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World File Search System信噪比
利用拉曼光谱优化碳材料分析
然而，碳材料的复杂性和多变性对满足现代工业的需求提出了重大挑战，尤其是对锂离子电池 (LiB) 的需求。先进的分析方法，例如从 2 峰到 4-5 峰拟合的过渡，对于捕捉新兴碳材料的详细特性是必不可少的。粒度分布和形态对电极性能有至关重要的影响，但传统方法往往无法准确表征这些特性，导致质量不一致。现有的质量控制流程劳动密集且效率低下，降低了生产率和可靠性。由于碳材料的异质性，确保精确测量非常困难，需要准确的基线校正、信噪比管理和可靠的峰值拟合，所有这些都需要专业知识。
标题：量子检测以提高灵敏度... - msu euramet
对化学和生物检测灵敏度提高的需求正在蓬勃发展。质谱法是最强大的生物测量方法之一，全球每天进行数百万次测量。超导量子干涉装置 (SQUID) 在克服该技术的噪声限制方面表现出巨大潜力，可以将信噪比提高十倍。电子显微镜与 X 射线光谱法相结合通常用于可视化材料内元素的分布，将其与过渡边缘传感器 (TES) 和 SQUID 相结合可以将灵敏度提高 100 倍。这种检测方面的改进不仅会极大地造福生命科学领域的许多领域，而且还会彻底改变许多高科技领域的化学分析，例如航空航天、电动汽车、卫星和半导体行业。
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
H:/Latex/Sonobouy ACEKF_UDRC_conference_paper_2012/Sonobouy ACEKF_UDRC_conf_2012.dvi
摘要 — 我们考虑了水下声源的 DIFAR 声纳浮标方位估计问题。基于标准反正切的方法利用不同通道的观测噪声之间的正交性来形成方位估计，并忽略了实际源信号的相关结构。在本文中，我们提出了一种新的状态空间技术，与标准反正切估计器相比，该技术利用源信号中的相关结构来实现增强的性能，特别是在低信噪比 (SNR) 条件下。使用一些实际信号类别的模拟支持了该分析。索引术语 — 方位估计、DIFAR 声纳浮标、增强型复卡尔曼滤波器、随机游走建模、复圆度、宽线性估计
单光子计量 - PTB-OAR
在本节中，单光子计量被理解为单光子源和探测器的计量表征，特别是它们可能的应用。单光子探测器的应用相对明确：任何需要测量小光子通量的地方。光子通量非常小，可以使用经典的模拟探测器进行测量，例如探测器。 B.硅标准二极管，无法测量或只能以较差的信噪比为代价进行测量，因此不再可能对测量结果进行陈述。在许多领域都是这种情况，例如生物学、医学、天文学以及科学研究，尤其是在许多量子实验中。这些探测器也已经投入商用，因此在这一领域提供计量服务似乎很自然，从而为制造商和用户提供测量技术支持。
Fu-Cherng Ing1，Amanda E. E. E. E. Carrier1，Sydney W. ...Fu-Cherng Ing1，Amanda E. E. E. E. Carrier1，Sydney W. ...
•这些结果为脑电图信号中的FFR检测提供了指南，并可以作为涉及类似神经网络应用的未来研究的基准。•ANN的预测准确性受到输入和隐藏神经元的数量的显着影响，尤其是当扫描数量达到100或更多时。•对于FFR检测，需要大约6-8个输入和4-6个隐藏神经元的最佳范围，以最大程度地提高预测准确性。超出这些范围，增加更多输入或隐藏的神经元对提高准确性的贡献最小，从而导致模型性能达到平稳。•ANN具有平衡数量的输入和隐藏的神经元的预测精度约为84％，尤其是当通过足够数量的扫描增强信噪比时。
光纤光流体激光和传感的最新进展
摘要：光纤光流控激光器（FOFL）将光纤微腔和微流控通道集成在一起，为传感应用提供了许多独特的优势。FOFL不仅继承了激光器的高灵敏度、高信噪比和窄线宽等优点，而且还具有光纤独有的易于集成、高重复性和低成本的特点。随着新型光纤结构和制备技术的发展，FOFL成为光纤传感器的重要分支，尤其适用于生化检测。本文综述了FOFL的最新进展。我们主要关注光纤谐振器、增益介质和新兴的传感应用。还讨论了FOFL的前景。我们相信FOFL传感器为生物医学分析和环境监测提供了一种有前途的技术。
