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World File Search System检测时间
环境监测样品的单温分析
结果和检测时间虽然通过单一温度简化培养方案可以为制药商带来显著优势，但最终可以通过缩短结果时间 (TTR) 和检测时间 (TTD) 来进一步实现。如本研究 11 所示，所选温度确实会影响菌株的生长演变。对于细菌，在 22.5°C 时观察到生长检测下降，其中 54% 的细菌出现 24 小时延迟。25°C 的温度可以限制这种影响。在 27.5°C 至 30°C 的范围内，检测时间与 32.5°C 没有差异。在测试的 20 种霉菌中，38% 在 32.5°C 时生长更快，而 37% 根本没有生长。在 25°C 时，它们都恢复了，92% 的霉菌的 TTR 有所改善。图 3。
用单光子激光雷达 /作者= kitichotkul，ruangrawee的检测时间在反射率估计中的作用；拉普，约书亚； Goyal，Vivek K /creationDate = 2024年1月9日 /受试者=计算传感，电子和光子设备，信号处理< /div>
摘要 - 在直接的飞行时间单光子激光雷达中，通常使用photon检测时间来估计深度，而检测的数量则用于估计反射率。本文通过提出新的估计量并通过新的分析来统一先前的结果，从而在反射率估算中使用检测时间在反射率估算中使用。在低流量制度中，死亡时间可以忽略不计，我们检查了反射率估计的cram'errao。当深度未知时，我们表明基于检查的估计器几乎可以执行和最大似然估计器，而且令人惊讶的是，不正确的深度估计可以减少反射率估计的均值误差。我们还检查了信号和背景通量的联合估计，我们提出的基于审查的估计器以及最大似然估计器的表现。在高流量制度中，死亡时间不可忽略，我们将检测时间建模为马尔可夫链，并检查一些利用检测时间的反射率估计值。
一种用于快速IGBT De-...的自适应消隐时间电路
摘要 提出了一种用于快速检测IGBT去饱和短路的自适应消隐时间（SABT）电路。在IGBT正常开通或发生负载故障（FUL）时，通过检测IGBT集电极-发射极电压V CE 的变化来实现消隐时间的确定；而当IGBT发生硬开关故障（HSF）时，通过检测栅极电压V GE 来确定消隐时间。利用UMC 0.6μm 700V工艺进行仿真表明，提出的SABT电路能够快速检测FUL和HSF。与传统消隐时间电路相比，SABT电路可以将FUL的故障检测时间从1.3μs缩短到35.5ns，而HSF条件下的故障检测时间从2.329μs缩短到294ns。 关键词：消隐时间，IGBT，去饱和短路保护 分类：功率器件与电路
简历簿 | 西北工程学院
伊顿科技 印度浦那 工程实习生 2016 年 7 月 - 2017 年 5 月 ● 完成了“使用智能产品和智能传感器对注塑机进行早期故障检测”项目，以最大程度地延长产品生命周期中的故障检测时间。在发生故障前，实现了 10000 多个生命周期的最佳持续时间。
Corti - 用于紧急服务的人工智能
Corti 机器学习模型的一个例子是院外心脏骤停检测模型。该模型经过训练，可以识别旁观者向接线员描述心脏骤停时的声音，并理解音频中的关键决定性标记。事实证明，该模型可以缩短心脏骤停的检测时间，并增加检测到的心脏骤停数量。
EGNOS 和 GALILEO 在水上运输中的应用
无论是在空中、海上、山区还是沙漠，Gali leo 的搜索和救援 (SAR) 服务都具有更高的精度和更快的检测时间，可显著提高定位遇险用户的能力，从长达三小时缩短至仅需十分钟。换言之，通过加快应急响应流程，Galileo 可挽救更多生命。Galileo 的效率将随着 Galileo 返回链接服务的增加而提高，该服务会向信标发送确认消息，确认已收到紧急信号。
脑肿瘤大数据的度上分类 - UTS的作品
Manikandan Ramachandran 1，Rizwan Patan 2，Ambeshwar Kumar 3，Soheil Hosseini 4，Amir H. Gandomi 5抽象机器学习算法，例如支持向量机（SVM），已广泛用于检测大数据环境中的脑肿瘤。但是，由于发现涉及的复杂性很高，因此SVM分类器不适合大型数据集。因此，在这项研究中，使用SVM引入MapReduce模型来处理大规模数据并处理此问题。在本文中，引入了一个称为相互信息的MAPREDUCE和最小四边形分类（MIMR-MQC）的框架，用于脑肿瘤检测，以应对与大数据分类相关的挑战。在这里，使用MIMR进行预处理，该过程消除了脑肿瘤数据集中有害和冗余属性。使用大数据集检测脑肿瘤，该技术可降低计算复杂性和时间。然后，使用Lagrange乘数和径向基核函数创建最小四边形支持向量机模型，以提高分类过程的效率。MIMR-MQC框架已在美国中央脑肿瘤注册中心（CBTRUS）上进行了验证。结果表明，与现有模型相比，提出的模型分别将计算复杂性和检测时间分别降低了37％和27％，从而观察到了较高检测准确性的21％。与最先进的机器学习技术进行了比较，MIMR-MQC框架在脑肿瘤检测时间和由于数据分布更好而导致的准确性方面表现更好。
MT403/403FF 406 MHz EPIRB - Classe Mini
406 MHz EPIRB 相对于旧式模拟 EPIRB 的优势包括全球覆盖、定位精度可达 5 公里以内，以及更稳定的传输信号，从而缩短检测时间。最重要的是，添加独特的数字编码消息可为搜救机构提供重要信息，包括信标注册国家/地区和遇险船只的身份。误报发生率也大大降低，同时还避免了宝贵救援资源的不必要部署。MT403/MT403FF 包含辅助导航发射器，使装备适当的搜救部队能够导航至遇险信标。