XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System三阶
阿尔巴尼亚国家地理空间信息管理局
2.重力测量网络建设和重力测量，包括地拉那-都拉斯地区所有一阶点、二阶和三阶重力测量。在地拉那-都拉斯地区创建大地水准面。在阿尔巴尼亚建设二阶国家 GNSS 网络和国家重力测量网络（300 点）。在阿尔巴尼亚建立第一个大地水准面模型
通过调整后的衍生化叠加和
摘要 - 净宽带（UWB）应用程序需要低功率和低噪声放大器（LNA），这些放大器（LNA）可以在较大的频率范围内运行。但是，传统的LNA通常会遭受线性不良和高功率消耗的困扰。这项研究工作提出了一种新型的LNA设计，该设计使用调整后的衍生化叠加（DS）技术和反馈来提高线性性并减少UWB LNA的功耗。DS技术通过调节晶体管的偏置电流来增强取消三阶相位调节（IM3），而反馈则改善了LNA的稳定性和输入匹配。使用180 nm标准CMOS技术中使用退化的通用源拓扑实现LNA。模拟结果表明，LNA的功率增益为10–12.2 dB，输入三阶截距点（IIP3）约为12 dbm，而在3.1-10.6 GHz的UWB频带上的噪声图小于2.5 dB。输入反射系数小于-10 dB，功耗为11.6兆瓦，电源为1.5 V。设计的LNA为UWB应用提供了一种新颖的创新解决方案，可显着提高UWB LNA的性能和效率，同时降低实施的成本和复杂性。
具有高功率阻断器的共享频谱中非线性接收器的人工智能驱动解调器
摘要 — 研究表明，通信系统和接收器受到高功率相邻信道信号（称为阻塞器）的影响，这些信号会使射频 (RF) 前端进入非线性操作。由于物联网 (IoT) 等简单系统将与复杂的通信收发器、雷达和其他频谱消费者共存，因此需要采用简单但自适应的 RF 非线性解决方案来保护这些系统。因此，本文提出了一种灵活的数据驱动方法，该方法使用简单的人工神经网络 (ANN) 来帮助消除解调过程中的三阶互调失真 (IMD)。我们引入并数值评估了两个人工智能 (AI) 增强型接收器——ANN 作为 IMD 消除器和 ANN 作为解调器。我们的结果表明，简单的 ANN 结构可以显著改善具有强阻塞器的非线性接收器的误码率 (BER) 性能，并且 ANN 架构和配置主要取决于 RF 前端特性，例如三阶截取点 (IP3)。因此，我们建议接收器具有硬件标签和随时间监控这些标签的方法，以便可以有效地定制 AI 和软件无线电处理堆栈并自动更新以应对不断变化的操作条件。索引术语 —AI、ANN、IMD、IP3、频谱共享。
适用于与高功率阻断器共享频谱的非线性接收器的 AI 驱动解调器
摘要 — 研究表明，通信系统和接收器会受到高功率相邻信道信号（称为阻塞器）的影响，这些信号会使射频 (RF) 前端进入非线性操作。由于物联网 (IoT) 等简单系统将与复杂的通信收发器、雷达和其他频谱消费者共存，因此需要采用简单但自适应的 RF 非线性解决方案来保护这些系统。因此，本文提出了一种灵活的数据驱动方法，该方法使用简单的人工神经网络 (ANN) 来帮助消除解调过程中的三阶互调失真 (IMD)。我们引入并数值评估了两个人工智能 (AI) 增强型接收器 - ANN 作为 IMD 消除器和 ANN 作为解调器。我们的结果表明，简单的 ANN 结构可以显著改善具有强阻塞器的非线性接收器的误码率 (BER) 性能，并且 ANN 架构和配置主要取决于 RF 前端特性，例如三阶截取点 (IP3)。因此，我们建议接收器配备硬件标签，并有办法随时监控这些标签，以便可以有效地定制 AI 和软件无线电处理堆栈并自动更新，以应对不断变化的操作条件。索引术语 —AI、ANN、IMD、IP3、频谱共享。
创建用于机器学习的地层一致的地震概况
图1：反射终止模式，来自Wiki.aapg.org，改编自Vail 1987，用于创建详细模型的原理遵循Plint和Nummedal（2000）中设置的过程，该过程使用了默认的基础级别曲线和每层或周期的固定沉积物。与Plint-nummedal模型不同，而不是仅超过21个周期），而是使用更高的层计数（> 500）来创建沉积概况。在模型中创建了，假设岩石圈倾斜与构造断层相结合，则创建了该模型。 eustenacy变化用于生成地层表面的序列。 每一层的平均厚度在1-2米之间，每个轮廓导致超过1000多个Isopach层。 为每个二阶要的循环创建至少200层，并具有嵌入式三阶和四阶周期。 第五阶拼印件是的一部分。，假设岩石圈倾斜与构造断层相结合，则创建了该模型。eustenacy变化用于生成地层表面的序列。每一层的平均厚度在1-2米之间，每个轮廓导致超过1000多个Isopach层。为每个二阶要的循环创建至少200层，并具有嵌入式三阶和四阶周期。第五阶拼印件是
NA61/SHINE 对 CERN SPS 能量波动和相关性的结果
为了比较不同尺寸系统中的涨落，应该使用强度量，即对系统体积不敏感的量。此类量通过除以测量分布的累积量 κ i（最高为四阶）得出，其中 i 是累积量的阶数。对于二阶、三阶和四阶累积量，强度量定义为：κ 2 /κ 1、κ 3 /κ 2 和 κ 4 /κ 2。图 1 显示了 150 / 158 A GeV / c 时净电荷三阶和四阶累积量比的系统尺寸依赖性。测量数据与 EPOS 1.99 模型 [4, 5] 的预测一致。对带负电和带正电强子的相同量对系统尺寸依赖性的更详细检查（图 2）表明系统尺寸依赖性非常不同。此外，EPOS 1.99 模型无法重现任何测量到的 h + 和 h − 量。这种不一致表明我们还没有完全理解涨落是如何产生的底层物理原理。因此，需要进行更详细的研究。在寻找 CP 时，一个可能的工具是质子间歇性，它应该遵循 CP 附近的幂律涨落。可以通过研究二阶阶乘矩 F 2 ( M ) 随胞元大小或等效地随中速质子 (px, py) 空间中胞元数量的缩放行为来检查（参见参考文献 [6, 7, 8]）。对于实验数据，必须用混合事件减去非临界背景。减去后，二阶阶乘矩 Δ F 2 ( M ) 应该根据 M >> 1 的幂律缩放，得到临界
Shen Lai Gender: Male Email: laishen@ ...
