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World File Search System高精度
非隔离降压型高精度三级调光 LED 驱动器
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开发新方法利用AI从海岸照片中准确估算海滩垃圾面积
发行：文部科学省记者俱乐部、科学记者俱乐部、神奈川县政府记者俱乐部、横须贺市政府记者俱乐部、青森县政府记者俱乐部、陆奥市政府记者俱乐部、高知县政府记者俱乐部、冲绳县政府记者俱乐部、名护市3家公司、鹿儿岛县16家新闻机构
微加工的新方法：基于光聚合技术的高精度创新增材制造解决方案
三维 (3D) 打印目前是研发 (R&D) 部门的一个极其重要的分支。这是因为它具有快速成型、快速消除设计错误和在成型阶段改进产品等特点。这种方法大大加快了新解决方案的实施，而无需花费大量生产成本，也无需在生产中测试未开发的模型。借助 3D 打印技术，可以在短时间内以前所未有的精度制作出具有复杂几何形状的原型 [1]。制造流程的逐步计算机化将我们带入了工业 4.0 的新时代。这种级别的智能生产得益于 21 世纪人工智能、机器人技术、纳米技术和 3D 打印方面的重大突破。由于生产技术的极度定制化和个性化，工业 4.0 的实践已成为制造流程每个环节中都可以观察到的现象。人工智能（AI）算法在3D模型准备和转换中的应用显著加快了3D图形的生成速度并提高了质量。人工智能已成功应用于可打印性检查、切片加速、喷嘴路径规划以及云服务平台等[2]。行业模型的演变如图1所示。
通过深度学习来推进手写签名验证：全面的研究和高精度方法
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深度学习技术的手写签名验证的全面研究。本研究旨在应对离线签名验证的挑战，在此任务是自动区分真正的签名与伪造的挑战。所提出的方法利用了最新的深度学习模型，包括Mobilenet，Resnet50，InceptionV3和VGG19与Yolov5结合使用，以实现高精度分类和可靠的伪造检测。在多个基准数据集上评估了该系统，包括Kaggle签名，Cedar，ICDAR和SIGCOMP，在各种现实世界中展示了其有效性和鲁棒性。所提出的方法包括数据预处理技术，以增强输入手写签名图像的质量，从而使模型能够捕获基本功能和模式以进行准确的分类。结果表明，与现有的最新方法相比，提出的方法的优越性在识别真正的特征并准确检测伪造方面达到了出色的准确率（89.8％）。此外，该模型对变化数据集大小和配置的适应性进一步支持其在签名验证任务中实际部署的潜力。这项研究有助于脱机签名验证技术的发展，为确保各种应用程序中手写签名的安全性和真实性提供了可靠，有效的解决方案。
使用量子干涉法对钻石晶体应变进行高精度映射
hzμm-3（带有自旋型耦合系数，代表主要的系统不确定性）。我们在具有低应变梯度的单晶散装钻石中使用应变敏感的自旋态干涉仪（N- V）颜色中心。这种量子干涉量学技术对磁场对电子和核自旋浴的不均匀性产生了不敏感性，从而实现了长时间的N- V – Angelement Electemple-Electemple-Electemple-Electement Electem-Election旋转时间和增强的应变敏感性，并增强了该技术的潜在应用，并拓宽了相同的技术的潜在应用。我们在共聚焦扫描激光显微镜上首先证明了应变敏感的测量方案，从而提供了敏感性的定量测量以及三维应变图；第二位于宽阔的成像量子钻石显微镜上。我们的应变 - 显微镜技术可以快速，敏感的钻石材料工程和纳米化表征；以及基于钻石的菌株感测所应用的，例如在钻石砧细胞或嵌入式钻石应力传感器中，或内部通过粒子诱导的核后坐力引起的晶体损伤。
通过数字预失真对 SFOL DME 脉冲进行整形，实现高精度 DME
