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超声波处理器零件编号 VCX750 & ...
请完整阅读本手册。我们提供了必要的说明和指导以确保本设备成功运行。请注意以下事项： 电源、转换器和高频电缆中存在高压。这些设备内部均没有用户可维修的部件。请勿尝试卸下电源盖或转换器外壳。 电源打开时，请勿触摸设备上任何断开的电缆连接。 请勿在转换器与高压电缆断开的情况下操作电源。电缆中存在高压，可能会造成电击危险。 设备运行时，请勿尝试断开转换器高压电缆。 电源必须使用三脚插头正确接地。插入设备之前，请测试电源插座是否正确接地。 将超声波电源安装在没有过多灰尘、污垢、爆炸性或腐蚀性烟雾的区域，并避免极端温度和湿度。（有关规格，请参阅第 5 页。）请勿将电源放置在通风柜内。
利用流动表面声波声子进行量子通信 1
图 2. 声子介导的量子态转移和过程层析成像。a 测量的 Q 1 激发态群体 PQ 1 e 与时间和 Q 1 裸频率的关系，耦合器 G 1 处于中间耦合 κ 1 / 2 π = 2.4 MHz（在 3.976 GHz 处测量），G 2 设置为零耦合。在这种配置中，Q 1 的能量弛豫主要由通过 UDT 1 的声子发射主导，其次是行进声子动力学。白色和红色虚线分别表示单向和双向工作频率（见正文）；插图显示量子位激发和测量脉冲序列。b 通过行进声子在单向（左）和双向（右）工作频率下进行量子态转移。与单向传输相比，双向传输的 Q 2 的最终群体要小 4.5 倍，这与模拟结果一致。绿色实线来自主方程模拟。插图：脉冲序列。对于任一过程，Q 1 的发射率均设为 κ uni | bi c / 2 π = 10 | 6 MHz，对应于 81 | 138 ns 的半峰全宽 (FWHM) 声子波包。c 单向和双向区域的量子过程层析成像，过程保真度分别为 F uni = Tr ( χ exp · χ ideal ) = 82 ± 0 . 3 % 和 F bi = 39 ± 0 . 3 %。红色实线显示理想传输的预期值；黑色虚线显示主方程模拟，其中考虑了有限量子比特相干性和声子通道损耗。不确定性是相对于平均值的标准偏差。
声波诱导的FMR辅助自旋变速器的垂直MTJ具有各向异性变化
我们已经研究了垂直磁性共振（FMR）辅助自旋转移扭矩（STT）垂直MTJ（P-MTJ）的辅助旋转转移扭矩（STT）切换，并使用微磁模拟使用包括热噪声效应的微磁模拟使用不均匀性。具有适当的频率激发，锯可以在磁刻录材料中诱导铁磁共振，并且磁化强度可以在圆锥体中进攻，从垂直方向高挠度。随着通过侧向各向异性变化以及室温热噪声掺入不均匀性的情况下，不同增长的磁化进攻可能显着不合同。有趣的是，即使在不同各向异性的晶粒之间，不同晶粒的进动物也处于相位状态。然而，由于声感应的FMR引起的高平均挠度角可以通过显着降低STT电流来补充STT开关。即使施加的应力诱导的各向异性变化远低于总各向异性屏障。这项工作表明，锯诱导的FMR辅助开关可以提高能源效率，同时可扩展到非常小的尺寸，这对于STT-RAM在技术上很重要，并阐明了这种范式在具有热噪声和材料不显着性的现实情况下这种范式在现实情况下的潜在鲁棒性的物理机制。
8-2-声波故事情节与节奏建议.pdf
当物体来回移动时，它会产生压缩和膨胀粒子带，这些粒子带会穿过介质（压缩带会移动，但粒子不会移动）。当声源处的振动幅度增加时，粒子压缩的密度会变大。当我们改变振动频率时，压缩带之间的距离似乎会发生变化。介质中粒子之间的碰撞会导致压缩带远离声源。碰撞会通过介质传递能量。
超声波方法
