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TDA7073A；TDA7073AT 双 BTL 功率驱动器
反馈为 33.5 dB，器件可在宽电源电压范围（3 至 18 V）内工作。器件可提供最大 0.6 A 的输出电流。在所有输入条件下，输出可在负载、电源和接地上短路。差分输入可处理从地电平到（V P − 2.2 V，最大 10 V）的共模输入电压。器件具有非常高的压摆率。由于带宽大，它们可以处理高达 176 kHz 的 PWM 信号。
匹兹堡和可持续发展目标
纽约市朝着公平和可持续的财务管理方面取得了长足的进步：我们将这座城市摆脱了47号法案的监督；将我们的养老基金从化石燃料中剥离，以获利监狱，枪支和弹药；为我们的设施购买了100％可再生能源；实施供应，材料和商品的可持续采购指南；并采用了基于优先的预算框架。虽然仍有工作要做，但匹兹堡市政府可以通过购买本地购买，购买可持续性，购买道德和购买通知来理解价值。
ib 愿景
学校严格遵守官方机构规定的所有措施。除此之外，学校还实施并继续实施旨在防止新型冠状病毒传播的其他措施。这些措施根据疫情的新数据进行了调整，同时就与此事直接或间接相关的问题与学院社区成员保持开放的沟通渠道。在安全措施方面，我们学校在希腊所有中学中处于领先地位。我们早上 6:30 给家长发短信，让他们测量孩子的体温，并提醒他们，未经体温检查，不得上车或入学。所有学生和教职员工都必须在课堂上和课间休息时一直戴着口罩。未接种疫苗的学生每周必须进行多次自我检测。我们六次为营地的所有教职员工和志愿者学生提供 PCR 检测。我们印刷了约 60 份来自美国媒体的 20 幅漫画（共 1200 幅），鼓励接种疫苗，并将它们张贴在 Psychico 校园的所有公告板上。我们根据疫情的发展保持警惕和灵活性，并采取了超出政府的措施。追踪患病者的密切接触者每天花费了指导委员会成员的大量时间。通知家长和老师的方式始终是持续和透明的。我们定期收到杰出医生和传染病专家的最新消息，他们为学院大家庭带来了最新、最有效的病毒预防建议，Vana Papaevaggelou 博士和 Panagiotis Gargalianos 博士各两次，我非常感谢他们。我还要感谢雅典学院医疗服务部门和 Antonis Makris 博士以及 Covid-19 委员会，他们多次召开会议并制定了有关疫情所有问题的学校政策和措施。
GaN功率器件及应用可靠性
• 每个设备都有需要理解和设计的故障机制 • 高电场导致时间相关击穿 (TDB) • 高电场和热载流子导致电荷捕获 • 切换会导致反向恢复、高压摆率和热载流子磨损带来的应力 • 已知的 GaN 故障模式是切换时间尺度上的 Rds-on 增加。这种动态 Rds-on 增加是由于电荷捕获造成的。 • 可靠性工程包括使 FET 能够可靠地承受应用中的应力
Microlock HEPA 侧门螺栓锁外壳
Microlock HEPA SA 螺栓锁外壳采用摆动螺栓锁定机制，确保过滤器和外壳垫圈之间完美密封，并降低关键环境中空气旁路的可能性。此密封通过外壳内部的连续平面安装表面实现，该表面与过滤器上的周边垫圈配合。创建此密封只需将摆臂定位在过滤器旁边，然后定位并拧紧弹簧夹以将过滤器固定在外壳的周边安装表面上。
搜索和目标获取 - 加州理工学院作者
SCI-12 工作组的成立是为了满足这一需求。该任务仅限于摧毁人机交互成像系统，特别是肉眼、直视光学和电光成像系统。没有检查非成像传感器和自动镜头检测。为了便于客观评估替代方法，来自北约成员国的一些研究人员被邀请将他们喜欢的方法应用于 44 幅军用车辆作战配置的标准图像集，这些图像中包含与人类观察员在作战中的表现相关的数据。搜索和目标获取均可用。 1999 年 6 月在荷兰乌得勒支举行的研讨会上讨论了研究结果。
