XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System校准系统
直升机飞行动力学数据采集和机器学习的图像处理
摘要 - 学习驾驶全尺寸直升机是一个复杂的迭代过程，需要在动态、混乱且无情的环境中实时通过输入将相互依赖的原因映射到输出。这项工作提出了一个原型系统，用于通过一系列摄像头和传感器从罗宾逊 R22 直升机的控制装置、仪器和飞行动力学中非侵入性地获取原本无法访问的数据，然后使用基于 OpenCV 的解决方案将这些图像处理成相应的数字形式，以供以后在机器学习项目中使用。它描述了一种硬件和软件架构，用于安全成功地校准系统、运行广泛而深入的代表性实验以及定性和定量地呈现和验证结果。
APEX Premier-工业系统有限公司
一般描述 Apex Premier 采用最先进的技术，提供速度监测器中可实现的最高性能。其结果是无与伦比的可靠性和简单的操作。Apex Premier 的核心是智能传感器模块，它负责准确、可重复和即时测量通风柜表面或房间的传输速度。速度测量由超灵敏微桥质量气流传感器进行，响应时间小于 3 毫秒。微桥提供的模拟信号由高分辨率 A/D 转换器数字化，然后由自动测试和校准系统在工作速度范围内进一步增强和工厂校准。校准后的智能传感器模块产生的速度测量是一种极其准确且可重复的信号，适用于所有通风柜应用。Apex Premier 的大脑是其微处理器核心中包含的 APEX 操作系统 (A-OS)。
真相：可追踪辐射测量技术支撑地面
• TRUTHS 卫星将被发射到高度约为 610 公里的极地非太阳同步轨道。TRUTHS 将测量整个地球：陆地、海洋、冰川和大气层，每 61 天至少访问一次地球上的每个区域。• TRUTHS 将拥有两种主要仪器：• 高光谱成像光谱仪 (HIS) 将连续测量从紫外线到红外线（320-2400 纳米）所有波长范围内的窄光谱带辐射，地球上的空间分辨率为 50 米；• 低温太阳绝对辐射计 (CSAR) 将测量入射太阳能并作为机载“黄金标准”。• TRUTHS 还将拥有一个机载校准系统 (OBCS)，该系统将使用单色仪将阳光分解成不同的波长，以提供从 CSAR 到 HIS 的校准链路——该过程和参考标准模仿了泰丁顿 NPL 实验室在地面上使用的流程和参考标准。
Chroma-Q® Space Force™ - 创新照明
不仅功耗更低，产生的热量也更低 - 确保环境更凉爽，空调成本更低。 对流冷却 使用与其他 Chroma-Q LED 型号相同的成熟对流冷却技术 - 无需嘈杂的冷却风扇 - 太空部队可在运行时完全静音。 长寿命 太空部队利用 LED 技术确保一致的长寿命性能 - 无需与传统灯具相关的昂贵的定期维护。 高显色指数 太空部队提供高显色指数，这是电影和电视行业用于确保准确显色的光源的要求。 经久耐用 太空部队经久耐用，几乎不需要维护，并且由于我们的 LED 发射器检查和专有的 ColorSure ™ LED 校准系统，可保持设备之间的色彩一致性。 剧院级调光 所有 Chroma-Q 产品都具有剧院级调光功能，太空部队也不例外。该技术模拟了钨丝灯极其平滑的调光曲线，确保输出没有阶跃。这使得输出顺利
仪器仪表 - 加拿大岩土工程学会
制造商。这是可以理解的，特别是考虑到需要从根本上了解传感器的行为，以及需要专门设计的信号调节电子设备来确保系统在较长的时间内提供可靠和稳定的输出。Slope Indicator Co. 已投入研究和开发资源，用于传感器激励方法、温度影响以及对复杂校准系统和程序的需求。在各种不同应用和位置中大量成功安装的记录证明了对电水平仪技术开发的投资。（Rasmussen 等人）这些，连同描述电水平仪使用情况的其他论文（在 GN 和其他地方），让我在考虑在温度变化很大的环境中使用电水平仪时产生了不确定性。我认为迫切需要技术论文/文章，最好由知识渊博的用户撰写，描述案例历史经验。如果对特定现场情况的适用性存在疑问，我认为在制造商的密切参与下进行现场试验可能是合适的。如果“外面”的任何人有能力做这两件事，请这样做，并告诉我们您学到了什么。
