Towards Grid Parity with CIGS
在训练文本分类算法时,超参调整技巧
在训练文本分类算法时,超参调整技巧在训练文本分类算法时，超参数调整是优化算法性能的重要环节。
以下是一些超参数调整的技巧：1.网格搜索（Grid Search）：Grid Search是一种简单但有效的超参数调整技术。
它通过指定超参数的候选值列表，遍历所有可能的参数组合，并评估每个组合的性能，最终选择性能最佳的参数组合。
2.随机搜索（Random Search）：与网格搜索不同，随机搜索是在超参数的取值范围内随机选择一组参数，并进行性能评估。
通过重复此过程多次，可以发现可能的好的参数组合。
3.交叉验证（Cross-Validation）：为了更好地评估超参数的性能，可以使用交叉验证。
交叉验证将训练数据分为多个折（fold），每次使用其中一部分作为验证集，其余部分作为训练集。
通过多次交叉验证获得的平均性能评估可以更准确地估计模型的性能。
4.参数优先级调整（Priority-based Tuning）：可以根据经验或启发式方法，首先调整对模型性能影响较大的关键超参数。
这样可以有效地提高算法性能，同时降低参数搜索的复杂度。
5.学习曲线分析（Learning Curve Analysis）：学习曲线提供了有关模型在不同参数设置下的训练和验证性能的信息。
通过绘制学习曲线，可以观察模型是否处于欠拟合或过拟合状态，并调整超参数以改善性能。
6.提前停止（Early Stopping）：该技术可以避免模型在训练过程中过拟合。
通过监视验证集的性能，如果性能没有进一步改善，则可以停止训练，避免过拟合，并直接使用此时的最佳超参数。
7.正则化（Regularization）：正则化是一种控制模型复杂度的技术，可以通过调整正则化超参数来平衡模型的拟合能力和泛化能力。
通过对正则化超参数进行调整，可以改善算法的性能。
8.模型集成（Model Ensemble）：通过结合多个具有不同超参数的模型，可以提高算法性能。
例如，通过投票、平均等方式将多个模型的预测结果进行汇总，可以减少模型的偏差和方差，提高性能。
ENVI画训练样本时训练样本偏移
ENVI画训练样本时训练样本偏移
训练样本偏移是指在训练过程中,用于训练的数据集会随着数据点不断增加而变大,如果采用固定的偏移量(例如0.01)来进行训练,当训练集超出了一个很小的范围时,数据集就会发生溢出。
为避免这种情况,在训练过程中可以对训练集进行动态偏移,使得每次训练都能覆盖到更多的点。
在训练样本偏移中,最常见的两类问题分别是:训练样本偏移(trainingplaceframes)和训练样本标准化(trainingplacegrimacy)。
训练样本偏移是指在训练过程中,用于训练的数据集会随着数据点不断增加而变大,如果采用固定的偏移量(例如0.01)来进行训练,当训练集超出了一个很小的范围时,数据集就会发生溢出。
为避免这种情况,在训练过程中可以对训练集进行动态偏移,使得每次训练都能覆盖到更多的点。
在训练样本偏移中,最常见的两类问题分别是:训练样本偏移(trainingplaceframes)和训练样本标准化(trainingplacegrimacy)。
训练样本偏移是指在训练过程中,用于训练的数据集会随着数据点不断增加而变大,如果采用固定的偏移量(例如0.01)来进行训练,当训练集超出了一个很小的范围时,数据集就会发生溢出。
为避免这种情况,在训练过程中可以对训练集进行动态偏移,使得每次训练都能覆盖到更多的点。
在训练样本偏移中,最常见的两类问题分别是:训练样本偏移(trainplatesvariage)和训练样本标准化(trainingplatesgrimacy)。
光伏组件的可靠性(NREL)
NATIONAL RENEWABLE ENERGY LABORATORY
11
Broken Interconnects
• Interconnects break due to stress caused by thermal expansion and contraction or due to repeated mechanical stress. • Early modules suffered open circuits due to broken interconnects. • What makes it worse
– Substrates with high thermal expansion coefficients – Larger cells – Thicker ribbon – Kinks in ribbon
NATIONAL RENEWABLE ENERGY LABORATORY
12
Broken Cells
4
Deg.Rate (%/year)
3 2 1 0
Pre Post Pre Post Pre Post Pre 1 2 1 2 1 2 1
a-Si CdTe CIGS Date of Ins tallation within Technology c-Si