摘要 — 拉伸前腿 (SFOL) 脉冲是一种高精度测距设备 (DME) 脉冲，旨在支持全球导航卫星系统中断期间飞机的替代定位和导航。为了方便使用 SFOL 脉冲，最好使用已经部署的传统 DME 来传输 SFOL 脉冲，而不是当前的高斯脉冲，只需通过软件更改即可。当尝试在传统 DME 中传输 SFOL 脉冲时，最大的挑战是传输单元中的脉冲整形电路和功率放大器引起的脉冲形状失真，使得原始 SFOL 脉冲形状不再保留。本信提出了一种基于逆向学习的 DME 数字预失真方法，并展示了基于商业传统 DME 的测试台成功传输的 SFOL 脉冲，该 DME 旨在传输高斯脉冲。
在尘土飞扬的工业环境中自动引导车辆的高精度视觉定位系统
摘要确保方便而准确的本地化解决方案是无线评估的工业场景中的基本问题。因此，在这项研究中，提出了带有光发射二极管（LED）阵列目标的局部ization系统，以自动引导车辆（AGV）导航。可见目标进行校准，并可以使用查看LED目标的相机计算姿势。引入了一种新颖的数据滤波方法，该方法将里程表数据和惯性测量单元（IMU）数据与视力数据进行了集成，以提供稳定且ACCU速率的定位。在5米长的AGV上测试了视力定位系统，结果表明，所提出的系统在6 mm处获得静态位置精度，运动位置的精度为10 mm，角度精度为0.052°，这比工业AGV应用中使用的其他方法更为精确。
热膜 X 探头校准，用于风洞中的高精度角度对准
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优化的脉冲神经元可以通过两个脉冲的时间编码对图像进行高精度分类
目前，人们正在研究使用脉冲神经网络 (SNN) 来解决现代 AI 在边缘设备中得到更广泛应用的一个主要障碍：由深度学习产生的大型先进人工神经网络 (ANN) 的能耗。这尤其适用于常用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)，但也适用于其他应用领域。这些 ANN 必须很大才能实现最佳性能，因为它们需要具有足够多的参数才能从它们所训练的庞大数据集（例如 ImageNet2012 数据集的 120 万张图像）中吸收足够的信息。使用这些大型 ANN 的标准硬件实现进行推理本质上非常耗电 1 。脉冲神经元一直是人工智能计算硬件开发的重点，其能量预算大幅降低，部分原因是大脑的巨型 SNN（由大约 1000 亿个神经元组成）仅消耗 20 W（参考文献 2）。脉冲神经元输出一串称为脉冲的典型脉冲。因此，它们的输出与 ANN 神经元输出的连续数非常不同。大多数考虑在神经形态硬件中实现的脉冲神经元模型都受到大脑中脉冲神经元的简单模型的启发。然而，这些简单的神经元模型并没有捕捉到生物神经元通过不同的时间脉冲模式（而不仅仅是通过它们的发放率）编码不同输入的能力（参见图 1 中的示例）。虽然大型 ANN 经过越来越复杂的深度学习算法在巨型数据集上训练，在多个智能类别中接近甚至超过人类的表现，但当前一代基于脉冲的神经形态硬件的性能却落后了。人们希望在循环脉冲神经网络的情况下可以弥补这一差距，因为可以直接训练这些神经网络来实现循环 ANN 的大部分性能 3 。但是，对于前馈网络来说，生成具有与 ANN 类似的性能且脉冲较少的 SNN 的问题仍然存在。实现真正良好图像分类的前馈 CNN
TMP112-Q1 汽车级高精度、低功耗数字温度传感器数据表 (Rev. F)
每次温度测量转换的数字输出都存储在只读温度寄存器中。TMP112-Q1 器件的温度寄存器配置为 12 位只读寄存器（在配置寄存器中将 EM 位设置为 0；请参阅扩展模式 (EM) 部分），或配置为 13 位只读寄存器（在配置寄存器中将 EM 位设置为 1），用于存储最新转换的输出。必须读取两个字节才能获得数据，如表 8-8 所示。字节 1 是最高有效字节 (MSB)，后跟字节 2，即最低有效字节 (LSB)。前 12 位（扩展模式下为 13 位）用于指示温度。如果不需要该信息，则不必读取最低有效字节。温度的数据格式如表 8-2 和表 8-3 所示。一个 LSB 等于 0.0625°C。负数以二进制补码格式表示。上电或复位后，温度寄存器读数为 0°C，直到第一次转换完成。字节 2 的位 D0 表示正常模式（EM 位等于 0）或扩展模式（EM 位等于 1），可用于区分两种温度寄存器数据格式。温度寄存器中未使用的位始终读取 0。