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World File Search System电动机
专用的用途泳池泵电动机
1。规则2的需求，目标和法律依据。对IRFA 3的重大评论3。倡导首席顾问提交的评论4。对规范的小实体估计数量的描述5。的说明和估计合规性要求，包括针对不同实体组的成本差异（如果有）6。Significant Alternatives to the Rule C. Review Under the Paperwork Reduction Act D. Review Under the National Environmental Policy Act of 1969 E. Review Under Executive Order 13132 F. Review Under Executive Order 12988 G. Review Under the Unfunded Mandates Reform Act of 1995 H. Review Under the Treasury and General Government Appropriations Act, 1999 I.根据行政命令审查12630 J.根据《国库和一般政府拨款法》的审查，2001 K.行政命令13211 L.信息质量M.国会通知N.参考文献VII纳入的材料的描述。秘书办公室的批准
如何编程：SOMFY电池运行的电动机
5-a）短暂按并在遥控器上释放程序按钮。电动机将慢跑一次。慢跑是两个方向上的运动。程序按钮通常位于手持遥控器或无线壁开关的前面的背面。将需要一个纸条来按程序按钮。阴影现在应该通过瞬间按下按钮移至开放和封闭的位置。应审查下一页的可选步骤。您现在应该对我的位置进行编程，并在继续使用另一台电动机之前对其他控制渠道进行编程。
电动机的面向VR的EEG信号分类...
波兰摘要：虚拟现实（VR）与近乎实时的EEG信号处理相结合，可以用作已经存在的康复技术的补充，使从业者和治疗师可以与患者一起将自己浸入虚拟环境中。这项研究的目的是提出一个分类模型以及所有预处理和特征提取步骤，这将能够在保持接近实时的性能的同时产生令人满意的结果。在脑电图信号数据集上测试了所提出的解决方案，该数据集包含52个受试者执行的左/右手运动成像运动实验。在测试和训练阶段，使用精度得分和执行时间来测量不同模型的性能。总之，鉴于潜在的患者康复程序的要求，提出了一种模型。关键字：实时脑电图分析，虚拟现实，CSP过滤，运动图像。©2022StanisławZakrzewski，BartłomiejStasiak，Tomasz Klepaczka和Adam
电动机效率 - NIST 技术系列出版物
加拿大自然资源部根据《1992 年能源效率法》发布了相关法规，要求通过“标记”对电动机进行认证，以确定其符合加拿大当局的规定，并符合特定省级立法要求。加拿大能源性能验证计划要求由 SCC 认可的认证机构，该机构被认可有能力管理一项验证能源效率标准是否符合的计划。认证机构可以选择由 NVLAP 或 SCC 认可的实验室来提供测试数据。也可以选择其他实验室，为此，建议出于测试数据识别/接受的可比性目的，可以确认符合 ISO/IEC 指南 25 的能力和质量标准，并且这些实验室应参与能力测试计划。
LSA 50.2 - Leroy-Somer 电动机和交流发电机
标准 Nidec Leroy-Somer LSA 50.2 交流发电机符合所有主要国际标准和法规，包括 IEC 60034、NEMA MG 1.32-33、ISO 8528-3、CSA C22.2 n°100-14 和 UL 1446（UL 1004 可应要求提供）。还符合 IEC 61000-6-2、IEC 61000-6-3、IEC 61000-6-4、VDE 0875G、VDE 0875N 和 EN 55011、欧洲区域第 1 组 A 类标准。Nidec Leroy-Somer LSA 50.2 交流发电机可集成到带有 EC 标志的发电机组中，并带有 EC、UKCA 和 CMIM 标志。它是在 ISO 9001 和 ISO 14001 质量保证环境中设计、制造和销售的。
托管电动电动机充电的容量图
2一项负载研究是对电网的电气需求的分析，以评估当前和未来的容量需求，确保可靠的服务并为基础设施升级提供计划。通常，电动汽车充电提供商必须通过其实用程序对特定站点的实用程序要求进行负载研究，然后再进行大量充电安装。3例如，请参见EPRI EROADMAP工具，以及UC Berkeley的EV权益路线图工具。
电动机到感官转换介导了想象的唱歌
是什么能够在我们的脑海中进行口头思考或嗡嗡作响的心理活动？我们假设运动系统与感觉系统之间的相互作用引起语音和旋律的心理表征，而这种运动性转化构成了神经基础，使我们的口头思维和秘密唱歌。与听觉刺激的神经夹带相似，参与者以节奏地想象着众所周知的歌曲的歌词，而使用磁脑摄影（MEG）记录了神经电磁信号。我们发现，当参与者想象在试验中类似的持续时间内唱同一首歌曲时，三角洲频带（1-3 Hz，类似于歌曲的节奏）在试验中显示出更加一致的相位相干性。This neural phase tracking of imagined singing was observed in a frontal-parietal-temporal network: the proposed motor-to-sensory transfor- mation pathway, including the inferior frontal gyrus (IFG), insula (INS), premotor area, intra- parietal sulcus (IPS), temporal-parietal junction (TPJ), primary auditory cortex (Heschl's gyrus [Hg]）和上颞回（STG）和沟（STS）。这些结果表明，神经反应可能夹带精神活动的节奏。此外，theta波段（4-8 Hz）相位相干性位于听觉皮层中。在右侧的感官系统中观察到MU（9-12 Hz）和β（17–20 Hz）频段，这些系统与唱片背景相关。伽马频带在观察到的网络中广泛体现。电动机到感官转移网络中的相干和频率特异性激活介导了感知表示的内部结构，并构成了精神操作的神经计算的基础。