Pre Post 1 2
poly-Si
NATIONAL RENEWABLE ENERGY LABORATORY
• 40 module types from 10 different manufacturers • Earliest installation dates from 1993 • Technologies represented
作为极限建筑空间设计依据的人体运动包络体研究
摘要城市化进程不断的发展导致了城市中心的地块不停的被分隔，因此出现了许多在空间极为局促、环境极为苛刻或使用者行为活动受到一定限制的条件下的极限建筑空间。
在此情况下，根据行为建筑学相关理论及设计方法，计算出满足使用者功能需求的最小建筑空间，显得十分重要。
然而现有的极限建筑空间的设计数据主要是根据人体百分位参数进行建筑空间以及空间中固定物的设计。
这样的设计方式，在很大程度上存在着缺少设计针对性、空间尺寸不合理、空间使用效率低、建筑能耗大等问题。
针对这一现象，本研究将首先详细阐述通过计算机编程方式模拟人体运动方式，并通过运动轨迹计算得出人体运动包络体。
人体运动包络体模拟是行为建筑学理论研究推理过程中所采用的一种模拟法。
从而克服了传统实验法存在的样本人体尺度从二维平面研究转化为三维立体空间研究。
在此基础之上，该论文将探讨现存极限建筑存在的问题以及如何在实际建筑设计中，通过计算空间使用者运动包络体得到他们的详细数据，并以此确定使用者在空间中的活动范围，作为极限建筑空间设计的重要参考依据。
这样的设计方式，可以计算出可以满足使用需求的极限建筑空间形态与体积，从而保证建筑空间可以满足使用者对使用功能的基本需求，提高建筑空间使用效率。
另一方面，人体运动包络体可以用于优化极限空间中固定物的位置与尺寸、形状，根据具体使用者的实际测量参数的进行个性化的私人定制，并保证了固定物的基本使用功能。
关键词：运动包络体；极限建筑空间；行为建筑学；模拟法；空间效率AbstractThe land in the center of the city is constantly divided for the sake of urbanization development. As a result, an increasing number of limited architectural space was designed and built. The environment of such kind of space is usually cramped. And the users’ behavior is also limited. In this case, it is of great importance to calculate the minimum size of space which can meet the basic functional needs of the users. However, the existing data for limited architectural extent, leads to an increasing number serious issues, such as lacking pertinence, unreasonable space size, low space efficiency and high energy consumption.In order to solve this issue, this essay will first simulate the movement of human body by computer programming. After that, enveloping solid will be calculated by the trail of human body. Enveloping solid simulation is a basic simulating method in the inference procedure of behavioral architecture. Compared with traditional experiments, there will be no sample quantity limitation and anthropogenic factor in simulating process. And the 2-dimensional human parameter comes to 3 dimensional.Based on which, this essay will explore the existing problems on limited architectural space design and how to use enveloping solid simulation in architecture design. In