人工智能可以帮助筛查病毒和 COVID-19 肺炎吗？
1 卡塔尔大学电气工程系，卡塔尔多哈 2713 2 达卡大学生物医学物理与技术系，孟加拉国达卡 1000 3 哈马德综合医院胸外科，卡塔尔多哈 3050 4 南北大学数学与物理系，孟加拉国达卡 1229 5 孟加拉国国父谢赫·穆吉布医科大学正畸系，孟加拉国达卡 1000 6 工程技术大学电气工程系（JC），巴基斯坦白沙瓦 25120 7 医疗保健中的人工智能，智能信息处理实验室，工程技术大学国家人工智能中心，白沙瓦，巴基斯坦 8 马来西亚国立大学电气、电子与系统工程系，马来西亚雪兰莪州万宜 43600 mchowdhury@qu.edu.qa，电话：+974-31010775 摘要：冠状病毒病 (COVID-19) 是一种大流行性疾病，已造成数千人死亡，全球数百万人感染。任何能够快速筛查 COVID-19 感染并具有高精度的技术工具都对医疗专业人员至关重要。目前用于诊断 COVID-19 的主要临床工具是逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR)，它价格昂贵、灵敏度较低且需要专门的医务人员。X 射线成像是一种易于获取的工具，可以成为 COVID-19 诊断的绝佳替代方案。本研究旨在调查人工智能 (AI) 在从胸部 X 光片图像中快速准确地检测 COVID-19 中的效用。本文的目的是提出一种强大的技术，用于应用预先训练的深度学习算法从数字胸部 X 光片图像中自动检测 COVID-19 肺炎，同时最大限度地提高检测精度。作者结合多个公共数据库并收集了最近发表的文章中的图像，创建了一个公共数据库。该数据库包含 423 幅 COVID-19、1485 幅病毒性肺炎和 1579 幅正常胸部 X 光图像。利用图像增强技术，使用迁移学习技术来训练和验证几个预先训练的深度卷积神经网络 (CNN)。训练网络对两种不同的情况进行分类：i) 正常和 COVID-19 肺炎；ii) 有和没有图像增强的正常、病毒性和 COVID-19 肺炎。两种方案的分类准确度、精确度、灵敏度和特异性分别为 99.7%、99.7%、99.7% 和 99.55% 以及 97.9%、97.95%、97.9% 和 98.8%。这种计算机辅助诊断工具的高准确度可以显着提高 COVID-19 诊断的速度和准确性。在这种疾病负担和预防措施需求与现有资源不一致的流行病中，这将非常有用。
用不同分辨率模拟的太阳日珥大振幅纵向振荡
背景。近几十年来，人们对太阳日珥中的大振幅纵向振荡 (LALO) 进行了广泛的研究。然而，它们的衰减和放大机制尚不清楚。目的。在本研究中，我们使用高分辨率数值模拟研究了 LALO 的衰减和放大，空间分辨率逐渐提高。方法。我们使用包含倾角区域的二维磁配置对 LALO 进行了时间相关的数值模拟。在磁倾角中加载日珥质量后，我们通过沿磁场扰动日珥质量来触发 LALO。我们使用四个空间分辨率值进行了实验。结果。在分辨率最高的模拟中，周期与摆模型非常吻合。收敛实验表明，随着分辨率的提高，阻尼时间在底部日珥区域达到饱和，这表明振荡衰减存在物理原因。在日冕顶部，振荡在最初几分钟内被放大，然后缓慢衰减。特征时间表明在具有最高空间分辨率的实验中放大更显著。分析表明，底部和顶部日冕区域之间的能量交换是导致 LALO 衰减和放大的原因。结论。高分辨率实验在研究 LALO 的周期和阻尼机制时至关重要。只有使用足够高的空间分辨率时，周期才与摆模型一致。结果表明，在空间分辨率不足的模拟中，数值扩散可能会隐藏重要的物理机制，例如振荡放大。