第2卷：高级电动机和驱动器供应链评论
本文件是作为美国政府赞助的工作的帐户准备的。虽然该文件被认为包含正确的信息，但美国政府，其任何机构，加利福尼亚大学或其任何雇员的董事均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有效性，都不会有任何法律责任，或者承担任何法律责任，这些责任是任何信息，设备，产品或流程所披露或代表其私人私有权利的使用权。以此处提到任何特定的商业产品，流程或服务的商标，商标，制造商或其他方式，并不一定构成或暗示其认可，推荐或受到美国政府或其任何机构或加州大学摄政的认可，建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点或加利福尼亚大学的摄政。
通过深度学习优化电动机意图检测
摘要 - 目的：本文展示了对添加功能性电刺激时，从原始脑电图（EEG）信号中检测到来自原始脑电图（EEG）信号的运动图像（MI）的兴趣。还报道了电极蒙太奇和带宽的影响。这项工作的观点是改善全身麻醉期间术中意识的检测。方法：对EEGNET的各种体系结构进行了研究以优化MI检测。它们已与脑部计算机接口的最新分类器（基于Riemannian几何形状，线性歧视分析）和其他深度学习体系结构（深度卷积网络，浅卷积网络）。eeg数据是从22位参与者中测量的，这些参与者有或没有中位神经刺激的运动图像。结果：EEGNET的拟议结构达到了最佳的分类准确性（83.2％）和假阳性速率（FPR 19.0％），用于设置，在运动皮层和额叶上只有六个电极，并且对于通过Median Median Nerve刺激了受试者的扩展4-38 Hz EEG频率。具有较大电极数量的配置导致128个电极的精度（94.5％）和FPR（6.1％）（分别为13个电极的88.0％和12.9％）。结论：目前的工作表明，使用扩展的EEG频带和经过修改的EEGNET深神经网络，当使用少于6个电极（包括额叶通道）时，会增加MI检测的准确性。明显的能力：所提出的方法基于脑电图的MI检测有助于开发脑部计算机界面系统。
Aurix™TC3XX电动机控制应用程序套件开始
N.C. 39 40 N.C. VEXTB 2 1 1 CHC_IN N.C. 37 38 /SOFF GND 4 3 GND N.C. 35 36 N.C. N.C. 6 5 N.C. N.C. 33 34 N.C. N.C. 8 7 N.C. /ERR 31 32 N.C. /NH 10 9 N.C. CSN 29 30 CLK_SPI N.C. 12 11 N.C. MOSI 27 28 CGPWM_P小姐（PRIM.COIL）14 13 CGPWM_N（PRIM.COIL）N.C. 25 26 ENA在16 15 N.C. N.C. 23 24 N.C. HALL_C 18 17 HALL_B N.C. 21 22 N.C. ENC_B 20 ENC_A N.C. 19 20 PFB2 N.C. 22 21 INC_C_C_C_C_C_ENABLE 17 18 PFB3 IL1 24 23 N.C. N.C. 16 16 GS0MS IL2 30 29 /ih3 cos-（VCC /2）9 10 Col+ N.C. 32 31 N.C. BEMF_U 8 8 volt_dc N.C. 34 33 N.C. SIN-（VCC/2）5 6 IDC_HS 36 35 BEMF_V GND 3 4 GND VO3 VO3 38 37 37 N.C. VCC_IN 1N.C. 39 40 N.C. VEXTB 2 1 1 CHC_IN N.C. 37 38 /SOFF GND 4 3 GND N.C. 35 36 N.C. N.C. 6 5 N.C. N.C. 33 34 N.C. N.C. 8 7 N.C. /ERR 31 32 N.C. /NH 10 9 N.C. CSN 29 30 CLK_SPI N.C. 12 11 N.C. MOSI 27 28 CGPWM_P小姐（PRIM.COIL）14 13 CGPWM_N（PRIM.COIL）N.C. 25 26 ENA在16 15 N.C. N.C. 23 24 N.C. HALL_C 18 17 HALL_B N.C. 21 22 N.C. ENC_B 20 ENC_A N.C. 19 20 PFB2 N.C. 22 21 INC_C_C_C_C_C_ENABLE 17 18 PFB3 IL1 24 23 N.C. N.C. 16 16 GS0MS IL2 30 29 /ih3 cos-（VCC /2）9 10 Col+ N.C. 32 31 N.C. BEMF_U 8 8 volt_dc N.C. 34 33 N.C. SIN-（VCC/2）5 6 IDC_HS 36 35 BEMF_V GND 3 4 GND VO3 VO3 38 37 37 N.C. VCC_IN 1