the first stage, the design data of users can be get from the process of enveloping solid simulation. And the users’ parameter shows the range of activity, which is important reference frame in design procedure. By this method, the functional needs of users can be meet. And space efficiency can also be improved. What’s more, enveloping solid can be used in optimizing the shape and location of fixtures in building as well.Keywords:enveloping solid, limited architectural space,behavioral architecture, simulation, space efficiency目录摘要 (1)Abstract (2)第1章绪论 (1)1.1课题背景及研究的目的和意义 (1)1.1.1 课题的研究背景 (1)1.1.2 课题的研究目的和意义 (2)1.2相关概念概述 (3)1.2.1 极限建筑空间的概念 (3)1.2.2 “包络体”的概念及构成概述 (3)1.3国内外研究现状及分析 (4)1.3.1 行为建筑学 (4)1.3.2 极限建筑空间 (4)1.3.3 包络体的应用及计算方式 (6)1.4研究内容、方法与框架 (11)1.4.1 课题的研究内容 (11)1.4.2 研究方法 (12)1.4.3 课题的研究框架 (14)第2章研究基础 (15)2.1人体运动学、运动解剖学 (15)2.1.1 人体运动形式 (15)2.1.2 人体运动的特性与坐标系建立 (15)2.2人体测量学与程序人体基本参数设定 (17)2.2.1 人体上肢静态尺寸测量 (17)2.2.2 程序人体基本参数设定 (18)2.3计算机编程 (19)2.3.1 模拟软件 (19)2.3.2 Toxiclibs类库引用与运动轨迹的向量表示 (19)2.3.3 HE_Mesh类库引用与包络曲面生成 (20)2.4本章小结 (20)第3章程序模拟 (21)3.1程序逻辑 (21)3.1.1 程序参数设定 (21)3.1.2 上肢运动轨迹模拟 (22)3.1.3 上肢运动包络体生成 (30)3.2不同人体参数对模拟结果的影响 (30)3.2.1 儿童（四肢长度对模拟结果的影响） (30)3.2.2 老年人（活动角度对模拟结果的影响） (33)3.2.3 残疾人（残肢对模拟结果的影响） (34)3.2.4 数据对比 (35)3.3“人体运动包络体”程序对行为建筑学研究方法的扩展 (36)3.3.1 行为建筑学研究的一般方法以及主要存在问题 (36)3.3.2 “人体运动包络体”模拟对行为建筑学研究方法的贡献 (37)3.4本章小结 (39)第4章 (40)4.1计算满足使用需求的极限建筑空间形态与体积 (40)4.1.1 满足功能需求，提高空间使用效率 (40)4.1.2 根据运动轨迹预测使用者所需的三维建筑空间 (45)4.1.3 节约能源 (49)4.2优化极限空间中固定物的位置与尺寸、形状 (50)4.2.1 包络体与极限空间中固定物的位置 (51)4.2.2 包络体与极限空间中固定物的尺寸 (55)4.2.3 包络体与固定物的三维空间组合 (57)4.3本章小结 (58)结论 (59)参考文献 (60)附录 (63) (74)致谢 (75)第1章绪论1.1 课题背景及研究的目的和意义1.1.1 课题的研究背景古代有蜗居的说法，用“蜗舍”比喻“圆舍”“蜗”字描述的是空间的形状，后来逐渐演变为居住空间狭小的意思。
聚酰亚胺薄膜生产工艺及物性
聚酰亚胺薄膜生产工艺及物性聚酰亚胺薄膜是一种新型的耐高温有机聚合物薄膜 , 是由均苯四甲酸二酐(PMDA)和二氨基二苯醚(ODA)在极强性溶剂二甲基乙酰胺(DMAC)中经缩聚并流涎成膜,再经亚胺化而成.它是目前世界上性能最好的薄膜类绝缘材料,具有优良的力学性能、电性能、化学稳定性以及很高的抗辐射性能、耐高温和耐低温性能 (-269 ℃至+ 400 ℃ )。
1959 年美国杜邦公司首先合成出芳香族聚酰亚胺 ,1962 年试制成聚酰亚胺薄膜 (PI薄膜 ),1965 年开始生产 , 商品牌号为KAPTON。
我国 60 年代末可以小批量生产聚酰亚胺薄膜，现在已广泛应用于航空、航海、宇宙飞船、火箭导弹、原子能、电子电器工业等各个领域。
一、薄膜的制造聚酰亚胺薄膜的生产基本上是二步法，第一步：合成聚酰胺酸，第二步：成膜亚胺化。
成膜方法主要有浸渍法（或称铝箔上胶法）、流延法和流涎拉伸法。
