Autor Liu, Zhiyuan
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TÃtulo : 17th China National Conference, CCL 2018, and 6th International Symposium, NLP-NABD 2018, Changsha, China, October 19–21, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sun, Maosong, ; Liu, Ting, ; Wang, Xiaojie, ; Liu, Zhiyuan, ; Liu, Yang, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XV, 412 p. 80 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01716-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Inteligencia artificial Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro constituye las actas de la 17.ª Conferencia Nacional de LingüÃstica Computacional de China, CCL 2018, y el 6.º Simposio Internacional sobre Procesamiento del Lenguaje Natural Basado en Big Data con Anotaciones Naturales, NLP-NABD 2018, celebrado en Changsha, China, en octubre de 2018. 33 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 84 presentaciones. Están organizados en secciones temáticas denominadas: Semántica; máquina traductora; gráfico de conocimiento y extracción de información; anotación y evaluación de recursos lingüÃsticos; recuperación de información y respuesta a preguntas; clasificación y resumen de textos; informática social y análisis de sentimientos; y aplicaciones de PNL. Nota de contenido: Semantics -- Machine Translation -- Knowledge Graph and Information Extraction -- Linguistic Resource Annotation and Evaluation -- Information Retrieval and Question Answering -- Text Classification and Summarization -- Social Computing and Sentiment Analysis -- NLP Applications. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 17th China National Conference, CCL 2018, and 6th International Symposium, NLP-NABD 2018, Changsha, China, October 19–21, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Sun, Maosong, ; Liu, Ting, ; Wang, Xiaojie, ; Liu, Zhiyuan, ; Liu, Yang, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XV, 412 p. 80 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-01716-3
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Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Inteligencia artificial Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro constituye las actas de la 17.ª Conferencia Nacional de LingüÃstica Computacional de China, CCL 2018, y el 6.º Simposio Internacional sobre Procesamiento del Lenguaje Natural Basado en Big Data con Anotaciones Naturales, NLP-NABD 2018, celebrado en Changsha, China, en octubre de 2018. 33 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 84 presentaciones. Están organizados en secciones temáticas denominadas: Semántica; máquina traductora; gráfico de conocimiento y extracción de información; anotación y evaluación de recursos lingüÃsticos; recuperación de información y respuesta a preguntas; clasificación y resumen de textos; informática social y análisis de sentimientos; y aplicaciones de PNL. Nota de contenido: Semantics -- Machine Translation -- Knowledge Graph and Information Extraction -- Linguistic Resource Annotation and Evaluation -- Information Retrieval and Question Answering -- Text Classification and Summarization -- Social Computing and Sentiment Analysis -- NLP Applications. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : 18th China National Conference, CCL 2019, Kunming, China, October 18–20, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sun, Maosong, ; Huang, Xuanjing, ; Ji, Heng, ; Liu, Zhiyuan, ; Liu, Yang, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVI, 717 p. 427 ilustraciones, 152 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-32381-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Aprendizaje automático Robótica Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro constituye las actas de la 18.ª Conferencia Nacional de LingüÃstica Computacional de China, CCL 2019, celebrada en Kunming, China, en octubre de 2019. Los 56 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 134 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: lingüÃstica y ciencia cognitiva, teorÃa fundamental y métodos de lingüÃstica computacional, recuperación de información y respuesta a preguntas, clasificación y resumen de textos, gráficos de conocimiento y extracción de información, traducción automática y procesamiento de información multilingüe, procesamiento de lenguas minoritarias, lenguaje. recursos y evaluación, computación social y análisis de sentimientos, aplicaciones de PNL. Nota de contenido: Colligational Patterns in China English: the Case of the Verbs of Communication -- Testing the Reasoning Power for NLI Models with Annotated