CytocheckSpachip®钙单检测试剂盒
5-在多孔板中，渴望细胞介质，并在对照孔中添加100 µL对照Spachip®稀释（见图2）。使用前，涡流在使用前。添加100 µL AssaySpachip®含有孔的新鲜培养基。通过经常上下移动来使溶液匀浆。6-在细胞孵化器中孵育过夜，使细胞内化Spachip®。内在化率可能取决于细胞亚型，但应超过25％。7-要包括参考值，请使用板的一些井来校准系统（对照，离子载体和/或诸如BR-A23187之类的钙隔离剂或图2中的BAPTA-AM）。在这种情况下，请按照校准制造商的说明进行操作。8-使用您的读出平台执行实验。对于长期多次测量测定法（例如，在一个星期或一个月内进行监视），将板保持在每个测量之间的适当条件，并根据细胞亚型每24-48小时更改一次培养基。
通过诱导的状态转移在rydberg冷原子状态
可能的不确定性来源是离子飞行时间信号上峰的重叠。这可以通过将峰值近似为正常分布而进行数值整合的预期重叠来表征，如图6 a。由于离子飞行器信号的峰重叠而引起的不确定性的最大贡献来自（32 s + 31 p）峰泄漏到32 p峰。这估计为典型操作贡献了9±2 µ V·µ s，从而对R的分数贡献，因此T MEAS为0.005±0.001。不确定性的另一个来源是确定T BBR的初始时间。也就是说，状态抽水的有限时间和电离坡道需要有效的T BBR处理，我们允许较小的有限偏移。偏移量大约为13.5 µs，可以通过测量脉冲泵激光器和到达检测器的电离电子之间的时间来找到。但是，可以通过优化理论和实验之间的一致性来更精确地实现此偏移，如图主要文本的3。请注意，32 P状态的最大化的形状和时间对温度并不特别敏感（仅幅度高度敏感），因此执行此校准并不等于通过已知温度校准系统。拟合产生的t bbr等于泵送结束与电离坡道的开始之间的时间，加上13.97 µ s。此拟合的不确定性
过渡辐射跟踪器校准，超越...
本论文包含我对 LHC 上 ATLAS 实验中质子-质子碰撞物理研究工作的两个不同方面。第一部分侧重于理解和开发校准系统，以便在过渡辐射跟踪器中获得最佳带电粒子重建。本论文中解释的方法是 TRT 中当前使用的校准技术，它适用于 ATLAS 收集的所有数据。由于开发的方法，实现了探测器设计分辨率，甚至在 TRT 的中心区域得到了改进。在第二部分中，介绍了三种不同的分析。由于我对跟踪的兴趣以及 LHC 上可用的新能量范围，第一个分析是研究 900 GeV 和 7 TeV 的多粒子相关性。这项分析是使用 2010 年收集的第一批 ATLAS 数据进行的。研究了两个不同的方面：高阶矩和尝试测量 η 箱中的归一化阶乘矩。本论文中描述的另外两个数据分析侧重于发现超出标准模型的物理学。同号顶夸克和 b 型第四代夸克的搜索就是其中之一。对于这项分析，详细研究了使用错误电荷测量重建轻子的概率。开发了新的数据驱动方法，其中似然技术表现出色，并被 ATLAS 中的其他分析所采用。这项搜索表明数据与标准模型预期一致。最后的分析是寻找最终状态中有两个轻子且横向能量缺失较大的超对称性。详细描述了双玻色子的产生，这是本次分析的主要背景之一。最终测量结果与标准模型预期相比没有超出。
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。