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海上安全信息产品 - NavCen
白色柱上显示 QG 0 14 KRW。距离线两侧 1.5° 处可见。喇叭：10 秒内 1 声（1 秒 bl）。可在 10 秒内按下 VHF-FM 频道 81A 5 次来激活声音信号
TMI3286 TMI3286B 500kHz，18V，4A 同步 COT 步进...
参数 最小值 最大值 单位 输入电源电压，EN -0.3 20 V LX 电压 -0.3 20 V LX 电压 (<10ns 瞬态) -4.5 22 V FB 电压 -0.3 6 V BS 电压 -0.3 23 V 存储温度范围 -65 150 °C 结温 (注释 2) 160 °C 功率耗散 1500 mW 引脚温度 (焊接, 10s) 260 °C
INS401
精度 1 水平位置精度 (RMS) SPS 1.2 m CEP RTK 2 0.02 m 10s GNSS 中断 0.35 m 60s GNSS 中断 3.5 m 垂直位置精度 (RMS) SPS 1.8 m CEP RTK 2 0.03 m 10s GNSS 中断 0.4 m 60s GNSS 中断 4 m 速度精度 (RMS) 水平 0.02 m/s 垂直 0.02 m/s 航向精度 (RMS)3 0.2 姿态精度 (横滚/俯仰，RMS) 0.1 操作限制 速度 515 m/s 加速度 ±8 g 角速率 ±200 /s 温度校准范围 -40 C 至 +85 C 计时首次定位时间 4 冷启动 5 < 40 秒 热启动 6 < 30 秒 热启动 7 < 10 秒 信号重新捕获 < 2 秒 RTK 初始化时间 < 10 秒 GNSS 更新率 10 Hz INS 输出数据率 100 Hz 1PPS 精度 1、8 ±50 ns 灵敏度跟踪 -160 dBm 冷启动 -140 dBm 环境 工作温度 -40 o C 至 +85 o C 非工作温度 -40 o C 至 +85 o C 资格在 QTR 中指定 联系工厂 电气输入电压 (VDC) 9-32 V 功耗 < 5 W 数字接口 以太网
TMI3253/S/T
参数 最小值 最大值 单位 输入电源电压，EN -0.3 20 V LX 电压 -0.3 20 V FB 电压 -0.3 6 V BS 电压 -0.3 23 V 存储温度范围 -65 150 °C 结温（注释 2） 160 °C 功率耗散 1000 mW 引脚温度（焊接，10 秒） 260 °C
TMI3252/S/T
参数 最小值 最大值 单位 输入电源电压，EN -0.3 20 V LX 电压 -0.3 20 V FB 电压 -0.3 6 V BS 电压 -0.3 23 V 存储温度范围 -65 150 °C 结温（注释 2） 160 °C 功率耗散 1000 mW 引脚温度（焊接，10 秒） 260 °C
获奖者 - 武装部队部
海军航空实用实验和接收中心（CEPA/10S）的 Christophe 中尉和兰迪维肖海军航空基地的护卫舰上校 Gautier 共同参与了“SPEEN”项目，该项目旨在了解和预测飞行过程中可能导致飞机坠毁的无法解释的生理事件。它可以提高飞行安全性，在飞行员身体状况恶化时发出警报，但这种状况并不会让人察觉，它还能根据收集到的个人数据和人工智能预测危急情况。该项目由 Carré technologie 和 Knopé 公司共同开发。
一种新型的深度学习方法，使用Alexnet在阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍中对脑电图分类
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式。轻度认知障碍（MCI）是描述前驱AD的阶段的术语，代表了早期AD诊断中的“危险因素”，这是由于老龄化引起的正常认知能力下降。脑电图（EEG）已被广泛研究以进行AD表征，但可靠的早期诊断继续提出挑战。这项研究的目的是使用EEG衍生的功能图像和深度学习技术引入AD患者，MCI受试者和年龄匹配的健康对照组（HC）受试者之间进行分类的新型方法。将141名年龄匹配受试者（52 AD，37 MCI，52 HC）的EEG记录转换为2D灰度图像，代表21 EEG通道之间的Pearson相关系数和距离LEMPEL-ZIV复杂性（DLZC）。每种特征类型都是从原始记录中分割的1s，2s，5s和10s的EEG时期计算的。CNN体系结构ALEXNET已修改并用于这项三向分类任务，并使用70/30拆分进行训练和验证，并使用每个不同的时期长度和EEG衍生的图像进行验证。使用来自10S时期的DLZC衍生图像作为模型的输入获得了73.49％的最大分类精度，但使用从Pearson相关系数和5S时期获得的图像达到了98.13％的分类精度达到98.13％。