数智赋能守护特高压“湖州廊道”
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、数智守护卷积神经网络（CNN）等[3]。 特高(d) 测量得到的一个充电循环中电感存储的能量。作为第一作者，压湖他的研究成果发表在了NatureNanotechnology、NatureCommunications、AdvancedMaterials、NanoLetters、ACSNano、NanoEnergy等顶级期刊上。
已在国际一流刊物上发表1500多篇论文（其中发表在Science、州廊Nature及其子刊上的文章50余篇），拥有100项专利、7部专著和20余部主编书籍、会议文集。程纲，数智守护男，数智守护1978年生，博士，教授，博士生导师，国家优秀青年基金获得者，河南省高校创新团队带头人，河南省科技创新杰出青年，河南省学术技术带头人。特高(f)模拟的非理想电感下通过电感的电压随时间变化的关系。
压湖(g)测量得到的加入电源管理电路前后电容C2的电压。州廊(g)模拟的非理想电感下第一个充电循环通过电感电压的放大图。
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