Multi-perspective Entailment Dataset -- Enhancing Chinese Word Embeddings from Relevant Derivative Meanings of Main-Components in Characters -- Association Relationship Analyses of Stylistic Syntactic Structures -- BB-KBQA: BERT-Based Knowledge Base Question Answering -- ERCNN: Enhanced Recurrent Convolutional Neural Networks for Learning Sentence Similarity -- Improving a Syntactic Graph Convolution Network for Sentence Compression -- Comparative Investigation of Deep Learning Components for End-to-end Implicit Discourse Relationship Parser -- Syntax-Aware Attention for Natural Language Inference with Phrase-Level Matching -- Sharing Pre-trained BERT Decoder for a Hybrid Summarization -- Title-Aware Neural News Topic Prediction -- How to Fine-Tune BERT for Text Classification? -- A Comprehensive Verification of Transformer in Text Classification -- ImprovingRelation Extraction with Relation-Based Gated Convolutional Selector -- Attention-based Gated Convolutional Neural Networks for Distant Supervised Relation Extraction -- Relation and Fact Type Supervised Knowledge Graph Embedding via Weighted Scores -- Leveraging Multi-Head Attention Mechanism to Improve Event Detection -- Short-Text Conceptualization Based on A Co-Ranking Framework via Lexical Knowledge Base -- Denoising Distant Supervision for Relation Extraction with Entropy Weight Method -- Cross-view Adaptation Network for Cross-domain Relation Extraction -- Mongolian-Chinese Unsupervised Neural Machine Translation with Lexical Feature -- Learning Multilingual Sentence Embeddings from Monolingual Corpus -- Chinese Historical Term Translation Pairs Extraction Using Modern Chinese As a Pivot Language -- Construction of an English-Uyghur WordNet Dataset -- Endangered Tujia Language Speech Enhancement Research Based on Improved DCGAN -- Research for Tibetan-Chinese Name Transliteration Based on Multi-granularity -- An End-to-end Method for Data Filtering on Tibetan-Chinese Parallel Corpus via Negative Sampling -- An Attention-Based Approach for Mongolian News Named Entity Recognition -- On the Semi-unsupervised Construction of Auto-Keyphrases Corpus from Large-scale Chinese Automobile E-Commerce Reviews -- Multi-label Aspect Classification on Question-Answering Text with Contextualized Attention-based Neural Network -- A Document Driven Dialogue Generation Model -- Capsule Networks for Chinese Opinion Questions Machine Reading Comprehension -- Table-to-Text Generation via Row-Aware Hierarchical Encoder -- Dropped Pronoun Recovery in Chinese Conversations with Knowledge-enriched Neural Network -- Automatic Judgment Prediction via Legal Reading Comprehension -- Legal Cause Prediction with Inner Descriptions and Outer Hierarchies -- Natural Language Inference based on the LIC Architecture with DCAE Feature -- Neural CTR Prediction for Native Ad -- Depression Detection on Social Media with Reinforcement Learning -- How Important is POS to Dependency Parsing? Joint POS Tagging and Dependency Parsing Neural Networks -- Graph Neural Net-based User Simulator -- Pinyin as A Feature of Neural Machine Translation for Chinese Speech Recognition Error Correction -- Neural Gender Prediction from News Browsing Data -- A Top-down Model for Character-level Chinese Dependency Parsing -- A Corpus-free State2Seq User Simulator for Task-oriented Dialogue -- Utterance Alignment in Custom Service by Integer Programming. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 18th China National Conference, CCL 2019, Kunming, China, October 18–20, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Sun, Maosong, ; Huang, Xuanjing, ; Ji, Heng, ; Liu, Zhiyuan, ; Liu, Yang, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVI, 717 p. 427 ilustraciones, 152 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-32381-3
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Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Aprendizaje automático Robótica Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro constituye las actas de la 18.