XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无噪音
振动测试系统 - Brüel & Kjær
吱吱声和嘎嘎声 我们的静音电动振动器支持行业标准的吱吱声和嘎嘎声振动测试 QA 实践，确保汽车零部件和内饰经久耐用且无噪音，从而提高乘客舒适度。随着混合动力汽车和电动汽车越来越普遍，电池耐久性测试是下一代交通工具的关键。我们开发了一种定制振动测试系统，用于混合电池测试以及多节计算机管理电池的高加速寿命测试 (HALT)。
Webex AI 编解码器
Webex AI Codec 是一种基于 AI 的新型语音编解码器。它的工作原理是将原始音频样本映射到语音向量中，这些语音向量是通过对数百万小时的多种人类语言语音进行训练而学习到的。这些向量被压缩为高效的比特流。这允许大量传输冗余以从数据包丢失中恢复。在接收器上，解码器从接收到的语音向量中重建音频，包括补偿丢失的音频帧。结果是一个极具弹性的通信系统，可实现无噪音、高保真和清晰的语音通信。阅读 Webex AI Codec 白皮书以了解有关这项突破性技术的更多信息。
ct-m600600w 单声道放大器
传统散热器只是金属片的形状，依靠放置位置和周围空气从放大器中吸收热量。ICTunnel™ 更为复杂，其作用类似于调节体温的人类下丘脑。ICTunnel™ 采用铝粘合翅片散热器，这种散热器用于高功率医疗、激光和测试设备。它利用低热质量的原理，因此加热速度快，但冷却速度也快。在其相对较小的尺寸内有翅片，提供近 31 平方英尺的表面积。其操作的关键在于翅片的间距——尽可能靠近彼此以最大化隧道内的表面积，但不要太近以免彼此加热。ICTunnel™ 使用无噪音风扇以及压力和温度传感器来维持放大器的目标温度。
博世传感器技术有限公司
光束质量，并可以使用光电二极管捕获和分析反射。几个空间分布的微型激光器扫描周围空气中的颗粒，光电二极管测量返回光束的干涉，系统计算发现的空气颗粒的大小和数量。测量过程称为 SMI（自混合干涉）。由于测量是纯光学的，因此无需直接接触空气 - VCSEL 受到小窗格的保护。也不需要用于测量的吸入空气的风扇 - 因此传感器完全无噪音工作，并且无需清洁或维修。通过这种新的测量方法，传感器的体积可以缩小到只有几毫米，使其比所有以前的细尘传感器小 450 倍。博世 Sensortec 的 Peter Ostertag 很高兴：“别在意火柴盒了，新传感器只有火柴头那么大。”该技术使抽油烟机能够在烹饪过程中产生过多细尘时自动调节功率。或者当建筑物中的细尘传感器发出警报时启动通风系统。
错误校正的量子传感
量子计量学在科学和技术中具有许多重要的应用，从频率表格到引力波检测。量子力学对测量精度施加了基本限制，称为Heisenberg限制，这是无噪声量子系统可以实现的，但通常无法实现遇到噪声的系统。在这里，我们研究了如何通过量子误差校正来提高测量精度，这是一种保护量子系统免受噪声影响影响的一般方法。我们发现，假设可以使用噪音无噪声的Ancilla系统，并且可以执行这种快速，准确的量子处理，则可以使用受马尔可夫噪声的量子探针来实现Heisenberg极限。当满足功能的条件时，可以通过求解半有限的程序来找到达到最佳精度的量子误差校正代码。我们还表明，当Hamiltonian和错误操作员通勤时，不需要噪音无噪音。最后，我们提供了两个明确的量子传感器的原型示例：量子量和有损失的骨气模式。
评估卷积和循环神经网络在婴儿哭声识别中的抗噪性
摘要 — 可靠的婴儿哭声识别在婴儿护理和监护中起着至关重要的作用，但现实环境由于背景噪音对系统准确性构成了挑战。本研究提出了一种用于在不同噪音条件下识别婴儿哭声的新型 CNN 架构，该架构具有三个卷积层、一个最大池化层和 0.5 丢失集，并将其性能与标准 RNN 模型进行了比较。这些模型以 64 的批大小训练了 100 个时期，并在干净和嘈杂的环境中进行了评估。为了模拟真实场景，将录音转换成音频信号并受到不同程度的背景噪音的影响，特别是在不同的信噪比 (SNR) 下。结果表明，两种模型在无噪音条件下都实现了高精度 (>89%)。然而，在 10dB 噪音下，提出的 CNN 比 RNN 保持了更高的精度 (93%) 和总体准确率 (91%)，证明了其在婴儿哭声识别方面的卓越抗噪性。这种改进归功于 CNN 能够捕捉音频信号中的空间特征，这使其不易受到噪音干扰。这些发现有助于开发更可靠、更强大的婴儿哭声识别系统。
