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使用 PLL 通过长距离光纤实现稳定的 RF 传输
如图1所示，实验在由80km光纤轴级联构成的480km光纤链路上进行。传输系统的发射机和接收机分别放置在链路的两端，在光纤链路上放置双向掺铒光纤放大器（Bi-EDFA）。实验结果如图2所示，当PLL关闭时，传输系统的频率稳定度为4.65×10 -14 @ 1s和4.66×10 -17 @ 10,000s。当PLL关闭时，传输系统的频率稳定度为1.54×10 -13 @ 1s和1.17×10 -16 @ 10,000s。实验结果表明，对于长距离频率传输，PLL可以明显提高传输系统的频率稳定度。从接收机恢复出的同步频率信号的频率稳定度比铯钟的稳定度要好，满足了长距离频率传输的需要。
高功率电动汽车充电集线器集成平台（ECHIP）：基于DC分配充电集线器的设计指南和规格洞察催化剂 - 离子体接口
X射线光电子光谱（XPS）是一种用于研究聚合物电解质膜燃料电池和电解剂中催化剂的表面特性和组成的常用技术。XPS分析催化剂层（CLS）越来越多地使用催化剂和支持组成和结构之间的关系，催化剂墨水组成，CL制造方法和参数以及它们的性能和耐用性。基于IR的CLS的表征由于多种因素，包括对IR 4F光谱的解释，O 1S光谱中的催化剂和离子体物种的解释以及离子体对X射线损伤的敏感性，这会导致催化剂ionomer界面的变化，通常比样本之间的差异更大。本研究报告了一种详细的XPS表征的方法，基于IR的CL，建立定量指标，并提供有关催化剂离子体界面的见解，该界面可以与多种处理和性能指标相关。具体来说，我们已经评估了使用几种常见CL涂层方法制备的CL中的表面组成差异。我们还研究了用不同的催化剂负荷和电化学测试后选定样品制备的CL。通常，我们发现了元素比和从O 1S光谱的详细分析得出的趋势的良好协议。此外，O 1S分析揭示了催化剂组成的差异，解决了与IR 4F光谱解释有关的一些挑战和局限性。
20千赫空间站电力系统
空间站是美国在太空领域的下一个重大承诺。高效地向多个用户负载输送电力是成功的关键。1969 年，NASA 刘易斯研究中心开始了一系列研究，研究元件和电路的发展，最终开发出高频、双向、四象限谐振驱动转换器。到 20 世纪 80 年代初，进一步的研究和后续发展表明，高频交流电源系统可以为许多航空航天电源系统提供整体优势。由于其广泛的多功能性，它还为空间站计划及其广泛的用户带来了突出的优势。高频交流电源效率更高、成本更低、安全性更高。20 kHz 电源系统具有出色的灵活性、固有的用户友好性，并与所有类型的能源兼容 - 光伏、太阳能动力、旋转机器或核能。刘易斯最近已根据合同完成了 25 kW、20 kHz 交流配电系统试验台的开发。该测试平台展示了其对用户技术的灵活性、多功能性和透明度，以及高效率、低质量和小体积的特点。
DS5K0AF00-I快速安装指南
要求：1。安装了电池和逆变器后，设备按以下顺序启动：电池→开关*→逆变器。*如果有的话，请打开电池和逆变器之间的空气开关。按下按钮，1S之后，将激活电池模块或塔。然后它们将自动匹配。绿色LED灯表示电池正常运行。
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
人的大脑在每个时间的瞬间通过行进波的多路复用编码视觉事件的编年史