ª Conferencia Nacional de LingüÃstica Computacional de China, CCL 2019, celebrada en Kunming, China, en octubre de 2019. Los 56 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 134 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: lingüÃstica y ciencia cognitiva, teorÃa fundamental y métodos de lingüÃstica computacional, recuperación de información y respuesta a preguntas, clasificación y resumen de textos, gráficos de conocimiento y extracción de información, traducción automática y procesamiento de información multilingüe, procesamiento de lenguas minoritarias, lenguaje. recursos y evaluación, computación social y análisis de sentimientos, aplicaciones de PNL. Nota de contenido: Colligational Patterns in China English: the Case of the Verbs of Communication -- Testing the Reasoning Power for NLI Models with Annotated Multi-perspective Entailment Dataset -- Enhancing Chinese Word Embeddings from Relevant Derivative Meanings of Main-Components in Characters -- Association Relationship Analyses of Stylistic Syntactic Structures -- BB-KBQA: BERT-Based Knowledge Base Question Answering -- ERCNN: Enhanced Recurrent Convolutional Neural Networks for Learning Sentence Similarity -- Improving a Syntactic Graph Convolution Network for Sentence Compression -- Comparative Investigation of Deep Learning Components for End-to-end Implicit Discourse Relationship Parser -- Syntax-Aware Attention for Natural Language Inference with Phrase-Level Matching -- Sharing Pre-trained BERT Decoder for a Hybrid Summarization -- Title-Aware Neural News Topic Prediction -- How to Fine-Tune BERT for Text Classification? -- A Comprehensive Verification of Transformer in Text Classification -- ImprovingRelation Extraction with Relation-Based Gated Convolutional Selector -- Attention-based Gated Convolutional Neural Networks for Distant Supervised Relation Extraction -- Relation and Fact Type Supervised Knowledge Graph Embedding via Weighted Scores -- Leveraging Multi-Head Attention Mechanism to Improve Event Detection -- Short-Text Conceptualization Based on A Co-Ranking Framework via Lexical Knowledge Base -- Denoising Distant Supervision for Relation Extraction with Entropy Weight Method -- Cross-view Adaptation Network for Cross-domain Relation Extraction -- Mongolian-Chinese Unsupervised Neural Machine Translation with Lexical Feature -- Learning Multilingual Sentence Embeddings from Monolingual Corpus -- Chinese Historical Term Translation Pairs Extraction Using Modern Chinese As a Pivot Language -- Construction of an English-Uyghur WordNet Dataset -- Endangered Tujia Language Speech Enhancement Research Based on Improved DCGAN -- Research for Tibetan-Chinese Name Transliteration Based on Multi-granularity -- An End-to-end Method for Data Filtering on Tibetan-Chinese Parallel Corpus via Negative Sampling -- An Attention-Based Approach for Mongolian News Named Entity Recognition -- On the Semi-unsupervised Construction of Auto-Keyphrases Corpus from Large-scale Chinese Automobile E-Commerce Reviews -- Multi-label Aspect Classification on Question-Answering Text with Contextualized Attention-based Neural Network -- A Document Driven Dialogue Generation Model -- Capsule Networks for Chinese Opinion Questions Machine Reading Comprehension -- Table-to-Text Generation via Row-Aware Hierarchical Encoder -- Dropped Pronoun Recovery in Chinese Conversations with Knowledge-enriched Neural Network -- Automatic Judgment Prediction via Legal Reading Comprehension -- Legal Cause Prediction with Inner Descriptions and Outer Hierarchies -- Natural Language Inference based on the LIC Architecture with DCAE Feature -- Neural CTR Prediction for Native Ad -- Depression Detection on Social Media with Reinforcement Learning -- How Important is POS to Dependency Parsing? Joint POS Tagging and Dependency Parsing Neural Networks -- Graph Neural Net-based User Simulator -- Pinyin as A Feature of Neural Machine Translation for Chinese Speech Recognition Error Correction -- Neural Gender Prediction from News Browsing Data -- A Top-down Model for Character-level Chinese Dependency Parsing -- A Corpus-free State2Seq User Simulator for Task-oriented Dialogue -- Utterance Alignment in Custom Service by Integer Programming. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Representation Learning for Natural Language Processing Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Zhiyuan, Autor ; Lin, Yankai, Autor ; Sun, Maosong, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXIV, 334 p. 126 ilustraciones, 99 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1555732-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática) LigüÃstica computacional Inteligencia artificial Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro de acceso abierto proporciona una descripción general de los avances recientes en la teorÃa del aprendizaje de representación, los algoritmos y las aplicaciones para el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Está dividido en tres partes. La Parte I presenta las técnicas de aprendizaje de representación para entradas de múltiples idiomas, incluidas palabras, frases, oraciones y documentos. Luego, la Parte II presenta las técnicas de