使用 ARDUINO 的基于物联网的气体泄漏系统
物联网 (IoT) 旨在通过提供有或没有人工干预的路径来自动化世界的生活，这将使比我们遇到的更大或更小的任务自动化。由于物联网 (IoT) 旨在简化工作，因此使用安全性来加强现有的安全标准也是切实可行的。物联网并没有忽视每个项目的基本目标。在开放或封闭的情况下，气体泄漏可能很严重。虽然传统的气体检测系统无噪音且准确，但它们在警告人们泄漏方面没有意识到一些关键方面。因此，我们为工业和社会建立了实施，它将检测气体泄漏并监测气体可用性。警报技术包括向适用命令发送消息以及分析传感器读数数据的能力。如今，气体泄漏和检测是我们日常生活中的主要问题。液化石油气非常易燃，对人和财产都构成风险。为了避免此类事故，人们付出了大量努力来开发可靠的气体泄漏检测系统。我们的重要目标是向该地区的家庭推荐一种包括气体泄漏检测硬件的气体检测仪。它可以监测工作场所空气中的危险化学物质，也可以在家庭中使用，通过 LCD 发出警报并向已记录的电话号码发送消息。
使用...进行高效低温蒙特卡洛采样
量子退火 (QA) 的出现是未来量子计算发展的重要一步，也将极大地促进统计物理和材料科学建模的发展。到目前为止，QA 在这些领域的应用仍然很少，其中包括确定具有长程弹性相互作用的平衡微结构 1 、横向场 Ising 模型中的相变 2 、通过 Shastry-Sutherland 模型研究受挫磁系统的能态 3 以及设计超材料 4 。另一个例子是结合使用量子退火器和玻尔兹曼机来采样自旋玻璃并预测 MoS 2 层的分子动力学数据 5 。更一般地说，由 D-Wave 公司实施的 QA 可以有效地找到离散优化问题的基态配置，在学术界和工业界都有许多应用 6 – 10 。 QA 的概念是在低温下以明确定义的基态初始化系统的哈密顿量，然后平滑地转换能量景观，使其代表所需的优化问题。如果仔细执行这种绝热变换，系统最终会处于目标哈密顿量的基态，因此可以找到优化问题的全局最小值。然而，在实践中，准备、转换和读出过程并不是完全绝热、无噪音和与环境分离的，因此有时会发现能量更高的状态，尤其是与简并态 11 或太小的能隙结合时。因此，对于典型的 QA 应用，需要多次重复和读出来确定真实基态。在本文中，我们证明了该技术的这一缺陷实际上可以转化为优点，因为它可以非常有效地确定有限温度的热力学性质。从材料科学的角度来看，T = 0K 时的基态配置通常只对许多实际应用具有有限的意义。例如，对于铁磁体，所有自旋都排列在基态，而对于有限温度，热涨落会导致有限的关联长度、相变和温度相关的磁化。对此类属性进行统计建模的传统方法是使用蒙特卡罗 (MC) 采样技术，因为由于相空间的巨大规模，通常无法明确计算配分函数。此类计算最突出的方法可能是使用 Metropolis 转移概率生成离散马尔可夫链，这会生成一系列遵循玻尔兹曼统计的配置，因此可以通过更容易地计算这些马尔可夫链上的时间平均值来表达集合平均值 12、13。在实践中，根据玻尔兹曼分布 p ∼ exp ( − β ∆ E ) (其中 β = 1 / k BT )，从一个状态到另一个状态的转变正在发生，其概率取决于两个配置之间的能量差 ∆ E 。通常，这种方法在低温下效率低下，因为新配置的拒绝率非常高，因此在局部最小值中捕获的相空间采样不足，导致对所需热力学性质的预测有噪声。另一种重要的采样策略是由 Wang 和 Landau 开发的，他们使用非马尔可夫算法通过平坦直方图技术提取状态密度，从中可以计算出所有所需的热力学性质 14 。除了这些主要技术之外，Dall 等人还开发了一种在低温下快速采样玻尔兹曼分布的算法。然而，这种算法最适合具有短程相互作用的系统 15 。另一种公平采样基态和