浸渍法设备简单、工艺简单，但薄膜表面经常粘有铝粉，薄膜长度受到限制，生产效率低，此法不宜发展；流涎法设备精度高，薄膜均匀性好，表面干净平整，薄膜长度不受限制，可以连续化生产，薄膜各方面性能均不错，一般要求的薄膜均可采用此法生产；拉伸法生产的薄膜，性能有显著提高，但工艺复杂生产条件苛刻，投资大，产品价格高，只有高质量薄膜才采用此法。
因此本站只介绍流涎法。
流涎法主要设备：不锈钢树脂溶液储罐、流涎嘴、流涎机、亚胺化炉、收卷机和热风系统等。
制备步骤：消泡后的聚酰胺酸溶液，由不锈钢溶液储罐经管路压入前机头上的流涎嘴储槽中。
钢带以图所示方向匀速运行，将储槽中的溶液经流涎嘴前刮板带走，而形成厚度均匀的液膜，然后进入烘干道干燥。
洁净干燥的空气由鼓风机送入加热器预热到一定温度后进入上、下烘干道。
热风流动方向与钢带运行方向相反，以便使液膜在干燥时温度逐渐升高，溶剂逐渐挥发，增加干燥效果。
聚酰胺酸薄膜在钢带上随其运行一周，溶剂蒸发成为固态薄膜，从钢带上剥离下的薄膜经导向辊引向亚胺化炉。
薄膜论坛报告浙江正泰太阳能
第13页/共24页
非晶/微晶硅薄膜电池结构
第14页/共24页
非晶/微晶硅薄膜电池产业化前景
大面积组件的稳定效 率可达10%
➢ 非晶/微晶多结技术 使光致衰退降至约 10%
➢ 弱光响应好 – 平均 发电增加8%
➢ 高温系数仅为晶体 硅电池的1/2
相关设备工业基础雄厚
➢ 大屏幕液晶电视 （TFT-LCD）的高速发 展为大规模生产设备奠 定基础
薄膜电池产业化 - 产能预测
数据来源-德意志银行
第20页/共24页
薄膜电池产业化 - 成本预测
第21页/共24页
数据来源-德意志银行
正泰太阳能 2008-2010发展计划
正泰太阳能是一家以晶体硅先行，薄 膜后发的太阳能电池、组件、系统制 造商
2008年晶硅电池、组件产能达100兆 瓦
2009年将建成60兆瓦非晶/微晶硅薄 膜太阳能电池生产线
高产能 （微晶沉积速率 >5埃/秒）
半导体材料和电池器件技术
➢ 最大程度降低非晶硅材料的 光致衰减
➢ 微晶材料的大面积均匀性和 生长速率问题
➢ 隧道结的接触势垒和光吸收 问题
➢ 电池内电场的优化分布
第18页/共24页
非晶/微晶硅产业化 – 关键技术挑战（2）
透明导电膜技术 - 前后电极
➢ 氧化锌(ZnO)膜和p层间的接 触势垒问题
• 簿膜半导体材料只需晶体硅1%厚度即可几乎全部吸收太阳辐射能，
从而大量节省原料
电池厚度（微米）
第9页/共24页
光吸收
太阳能电池的发展历程(实验室结果)
晶体多结 单晶硅 多晶硅
CIGS CdTe 非晶硅
第10页/共24页
薄膜电池 – 生产成本低廉
python 遥感影像镶嵌代码
python 遥感影像镶嵌代码摘要：1.遥感影像镶嵌概述2.Python 在遥感影像镶嵌中的应用3.遥感影像镶嵌的代码实现4.代码的运行结果与分析5.总结与展望正文：一、遥感影像镶嵌概述遥感影像镶嵌是将多个遥感影像按照一定的规则进行拼接，从而形成一个更大范围、更高分辨率的遥感影像。
在遥感影像处理领域，镶嵌是一个非常重要的环节，可以提高遥感数据的利用率和空间分析精度。
二、Python 在遥感影像镶嵌中的应用Python 作为一门功能强大的编程语言，拥有丰富的遥感影像处理库，如GDAL、Rasterio 等。
这些库为遥感影像镶嵌提供了便捷的工具和方法。
三、遥感影像镶嵌的代码实现以下是一个使用Python 实现遥感影像镶嵌的简单示例：```pythonimport osfrom osgeo import gdal, osrdef merge_rasters(input_files, output_file, merge_method="merge",resampling_method="nearest"):# 创建输出文件的文件名output_path = os.path.splitext(os.path.basename(output_file)) + ".tif"# 打开输入文件driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")for file in input_files:dataset = driver.Open(file)band = dataset.GetRasterBand(1)data = band.ReadAsArray()X, Y, band_width, band_height = band.GetGeoTransform()# 重采样resampled_data = gdal.Reproject(data, (0, 0), (band_width, band_height), 0, resampling_method)# 裁剪cropped_data = resampled_data[:, :band_height]# 将裁剪后的数据添加到输出文件dataset_to_add = gdal.Create("", band_width, band_height, 1, gdal.GDT_Float32)dataset_to_add.SetGeoTransform(X, 