representación para aquellos objetos que están estrechamente relacionados con la PNL, incluido el conocimiento del mundo basado en entidades, el conocimiento lingüÃstico basado en sememas, redes y entradas intermodales. Por último, la Parte III proporciona herramientas de recursos abiertos para técnicas de aprendizaje de representación y analiza los desafÃos restantes y las futuras direcciones de investigación. Las teorÃas y algoritmos de aprendizaje de representación presentados también pueden beneficiar a otros dominios relacionados, como el aprendizaje automático, el análisis de redes sociales, la web semántica, la recuperación de información, la minerÃa de datos y la biologÃa computacional. Este libro está dirigido a estudiantes avanzados de pregrado y posgrado, becarios postdoctorales, investigadores, profesores e ingenieros industriales, asà como a cualquier persona interesada en el aprendizaje de representaciones y el procesamiento del lenguaje natural. Nota de contenido: 1. Representation Learning and NLP -- 2. Word Representation -- 3. Compositional Semantics -- 4. Sentence Representation -- 5. Document Representation -- 6. Sememe Knowledge Representation -- 7. World Knowledge Representation -- 8. Network Representation -- 9. Cross-Modal Representation -- 10. Resources -- 11. Outlook. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Representation Learning for Natural Language Processing [documento electrónico] / Liu, Zhiyuan, Autor ; Lin, Yankai, Autor ; Sun, Maosong, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XXIV, 334 p. 126 ilustraciones, 99 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1555732--
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Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática) LigüÃstica computacional Inteligencia artificial Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro de acceso abierto proporciona una descripción general de los avances recientes en la teorÃa del aprendizaje de representación, los algoritmos y las aplicaciones para el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Está dividido en tres partes. La Parte I presenta las técnicas de aprendizaje de representación para entradas de múltiples idiomas, incluidas palabras, frases, oraciones y documentos. Luego, la Parte II presenta las técnicas de representación para aquellos objetos que están estrechamente relacionados con la PNL, incluido el conocimiento del mundo basado en entidades, el conocimiento lingüÃstico basado en sememas, redes y entradas intermodales. Por último, la Parte III proporciona herramientas de recursos abiertos para técnicas de aprendizaje de representación y analiza los desafÃos restantes y las futuras direcciones de investigación. Las teorÃas y algoritmos de aprendizaje de representación presentados también pueden beneficiar a otros dominios relacionados, como el aprendizaje automático, el análisis de redes sociales, la web semántica, la recuperación de información, la minerÃa de datos y la biologÃa computacional. Este libro está dirigido a estudiantes avanzados de pregrado y posgrado, becarios postdoctorales, investigadores, profesores e ingenieros industriales, asà como a cualquier persona interesada en el aprendizaje de representaciones y el procesamiento del lenguaje natural. Nota de contenido: 1. Representation Learning and NLP -- 2. Word Representation -- 3. Compositional Semantics -- 4. Sentence Representation -- 5. Document Representation -- 6. Sememe Knowledge Representation -- 7. World Knowledge Representation -- 8. Network Representation -- 9. Cross-Modal Representation -- 10. Resources -- 11. Outlook. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Switching Arc Phenomena in Transmission Voltage Level Vacuum Circuit Breakers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Zhiyuan, Autor ; Wang, Jianhua, Autor ; Geng, Yingsan, Autor ; Wang, Zhenxing, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVII, 421 p. 348 ilustraciones, 298 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1613982-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Circuitos electrónicos Electric power production IngenierÃa de Transporte IngenierÃa de tráfico Circuitos y sistemas electrónicos IngenierÃa de EnergÃa Eléctrica TecnologÃa del Transporte e IngenierÃa de Tráfico Ãndice Dewey: 6.213.815 Resumen: Los disyuntores de vacÃo se utilizan ampliamente en sistemas de distribución de energÃa por sus ventajas, como su ausencia de mantenimiento y su respeto al medio ambiente. Hoy en dÃa, la mayorÃa de los disyuntores utilizados a nivel de tensión de transmisión son disyuntores de SF6, pero el