人脑连续处理视觉输入的流。然而，单个图像通常会触发延伸超过1s的神经反应。要了解大脑如何编码和保持连续的图像，我们用脑电图分析了人类受试者观看时的大脑活动。 5000个视觉刺激以快速序列呈现。首先，我们确认可以从大脑活动中解码每种刺激； 1s，我们证明大脑在每次瞬间同时代表多个图像。第二，我们在预期的视觉层次结构中进行了定位的脑反应，并表明在每次瞬间，不同的大脑区域代表了过去刺激的不同快照。第三，我们提出了一个简单的框架，以进一步表征这些行进波的动态系统。我们的结果表明，一系列神经回路，每个链由（1）隐藏的维护机制和（2）可观察到的更新机制组成，它解释了视觉序列引起的宏观脑表示的动力学。一起，这些结果详细介绍了一个简单的体系结构，解释了如何同时在大脑中同时代表连续的视觉事件及其各自的时间。
SSVEP BCI系统的可解释的模糊转移学习
摘要 - 大脑计算机界面（BCIS）的快速演变显着影响了人类计算机相互作用的领域，具有稳态的视觉诱发电势（SSVEP），作为一种尤其是强大的范式。这项研究探讨了高级分类技术利用可解释的模糊转移学习（IFUzzyTL）来增强基于SSVEP系统的适应性和性能。最近的努力通过创新的转移学习方法加强了减少校准要求，从而通过策略性地应用域适应性和很少的动作学习策略来完善跨主题的生成性并最大程度地减少校准。深度学习中的开创性发展还提供了有希望的增强功能，促进了稳健的领域适应性，并显着提高了SSVEP分类的系统响应能力和准确性。但是，这些方法通常需要复杂的调整和广泛的数据，从而限制了立即适用性。ifuzzytl引入了一个自适应框架，该框架将模糊逻辑原理与神经网络体系结构相结合，重点关注有效的知识传递和域自适应。ifuzzytl通过整合模糊的推理系统和注意机制来完善人类干预格式的输入信号处理和分类。这种方法通过有效管理脑电图数据的固有可变性和不确定性来增强模型的精度，并与现实世界的运营需求保持一致。在三个数据集中证明了该模型的功效：12JFPM（1s的12JFPM（89.70％精度为149.58），基准（ITR为85.81％，ITR的精度为85.81％），ITR的准确性为213.99）和Eldbeta（76.50％的IT and and and and ath and and and and and and and and and and and and and and and aft）and 94.63）和94.63）和94.63） SSVEP BCI性能的基准。
计算机及其空军应用的设计和性能可靠性
本报告适用于为期两年的研究计划的结果。该计划旨在调查计算机系统的可靠性，特别是其设计的理论方面，以及在空军应用中的性能。所描述的大部分工作是在 A. Klinger、D、Martin 和 J.Vida 教授的指导下由学生完成的，并记录在 Naster'1s 和博士论文中，其中部分工作涉及数学。
识别隐藏字符串的量子算法及其在拟阵问题中的应用
在本文中，我们探索了受拟阵理论启发的量子加速问题，即使用最大内积预言机和子集预言机来识别一对 n 位二进制字符串，保证它们具有相同数量的 1，并且恰好有两位不同。更具体地说，给定两个满足上述约束的字符串 s，s ′ ∈{0, 1} n，对于任何 x ∈{0, 1} n，最大内积预言机 O max (x) 返回 s·x 和 s ′·x 之间的最大值，子集预言机 O sub (x) 指示 x 中 1 的索引集是否是 s 或 s ′ 中索引集的子集。我们提出了一个量子算法，该算法消耗 O (1) 次查询来获取最大内积预言机，用于识别对 { s, s ′ } ，并证明任何经典算法都需要 Ω( n/ log 2 n ) 次查询。此外，我们提出了一个量子算法，该算法消耗 n
gahm-接地活动氢mas
频率稳定性 @1S：<1.5e-13/ @1d：<2.5e-15相位噪声 @1Hz：<-130 dbc/ hz（5 MHz）用于高增益性能的空腔技术高增益teflon＆Bulb涂层技术20年内生命周期内的高敏感性低敏感性技术更高的稳定性技术：<2e-15/ <2e-15/ cant：无维护操作维护合同目录寿命：20年