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压力校准器 – RSPRO-DPI611
使用 RSPRO-DPI611，您可以产生从 95% 真空到 20 bar/300psi 的气动压力。一个简单的选择器可以让您从真空转换为压力，只需几次泵冲程，您就可以产生所需的压力。使用内置的体积调节器进行精细调节，并使用精密排气阀实现下降校准点。
AN-12-0036-NSx2860(X)-9260(X) 单一校准系统用户指南
该校准系统旨在帮助客户在实验室级别快速验证 NSx2860(X)/9260(X) 系列信号调节 ASIC。本文档用于指导用户如何使用该校准系统。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
校准新空间中的知识产权和创新
预计商业航天业很快将爆发式增长，成为一个价值万亿美元的产业，但新太空领域的专利保护却在很大程度上被这个由技术创新和快速发展驱动的行业所忽视。由于大型商业航天公司依赖几乎不可能独立发明或逆向工程的商业秘密，因此发明很少得到披露。发明披露和保密的好处是众所周知的，但尚未有针对航天工业发明的分析。本文通过分析航空航天工业中常见的知识产权实践并运用知识产权理论，填补了文献中的空白。我还回顾了政府过去在航空航天工业知识产权方面的行动。我发现商业航天行业的参与者几乎没有动力披露他们的发明。这种缺乏激励可能会损害或减缓商业航天业的扩张。本文可能对希望通过知识产权政策继续扩张和创新商业航天业的政策制定者有所帮助。
深度套期保值和深度校准
摘要机器学习到财务领域的应用已成为主题讨论的主题。，预计深度学习将显着推进对冲和校准的技术。由于这两种技术在金融工程和数学金融中起着核心作用，因此对他们的应用吸引了从业人员和研究人员的关注。深度套期保值，将深度学习应用于对冲，预计将有可能分析交易成本等因素如何影响对冲策略。由于由于计算成本而难以对这些因素的影响进行数量评估，因此深度对冲不仅为衍生品的精炼和自动化对冲操作提供了可能性，而且为风险管理中的更广泛应用提供了可能性。深度校准将深入学习用于校准，有望进行参数优化计算，这是衍生品定价和风险管理中必不可少的过程，更快，更稳定。本文概述了现有文献，并从实际和学术角度提出了未来的研究方向。具体来说，本文展示了深度学习对现有理论框架和财务上的实际动机的影响，并确定了深度学习可以带来的潜在发展以及实践挑战。关键字：金融工程；数学金融；衍生物；对冲校准;数值优化
应用机器学习技术在校准和数据减少多孔探针
1。treaster，A。L.和Yocum，A。M.，1978。五孔探针的校准和应用。技术。REP。 2。 Yasa，T。和Paniagua，G.，2012。 \多孔探测数据处理的鲁棒过程。 流量测量和仪器，26，pp。 46-54。REP。 2。Yasa，T。和Paniagua，G.，2012。\多孔探测数据处理的鲁棒过程。流量测量和仪器，26，pp。46-54。
通过迁移学习和可穿戴脑电图技术提高脑机接口的性能、校准时间和效率
摘要 — 脑机接口 (BMI) 已成为辅助技术的变革力量，通过实现设备控制和促进功能恢复，为运动障碍患者提供了帮助。然而，持续存在的会话间差异性挑战带来了重大障碍，每次使用时都需要耗时的校准。除此之外，当前设备的低舒适度进一步限制了它们的使用。为了应对这些挑战，我们提出了一种综合解决方案，将基于 CNN 的微型迁移学习 (TL) 方法与舒适的可穿戴 EEG 头带相结合。这种新型可穿戴 EEG 设备在头带上放置了柔软的干电极，并能够进行机载处理。我们获取了多个会话的运动 EEG 数据，并使用 TL 实现了高达 96% 的会话间准确度，大大缩短了校准时间并提高了可用性。通过每 100 毫秒在边缘执行一次推理，该系统估计可实现 30 小时的电池寿命。舒适的 BMI 设置配有微型 CNN 和 TL，为未来的设备持续学习铺平了道路，这对于解决会话间差异和提高可用性至关重要。索引术语 — 脑机接口、EEG、可穿戴医疗保健、可穿戴 EEG、深度学习、迁移学习
cctr：校准不确定性的轨迹预测 -
自主驾驶系统依靠精确的轨迹前词进行安全有效的运动计划。尽管努力提高预测准确性，但由于数据噪声和不完整的观察，固有的不确定性仍然存在。许多策略需要将预测结果形式化为分布，并利用差异代表不明显。然而，我们的实验研究表明，现有的轨迹预测模型产生了不可靠的不可估计的估计，需要进行其他定制的核心过程。另一方面，直接将电流校准技术应用于预测输出可能会产生亚最佳结果，因为对所有预分解使用了通用缩放器并忽略了信息性的数据提示。在本文中，我们提出了使用调节器（CCTR）的定制校准温度，这是一个通用框架，可以校准外部分布。具体来说，CCTR 1）采用基于校准的正规器将输出差异与预测与地面真相之间的差异相一致，并且2）使用上下文和历史信息为每个预测提供了每个预测的量身定制的温度缩放器。涉及多种谓词和计划方法的广泛评估表明，CCTR比现有的校准算法和不确定性意识方法的优越性，校准质量的11％ - 22％的显着提高，运动计划的17％-46％。