SF6 que emiten es uno de los seis gases de efecto invernadero definidos en el Protocolo de Kioto. Por lo tanto, el desarrollo de disyuntores de vacÃo de nivel de voltaje de transmisión puede ayudar al medio ambiente. Los fenómenos de arco de conmutación en interruptores automáticos de vacÃo de nivel de voltaje de transmisión son temas clave a explorar. Este libro se centra en los fenómenos de arcos de vacÃo de alta corriente a nivel de voltaje de transmisión, especialmente en los fenómenos de puntos anódicos, que influyen significativamente en el éxito o fracaso de la interrupción de la corriente de cortocircuito. Luego, aborda la propiedad de recuperación dieléctrica en la interrupción de la corriente. A continuación se explica cómo determinar la curva de desplazamiento de cierre/apertura de disyuntores de vacÃo de nivel de tensión de transmisión en función del fenómeno del arco de vacÃo. Después de eso, se explica cómo determinar los parámetros clave de diseño para interruptores en vacÃo y disyuntores en vacÃo a nivel de voltaje de transmisión. Al final, se aborda el tema más desafiante para los interruptores automáticos en vacÃo: la conmutación capacitiva en vacÃo. El contenido de este libro beneficiará a investigadores e ingenieros en el campo de la ingenierÃa energética, especialmente en el campo de los disyuntores de potencia y la tecnologÃa de conmutación de energÃa. . Nota de contenido: High-Current Vacuum Arcs Phenomena at Transmission Voltage Level -- Dielectric Recovery Properties after Current Interruption in Vacuum -- Closing/Opening Displacement Curve of Transmission Voltage Level Vacuum Circuit Breakers -- Vacuum Interrupters at Transmission Voltage Level -- Vacuum Circuit Breakers at Transmission Voltage Level -- Capacitive Switching in Vacuum. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Switching Arc Phenomena in Transmission Voltage Level Vacuum Circuit Breakers [documento electrónico] / Liu, Zhiyuan, Autor ; Wang, Jianhua, Autor ; Geng, Yingsan, Autor ; Wang, Zhenxing, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XVII, 421 p. 348 ilustraciones, 298 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1613982--
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Palabras clave: Circuitos electrónicos Electric power production IngenierÃa de Transporte IngenierÃa de tráfico Circuitos y sistemas electrónicos IngenierÃa de EnergÃa Eléctrica TecnologÃa del Transporte e IngenierÃa de Tráfico Ãndice Dewey: 6.213.815 Resumen: Los disyuntores de vacÃo se utilizan ampliamente en sistemas de distribución de energÃa por sus ventajas, como su ausencia de mantenimiento y su respeto al medio ambiente. Hoy en dÃa, la mayorÃa de los disyuntores utilizados a nivel de tensión de transmisión son disyuntores de SF6, pero el SF6 que emiten es uno de los seis gases de efecto invernadero definidos en el Protocolo de Kioto. Por lo tanto, el desarrollo de disyuntores de vacÃo de nivel de voltaje de transmisión puede ayudar al medio ambiente. Los fenómenos de arco de conmutación en interruptores automáticos de vacÃo de nivel de voltaje de transmisión son temas clave a explorar. Este libro se centra en los fenómenos de arcos de vacÃo de alta corriente a nivel de voltaje de transmisión, especialmente en los fenómenos de puntos anódicos, que influyen significativamente en el éxito o fracaso de la interrupción de la corriente de cortocircuito. Luego, aborda la propiedad de recuperación dieléctrica en la interrupción de la corriente. A continuación se explica cómo determinar la curva de desplazamiento de cierre/apertura de disyuntores de vacÃo de nivel de tensión de transmisión en función del fenómeno del arco de vacÃo. Después de eso, se explica cómo determinar los parámetros clave de diseño para interruptores en vacÃo y disyuntores en vacÃo a nivel de voltaje de transmisión. Al final, se aborda el tema más desafiante para los interruptores automáticos en vacÃo: la conmutación capacitiva en vacÃo. El contenido de este libro beneficiará a investigadores e ingenieros en el campo de la ingenierÃa energética, especialmente en el campo de los disyuntores de potencia y la tecnologÃa de conmutación de energÃa. . Nota de contenido: High-Current Vacuum Arcs Phenomena at Transmission Voltage Level -- Dielectric Recovery Properties after Current Interruption in Vacuum -- Closing/Opening Displacement Curve of Transmission Voltage Level Vacuum Circuit Breakers -- Vacuum Interrupters at Transmission Voltage Level -- Vacuum Circuit Breakers at Transmission Voltage Level -- Capacitive Switching in Vacuum. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
