Transformadores de potencia unificados. Dato de referencia
Enciclopedia de radioelectrónica e ingeniería eléctrica. / Referencias
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Transformadores de potencia de red unificada de la Cámara de Comercio e Industria
- TPP201 - TPP209 (núcleo magnético ShL 12X16; potencia nominal 1,65 W)
- TPP210 - TPP218 (núcleo magnético ShL 12X20; potencia nominal 3,25 W)
- TPP219 - TPP226 (núcleo magnético ShL 12X25; potencia nominal 5,5 W)
- TPP227 - TPP238 (núcleo magnético ShL 20X16; potencia nominal 9 W)
- TPP239 - TPP248 (núcleo magnético ShL 20X20; potencia nominal 14,5 W)
- TPP249 - TPP253 (núcleo magnético ShL 20X25; potencia nominal 22 W)
- TPP254 - TPP262 (núcleo magnético ShL 20X32; potencia nominal 31 W)
- TPP263 - TPP271 (núcleo magnético ShL 25X25; potencia nominal 57 W)
- TPP272 - TPP282 (núcleo magnético ShL 25X32; potencia nominal 72 W)
- TPP283 - TPP289 (núcleo magnético ShL 25X40; potencia nominal 90 W)
- TPP290 - TPP297 (PL 22X32X58 circuito magnético; potencia nominal 110 W)
- TPP298 - TPP308 (PL 27X40X36 circuito magnético; potencia nominal 135 W)
- TPP309 - TPP315 (PL 27X40X36 circuito magnético; potencia nominal 160 W)
- TPP316 - TPP323 (PL 27X40X58 circuito magnético; potencia nominal 200 W)
Transformadores de ánodo de red unificada marca TA
- TA 1 - TA 7 (núcleo magnético SHL 16x20; potencia nominal 15 W)
- TA 11 - TA 27 (núcleo magnético SHL 16x25; potencia nominal 26 W)
- TA 28 - TA 54 (núcleo magnético SHL 13x32; potencia nominal 26 W)
- TA 55 - TA 87 (núcleo magnético SHL 20x20; potencia nominal 40 W)
- TA 88 - TA 122 (núcleo magnético SHL 20x25; potencia nominal 54 W)
- TA 123 - TA 162 (núcleo magnético SHL 20x32; potencia nominal 68 W)
- TA 163 - TA 177 (núcleo magnético SHL 20x40; potencia nominal 68 W)
- ТА 178 - ТА 195 (circuito magnético PL 16x35x65; potencia nominal 110 W)
- ТА 196 - ТА 209 (circuito magnético PL 16x32x80; potencia nominal 135 W)
- ТА 236 - ТА 248 (circuito magnético PL 20x40x50; potencia nominal 170 W)
- ТА 249 - ТА 261 (circuito magnético PL 20x40x60; potencia nominal 210 W)
- ТА 262 - ТА 272 (circuito magnético PL 20x40x80; potencia nominal 260 W)
- ТА 273 - ТА 280 (circuito magnético PL 20x40x100; potencia nominal 310 W)
- ТА 281 - ТА 285 (circuito magnético PL 25x50x65; potencia nominal 390 W)
- ТА 286 - ТА 287 (circuito magnético PL 25x50x80; potencia nominal 450 W)
- TA 288 (PL circuito magnético 25x50x100; potencia nominal 510 W)
Publicación: cxem.net
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Hace casi dos mil años, la erupción del Vesubio cubrió la antigua ciudad de Herculano, dejando tras de sí un enorme tesoro: una biblioteca enterrada bajo una capa de ceniza de 20 metros. Aunque se descubrieron algunos pergaminos, la mayoría permanecieron ilegibles hasta hace poco, cuando entró en juego la inteligencia artificial.
El laboratorio de Brent Seales de la Universidad de Kentucky lleva años desarrollando un método de "implementación virtual" para descifrar textos antiguos. Combinando el escaneo digital con la tomografía microcomputarizada (una técnica no invasiva utilizada a menudo en medicina para visualizar tumores cancerosos) y la segmentación para crear imágenes digitales de páginas, los expertos pudieron "leer" textos, complementándolos con técnicas de texturizado y aplanamiento. Para ello, Seales desarrolló el software Volume Cartography, que en 2016 ayudó al equipo a descubrir el contenido del rollo de En Gedi, encontrado en las costas del Mar Muerto.
Sin embargo, los rollos de Herculano fueron particularmente desafiantes debido al uso de tinta a base de carbón y agua, a diferencia de los rollos de En Gedi, donde la tinta contiene partículas metálicas que se destacan claramente en las imágenes tomográficas. Al final, Seales y su equipo descubrieron que la tomografía computarizada aún podía detectar diferencias mínimas en la textura, indicando áreas de papiro con texto, y entrenaron una red neuronal artificial para reconocer estas diferencias.
En 2019, el investigador llevó dos rollos intactos a una instalación de rayos X sincrotrón cerca de Oxford y realizó escaneos de alta resolución, que posteriormente se utilizaron como parte del Vesuvius Challenge, una competencia lanzada en marzo del año pasado. Más de 1500 equipos tuvieron la oportunidad de ganar importantes cantidades de dinero descifrando con éxito el texto.
El año pasado, gracias al aprendizaje automático, fue posible reconocer algunas letras e incluso palabras en uno de los pergaminos, y ahora un equipo conjunto de tres participantes ha descifrado 15 columnas de texto. En esta antigua obra, quizás el autor (Filodemo) analiza la música, la comida y las formas de disfrutar la vida, y en la sección final expresa su actitud hacia posibles oponentes ideológicos, quizás estoicos, que no pueden disfrutar de la vida.
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