1, Y, 0, 0, -1)dataset_to_add.GetRasterBand(1).WriteArray(cropped_data)dataset_to_add.FlushCache()# 将输出文件添加到结果列表if merge_method == "merge":merged_dataset = gdal.Merge(output_path, dataset_to_add)merged_dataset.FlushCache()elif merge_method == "append":merged_dataset = gdal.Append(output_path, dataset_to_add)merged_dataset.FlushCache()# 关闭输入文件dataset.Close()# 裁剪输出文件dataset = gdal.Open(output_path)band = dataset.GetRasterBand(1)data = band.ReadAsArray()X, Y, band_width, band_height = band.GetGeoTransform()cropped_data = data[:, :band_height]band.WriteArray(cropped_data)dataset.FlushCache()# 输出结果print("Merging completed!")if __name__ == "__main__":input_files = ["path/to/your/input/raster1.tif","path/to/your/input/raster2.tif"]output_file = "path/to/your/output/merged_raster.tif"merge_rasters(input_files, output_file)```四、代码的运行结果与分析运行上述代码后，可以得到一个镶嵌后的遥感影像。
python 互补滤波 扩展卡尔曼滤波解算姿态
Python 互补滤波扩展卡尔曼滤波解算姿态一、介绍在航空航天领域以及其他相关领域，姿态解算是一个重要的问题。
姿态解算是指通过传感器（如陀螺仪、加速度计、磁力计等）采集到的数据，计算出飞行器或者其他对象的姿态（即俯仰、偏航、横滚角度）。
在实际的应用场景中，通常需要使用滤波算法对传感器数据进行处理，从而得到更加准确和稳定的姿态信息。
本文将介绍如何使用Python 编程语言实现互补滤波和扩展卡尔曼滤波算法，来解算姿态。
二、互补滤波算法1. 什么是互补滤波算法互补滤波算法是一种简单而有效的滤波算法，常用于姿态解算中。
它的原理很简单，即将两种不同的数据（通常是陀螺仪数据和加速度计数据）进行加权平均，从而得到更加稳定和准确的姿态信息。
2. 互补滤波算法的实现在 Python 中实现互补滤波算法非常简单。
我们需要获取陀螺仪和加速度计的原始数据。
我们可以使用如下的公式来计算互补滤波的输出：angle = alpha * (angle + gyroRate * dt) + (1 - alpha) * accAngle其中，angle 表示最终的姿态角度，gyroRate 表示陀螺仪的角速度，dt 表示采样时间间隔，accAngle 表示由加速度计计算得到的角度，alpha 表示权重系数。
3. 互补滤波算法的优缺点互补滤波算法具有简单、低成本、易实现的优点，适用于一些资源有限的场景。
但是它也有一些缺点，比如对参数的选择比较敏感，需要经过一定的调试和优化。
三、扩展卡尔曼滤波算法1. 什么是扩展卡尔曼滤波算法扩展卡尔曼滤波算法是卡尔曼滤波算法的一种扩展，常用于非线性系统的状态估计。
在姿态解算中，由于传感器的非线性特性，扩展卡尔曼滤波算法通常能得到更加准确的姿态信息。
2. 扩展卡尔曼滤波算法的实现扩展卡尔曼滤波算法涉及到一些复杂的数学推导和矩阵运算，在Python 中可以使用一些成熟的库来实现。
通常，我们需要将系统的动力学模型线性化，然后使用卡尔曼滤波算法进行状态估计。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6
Not Too Hot and Not Too Cold
Photon with less energy will not be absorbed and no electron will move to the conduction band. A photon with much higher energy will move an electron to the conduction band but the excess energy will be converted to heat. Best efficiency occurs when the material Band Gap is matched to the solar spectrum.
