列储能变流器的能量缓冲技术高度契合。93.4...
用于LTE、5G、Wi-Fi 7和X波段通信的10×10多频段MIMO天线系统
A 10×10 Multi-Band MIMO Antenna System for LTE, 5G, Wi-Fi 7, and X-Band Communication
Ming-An Chung · Kai-Xiang Chen · Chia-Chun Hsu · Chia-Wei Lin · IEEE Access · 2025年2月
为满足现代无线通信设备需求，本文提出多频段平面天线MIMO系统。天线系统工作在0.8-1.04GHz、1.6-2.71GHz和4.69-11.5GHz频率范围，支持LTE、5G NR、Wi-Fi 7和X频段。本文所提天线尺寸60mm×10mm，馈通耦合结构降低其尺寸并实现宽带覆盖以适应日益紧凑的电子通信。设计采用多分支微带线和长槽结构确保宽频谱高增益和高效率，实现天线全向辐射。在所提MIMO天线系统中，包络相关系数ECC保持低于0.5甚至在高频接近零。此外，系统保持整体隔离度低于-10dB，展示...
解读: 该多频段天线技术对阳光电源物联网设备通信具有应用价值。阳光iSolarCloud平台连接海量光伏储能设备，需要高效紧凑的无线通信模块。该研究的小型化MIMO天线（60×10mm）和多频段覆盖能力可应用于阳光智能设备的通信单元，支持5G和Wi-Fi 7高速数据传输。在光伏电站中，该天线的全向辐射特性可...
基于液晶技术的可重构多波束全息天线用于Ka波段低轨卫星应用
Reconfigurable Multibeam Holographic Antenna Based on Liquid-Crystal Technology for Ka-Band LEO Satellite Application
Youngin Yoo · Jinki Park · Changjae Lee · Dong Ki Yoon 等5人 · IEEE Access · 2025年2月
针对低轨卫星系统对高精度、选择性多覆盖的需求，毫米波多波束天线备受关注。然而，如何利用单一激励源实现各波束的独立调控仍具挑战，超表面为此提供了新途径。本文提出一种工作于36 GHz的可重构多波束全息天线，采用液晶材料以实现低功耗与轻量化设计。通过计算全息图并控制偏置线路，各单元独立驱动，实现波束方向可控及独立调控。引入幅度系数校正各波束增益差异，实现近似均等增益辐射。实测结果显示，天线扫描范围达60°，峰值增益8.7 dBi，峰值定向性12.7 dBi，3-dB带宽约1 GHz，工作带宽2.8 ...
解读: 该液晶可重构多波束天线技术对阳光电源通信与控制系统具有潜在价值。其Ka波段毫米波特性和低功耗设计可应用于：1）大型储能电站PowerTitan的无线通信系统，实现多储能单元间的高速数据传输与协调控制；2）分布式光伏电站SG逆变器集群的无线组网，通过多波束独立调控实现选择性覆盖与抗干扰；3）充电桩网络...
分布式光纤传感技术在地下储气井实时监测中的大规模实验验证
Large-Scale Experimental Validation of Real-Time Monitoring in Underground Gas Storage Wells Using Distributed Fiber Optic Sensing
Linqing Luo · Diana Abdulhameed · Gang Tao · Tianchen Xu 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
地下储气库UGS对平衡天然气供需至关重要，但面临井变形和气体泄漏等多重风险。现有井检测方法常需暂停运营，导致检测频率低且延迟问题发现。本研究探索分布式光纤传感DFOS技术，集成分布式温度DTS和应变DSS传感，实现不干扰井运行的完整性监测。由于在运行井引入风险不切实际，进行了实验室模拟井筒测试，包括温度变化、气体泄漏检测和加速循环压力测试。设计新型井下光纤电缆用单根光纤测量温度和应变。结果显示DFOS系统可识别注气和采气运营的热事件、旧井套管泄漏，以及新建井套管后水泥泄漏，最低检测泄漏率1.5升...
解读: 该光纤传感技术对阳光电源压缩空气储能和氢能系统具有重要应用价值。阳光在新型储能领域布局压缩空气储能和绿氢项目，需要可靠的气体泄漏监测技术。该DFOS系统的分布式温度和应变监测能力可应用于阳光储能系统的管道和容器监测，实现实时泄漏检测和结构健康评估。结合阳光储能变流器的边缘计算能力，该技术可集成到智慧...
影响学生学业表现的因素：混合数据因子分析和多元线性回归分析的组合
Factors Affecting Student Academic Performance: A Combined Factor Analysis of Mixed Data and Multiple Linear Regression Analysis
Mohamed El Jihaoui · Oum El Kheir Abra · Khalifa Mansouri · IEEE Access · 2025年1月
理解学生学业表现是发展可持续教育实践造福学生、教师、政策制定者和社会的基石。该分析直接影响学生参与和促进可持续实践的能力，从而塑造其未来学业成功。虽然许多研究专注于基于特征集预测学生表现，本研究采用将这些特征简化为因子并分析其影响的方法。旨在使用混合数据因子分析和多元线性回归的组合方法识别中学教育系统中影响学生表现的因素。分析基于1073450个观测值的稳健可靠大数据集，涵盖定性和定量特征。混合数据因子分析识别四个潜在因子：先前学业表现、学业延迟、社会经济地位和班级环境，所有这些因子具有良好到出...
解读: 该学生表现预测模型对阳光电源人才培养体系具有借鉴意义。阳光作为技术密集型企业，人才是核心竞争力，该多因素分析方法可应用于阳光校企合作和内部培训项目。阳光可构建员工技能成长预测模型，早期识别高潜力人才和需要支持的员工，制定个性化培养计划，提升人才培养效率和员工满意度，增强企业技术创新能力和可持续发展能...
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