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World File Search System电磁技术
2020 年 11 月概念验证研究：在不同天气条件下可靠测试 CAV 传感器性能和性能下降的框架
• Michael Szczepanski，英国气象局高级业务发展经理 • Stephan Havemann 博士，英国气象局高级科学家 • Nawal Husnoo，英国气象局高级科学家 • Robert Scovell，英国气象局高级科学家 • Henry Odbert 博士，英国气象局高级科学家 • Jill Dixon，英国气象局高级科学顾问 • Jeremy Price 博士，英国气象局科学经理 • John Molloy 博士，国家物理实验室电磁技术组高级研究科学家（任期至 2020 年 3 月） • Imran Mohamed 博士，国家物理实验室电磁技术组高级研究科学家 • Manoj Stanley 博士，国家物理实验室电磁技术组高级研究科学家 • Fengping Li 博士，国家物理实验室电磁技术组高级研究科学家 • Carmine Clemente 博士，高级讲师，校长研究员，思克莱德大学电子电气工程系信号与图像处理中心 审阅人 • CCAV 创新主管 David Webb
NPL 报告 MS 40 监督申请审查...
1. 简介 未来通信的愿景是网络具有不断增加的连接性，可以以越来越高的速度传输越来越多的数据。由于其复杂性，这种网络只能通过利用可用数据的数据驱动自动化来实现。因此，人们普遍认为人工智能 (AI) 及其分析引擎机器学习 (ML) 是实现这一愿景的重要推动力 (Toy, 2021)。 NPL 的电磁技术小组为通信网络中使用的一些不同技术提供计量支持，其中包括无线电和光纤通信。同时，数据分析和建模小组一直在开发框架，以便在计量应用中可靠地使用机器学习。为了支持上述未来网络的愿景，NPL 有必要将机器学习越来越多地纳入通信网络的计量中。本报告的目的是回顾最近提出的一些机器学习在未来网络中的使用方式，特别关注监督学习和与计量最相关的应用。目的是让数据分析和建模以及电磁技术小组都能访问此文档，从而帮助弥合他们的专业领域。考虑到这一目标，我们提供了背景信息
HIFEM 技术——尿失禁的非侵入性治疗
研究设计/材料和方法：这是一项回顾性两点研究，使用量化数据调查治疗的有效性，以及使用高强度聚焦电磁技术 (HIFEM) 设备对失禁女性生活质量的影响。这项初步研究纳入了 20 名年龄在 45 至 77 岁 (58.63±SD=9.86) 之间的女性，她们出现尿失禁，包括压力性、急迫性和混合性尿失禁。所有患者连续 3 周每周完成两次共 6 次治疗。20 名患者在治疗前后完成了国王健康问卷 (KHQ)。在 3 个月和 6 个月的随访期间也收集了相同的数据。此外，患者报告了尿漏发生的频率和使用护垫的频率。计算 KHQ 分数并通过 t 检验进行统计评估 (p<0.05)。通过发生频率来计算尿液泄漏发生的频率和使用的卫生巾数量。