在反演对称性无关条件下发现三阶非线性霍尔效应； 发展了一种用于 Mxene 带隙工程的表面基团修饰方法； 展示了 Mxene 电极有机晶体管并研究了其接触性能； 发展了一种在二维晶体管中形成高质量沟道/电介质界面的方法； 发展了一种用于大面积 CVD 石墨烯的缺陷检测方法； 发展了一种用于 CVD MoS 2 的无损转移方法。
Automotive Bridge Sensor Conditioner Based on NSA9260 AN-12-0030
NSA9260是一种高度集成和AEC-Q100的合格IC，用于汽车桥梁传感器条件。NSA9260集成了仪器PGA，一个24位主信号测量通道，24位温度测量通道和传感器校准逻辑。使用MCU内置的内部校准算法，NSA9260支持以补偿零温度DRIF并跨越第二阶，也将线性性和线性直至第三阶。校准的coe量存储在64字节的EEPROM中。NSA9260还支持过电压和反电压保护。它可以通过传感器诊断提供模拟输出和PWM输出。
SAGI RAMA KRISHNAM RAJU 工程学院 (A)
***** CO KL M UNIT-I 1. a)。解释曲线的非参数表示。 1 2 8 b)。推导 Hermit 三次样条的几何形式。 1 3 7 或 2。a)。提供三次样条的代数形式。 1 2 8 b)。参数曲线有哪些性质？ 1 2 7 UNIT-II 3。a)。解释 Beizer 曲线的性质。 2 2 8 b)。推导 5 度封闭 Bezier 曲线的方程。 2 3 7 或 4。a)。解释复合 Beizer 曲线 2 2 8 b)。解释曲线的截断和细分 2 2 7 UNIT-III 5。a)。使用包含内部重复节点值的节点向量 [X]=[0011333] 计算五个三阶非均匀 B 样条基函数 Ni ,3( t) i=1,2,3,4,5。
社论：先进的非线性光学材料和器件
非线性光学 (NLO) 材料在光电/光子学、光通信、光学成像、光学/THz 频率转换和光信号处理等各个领域的发展中发挥着重要作用。近十年来，人们研究了几种新型二阶和三阶 NLO 材料，以发现适合各种应用要求的合适且可定制的特性 [1-5]。本期特刊旨在重点介绍先进 NLO 材料的最新发展。本期特刊以 Zhang 等人的一篇文章开篇。[6] 该文章描述了使用飞秒 (fs) 掺铒光纤激光器在光纤中产生超连续谱 (SCG)。作者声称他们的系统高效、紧凑且价格低廉。他们可以在他们的混合高度非线性光纤中实现 20 dB 带宽（覆盖 1,020 – 2,230 nm 的范围）内跨度约为一个倍频程的 SCG。 Ahmed 等人[7]研究了四种结构不受约束的绿色荧光蛋白 (GFP) 发色团的飞秒 (800 nm, 70 fs) 三阶 NLO 特性。他们通过实验和理论计算观察到分子中具有强的二阶超极化率 (γ ~ 10 − 33 esu)。他们还报告了这些发色团的良好光限幅行为。它们还发现了在成像和非线性频率转换方面即将得到应用。Wu 等人[8]研究了在溶液中生长的一系列 98% 氘代 DKDP 晶体的非线性吸收。使用 Z 扫描技术以皮秒 Nd:YAG 激光脉冲产生的四次谐波波长 (266 nm) 获得了这些 98% 氘代 DKDP 晶体的非线性吸收系数 (β ~10 − 1 cm/GW)。 Hwang 等人 [9] 研究了可能的偏振变化，并利用全息图结果中的值分析了最佳偏振匹配状态。此外，他们还利用这些结果作为研究，以提高全息图的效率