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World File Search System电磁感应
用于冷原子中两个正交极化的腔增强和长寿命光学存储器
摘要：光量子存储器的存储和检索效率 (SRE) 和寿命是扩大量子信息处理规模的两个关键性能指标。在这里，我们通过实验演示了用于冷原子集合中的两种极化的腔增强长寿命光学存储器。利用电磁感应透明 (EIT) 动力学，我们分别演示了左圆和右圆偏振信号光脉冲在原子中的存储。通过使信号和控制光束共线穿过原子并将信号光的两种偏振存储为两个磁场不敏感的自旋波，我们实现了长寿命 (3.5 毫秒) 的存储器。通过在冷原子周围放置一个低精度光学环腔，信号光和原子之间的耦合得到增强，从而导致 SRE 增加。所提出的腔增强存储表明 SRE 约为 30%，对应于固有 SRE 约为 45%。
排雷传感器建模和特征级融合... - LISC
摘要— 开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。结构和参数学习算法用于在 BN 模型中编码地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系。推理用于在存在异质土壤和不同环境条件的情况下估计目标特征。开发了一种在 BN 模型上运行的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确性相对于单传感器测量提高了 64%
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电动汽车（EV）现在通常被认为对将来向智能运输过渡至关重要。最大的好处是它们对降低碳排放的贡献。与常规车辆相比，电动汽车具有降低噪声，经济维护和零污染的优点。但对于电动汽车而言，旅行范围和充电过程是主要问题。充电电池所需的时间更多，一次为更多的车辆充电很困难。根据此视角，无线电源传输（WPT）是计算EV跳闸距离并减少电池充电所需时间的实用方法。因此，在此提议的系统中，无线充电器允许EV自动充电而无需电线。要通过电磁感应在两个电路之间共享电能，无线充电设备需要电磁场。接收器线圈安装在下面的车辆中，并将发射器线圈固定在地面上。当将主交流电源提供给发射器线圈时，它通过相互感应将电能传递到接收器线圈，并在转换器的帮助下将电能传递给电池。在MATLAB/SIMULINK中模拟了WPT对EV的配置，并通过此建议的系统分析了其具有数学计算的物理参数。
贝叶斯网络的排雷传感器建模和特征级融合
摘要— 开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法对 BN 模型中的地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和变化的环境条件的情况下，推理用于估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确性相对于单传感器测量提高了高达 64%，并且同时检测和分类的物体数量增加了高达 62%。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
精密测量仪器快速指南
三丰的技术实现了绝对位置法（绝对法）。使用这种方法，您不必在关闭并重新打开系统后将其复位为零。每次都会读取刻度盘上记录的位置信息。有以下三种绝对编码器可供选择：静电电容型、电磁感应型以及静电电容和光学方法相结合的型。这些编码器作为长度测量系统广泛应用于各种测量仪器中，可以生成高度可靠的测量数据。优点：1. 即使滑块或主轴移动速度极快，也不会发生计数错误。2. 关闭系统后重新打开系统时，您不必将系统复位为零*1。3. 由于这种类型的编码器可以用比增量编码器更少的功率驱动，因此在正常使用情况下，电池寿命延长至约 3.5 年（连续运行 20,000 小时）*2。*1：除非取出电池。*2：对于 ABSOLUTE Digimatic 卡尺。 • 电磁感应式绝对编码器在日本、美国、英国、德国、法国、印度和中国均受专利保护。 • 结合静电电容和光学方法的绝对编码器在日本、美国、英国、德国、瑞士、瑞典和中国均受专利保护。
TMS 诱发电位对电
摘要：经颅磁刺激 (TMS) 通过电磁感应刺激大脑。其结果取决于多种刺激参数，例如感应电场模式（特别是峰值场的位置及其方向）、强度和时间。然而，尚不清楚 TMS 诱发的反应如何受到所有刺激参数的影响。本研究阐明了 TMS 诱发的脑电图 (EEG) 反应对刺激电场方向的依赖性。为此，我们分析了来自六名受试者的数据集，这些受试者被给予了 36 个刺激方向的脉冲，这些刺激方向指向前辅助运动区 (pre-SMA)。使用基于聚类的统计数据分析了 TMS 诱发电位 (TEP) 和诱发振荡。进行了源估计以评估刺激方向对 TMS 诱发信号传播的影响。早期峰值的幅度（TMS 脉冲后 20 和 40 毫秒）在很大程度上取决于电场方向。我们的分析表明，大多数受试者在刺激后长达 100 毫秒内都存在方向依赖性，这表明刺激效果会发生变化，并且刺激部位的信号传播也可能会发生变化。这些结果表明，不同的方向可能会扰乱不同的网络。因此，方向是刺激结果的关键参数，应根据所研究的皮质网络进行调整。
rs 带 GPS 同步的数字时钟草案规范
数字时钟应使用全球定位系统 (GPS) 接收器来接收正确时间。时钟应具有本地电池供电的实时时钟 (RTC)，该时钟应与从 GPS 收到的时间信息同步。如果 GPS 系统发生故障，应显示时钟的本地 RTC 时间。数字时钟应具有内置 GPS 接收器，并应与从 GPS 收到的时间同步。有线网络时，应使用主时钟来同步数字时钟。在这种情况下，数字时钟将作为从属时钟工作，而无需任何 GPS 接收器。3.一般规格： 3.1 应能够将数字时钟悬挂或安装在站台、车站建筑物的遮阳篷/屋顶下方或火车站/建筑物的墙壁上或大厅/主入口内。3.2 数字钟应防尘、防风雨、防水和防震，符合 IP 54 标准。3.3 数字钟上的显示应无闪烁。3.4 数字钟上的显示应不受 25 KV 牵引线或电磁感应或任何其他静电感应的影响。3.5 数字钟应覆盖有防紫外线的稳定聚碳酸酯板，厚度至少为 3mm，以提供良好的可视性和防尘保护。应使用没有任何接缝的单块聚碳酸酯板覆盖时钟。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。