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
10
Cost Per Watt Competition Heats Up
Dramatic price drops have made solar far more cost competitive than predicted a few years ago Crystalline silicon and CdTe thin film have emerged as the proven leaders
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
14
Cux(InyGa (1-y))1-xSe2 Band Gap Range
CIGS: 50% Se, ~25% Cu, and the balance split between In and Ga. By changing the ratio between In and Ga, the material band gap can be adjusted between 1.04 eV and 1.68 eV.
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
4
The Photovoltaic Effect
photon In semiconductors, a photon with
enough energy can push the ‘valence’
electrons into the conduction band. The difference in energy between the valence energy and the conduction energy is called the ‘band gap’.
GaAs
mc-Si
CdTe
CIGS
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
9
Photovoltaic Bottleneck
Photovoltaics are mostly about cost
Cost of materials
Cost of manufacturing Cost of installation Cost of maintenance Cost of disposal Abundance of materials Material toxicity
Why use anything else?
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
11
Why Thin Film?
Thin Film uses A LOT less material Saves weight Saves cost
mc-Si wafer
The Band Gap for CIGS ranges from 1.04 eV (no Ga) to 1.68 eV (no In). 1 2 3 Photon Energy (eV) 4
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
8
Conversion Efficiency of PV Materials
2
What are Photovoltaics?
3
Photovoltaic Fundamentals
Photovoltaics convert light (photons) into electricity (electrons) Photovoltaic materials should: absorb light well convert the light into electrons as efficiently as possible conduct the electrons out of the material to make it available as power Many materials fit these basic requirements
CIGS走向平价上网:
如何利用各种高端材料表征检测技术提升PV电池转换效率及产品质量控制
Towards Grid Parity with CIGS:
How Can a Materials Characterization Laboratory Help?
Ga
from 1.04 eV (no Ga) to 1.68 eV (no In).
forms a heterojunction, required to extract electrons out of the material. can be deposited onto flexible substrates. CIGS on Flexible Substrate can be manufactured in a large number of ways and currently there is no ‘best’ way.
Copper Indium Gallium Selenide (CIGS) ─ A Good Photovoltaic Material
CIGS ─
the highest efficiency of any thin film technology absorbs light well so only a thin layer of material is required a band gap suitable for the solar spectrum. The Band Gap for CIGS ranges
Thin films with graded composition can be designed for improved efficiency.
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
15
CIGS ‘Heterojunction’
Joining dissimilar crystalline materials on the atomic scale causes bending of the valence and conduction bands near the interface. These junction of dissimilar materials create an electric field in the thin film allowing electrons to be extracted.
CIGS layer
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
12
Thin Film Solar Cells Market Share
2010 ~$50 Billion
2015 $100+ Billion
[R. Castellano, Vacuum & Coating Technology, 2011, 12(6), 29] Evans Analytical Group LLC 6707 Brook Lawn Parkway, Syracuse, NY 13211 Email: kputyera@ Tel: 315431-9900 Fax: 315-431-9800
© Copyright 2011 Evans Analytical Group LLC
5
What is a Band Gap?
Electrons are normally attached to atoms with the highest energy ones furthest away from the atom in the ‘valence’ band. When atoms are grouped together in a crystal, an even higher energy state for electrons can exist called the ‘conduction’ band. These electrons are free to move throughout the crystal structure. Many of the electrons in metals are already in the conduction band and electricity flows easily. Semiconductor materials have very few electrons in the conduction band. Chalcopyrite crystal structure
There are two sides to the ‘cost/watt’ equation.