摘要 超声波检测是用于飞机部件无损检测的一种公认技术。它既可以在传感器附近进行局部高灵敏度检测，也可以通过导波进行长距离结构评估。通常，超声波的速度、衰减和传播特性（如反射、透射和散射）取决于材料的成分和结构完整性。因此，超声波检测通常用作对发动机罩、机翼蒙皮和机身等飞机部件进行主动检测的主要工具，目的是检测、定位和描述分层、空隙、纤维断裂和层板波纹。本章主要关注长距离导波结构健康监测，因为飞机部件需要对大型部件进行快速评估，最好是实时的，而不需要将飞机接地。在接下来的几章中，我们将介绍体波和导波超声检测的优点和缺点，回顾导波传播和损伤检测的基本原理，讨论导波 SHM 的可靠性，并给出一些最近将导波应用于航空航天部件 SHM 的实例。
celip：基于超声波的唇读，带有通道估计方法的虚拟现实系统
我们为虚拟现实（VR）开发了基于超声波的无声语音界面。提出越来越多的定制设备来增强VR的沉浸和体验，我们的系统可用于提高用户与系统之间的交互能力，同时保留使用各种CUS tomized设备并避免传统语音识别的局限性的可能性。通过使用超声波的频道估计技术，我们可以得出用户嘴唇的运动特征，这些动作特征可用于微调现有的语音识别模型，并通过大量的开源语音数据集进行增强。更重要的是，我们使用语音界面来指导新用户的CUS tomized模型的初始化，以便他们可以轻松地访问我们的系统。已经进行了两阶段的实验，结果表明我们的系统可以达到90。8％命令级准确性和1。句子级准确性中的3％单词误差。
超便携式超声波提供诊断级成像、AI 和 CW/PW
1 Trio 是一个实时自动图像标记、分级和指导系统，可让医疗从业人员（包括未接受过超声检查培训的人员）收集图像，以满足在宣布的 COVID-19 公共卫生紧急事件期间的紧急图像分析需求。Trio 旨在由合格的医疗保健专业人员或在经过培训或获得许可的医疗保健专业人员的监督或现场指导下使用。此功能尚未获得 FDA 批准。AI 辅助 EF 工作流程使用 AI 为医疗从业人员（包括未接受过超声检查培训的人员）执行初始 EF 计算，以满足在宣布的 COVID-19 公共卫生紧急事件期间的紧急图像分析需求。AI 辅助 EF 工作流程旨在由合格的医疗保健专业人员或在经过培训或获得许可的医疗保健专业人员的监督或现场指导下使用。此功能尚未获得 FDA 批准。
碳纤维复合材料飞机部件超声波检查的自动缺陷检测
开发了基于商业软件 Ultis ® 的自动化任务序列，结合新的预处理和后处理工具，以实现对从大型复杂 CFRP 组件获得的超声波数据的全自动分析。在包含各种人工缺陷的参考面板上，结果 90/95 为 6.8 毫米。新工具包括 C 扫描投影优化器，可最大限度地减少 3D 到 2D 转换期间的缺陷变形，一种有效的分割方法，可解决具有挑战性的特征（共固化纵梁、层脱落、多种厚度变化），以及一种能够自动从 A 扫描集合中提取指示的新型缺陷检测算法。结果表明，该方法满足检测要求，同时显著缩短了分析时间。
通过超声波和视频进行静默与模态多说话人语音识别
我们研究了从舌头的超声图像和嘴唇的视频图像中进行多说话人语音识别。我们在模态语音的图像数据上训练我们的系统，并在两种说话模式的匹配测试集上进行评估：无声语音和模态语音。我们观察到，从图像数据中进行的无声语音识别表现不如模态语音识别，这可能是因为训练和测试之间的说话模式不匹配。我们使用解决领域不匹配的技术来提高无声语音识别性能，例如 fMLLR 和无监督模型自适应。我们还从话语持续时间和发音空间大小方面分析了无声语音和模态语音的特性。为了估计发音空间，我们计算从超声舌头图像中提取的舌头样条的凸包。总体而言，我们观察到无声语音的持续时间比模态语音的持续时间长，并且无声语音比模态语音覆盖的发音空间小。尽管这两个特性在各种说话模式下都具有统计显著性，但它们与语音识别的单词错误率并不直接相关。索引词：无声语音界面、无声语音、超声舌成像、视频唇成像、发音语音识别