2 • 四个独立可编程数字滤波器 AMC1210 是一款四通道数字滤波器,专为电机控制应用中的电流测量和旋转变压器位置解码而设计。每个输入都可以接收独立的 delta-sigma (ΔΣ) 调制器位流。位流由四个可单独编程的数字抽取滤波器处理。AMC1210 还提供灵活的接口和全面的中断单元,允许定制数字功能和即时数字阈值比较,以进行过流监控。
初级保健提供者是医疗保健信息最值得信赖的来源之一,也是疫苗推广的重要资产。初级保健提供者必须配备资源、信息和数据工具,以便有效地向患者传达疫苗的重要性。使用疫苗追踪器和这些推广资源与您的患者进行这些讨论。
注意:为获得最佳过滤性能,建议至少每年更换一次过滤器。每年更换一次可降低因长期接触化学品而导致的任何泄漏的可能性。Pall 对其过滤器的保修期为发货之日起 1 年。
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多传感器组合导航在水下传感器网络中得到了广泛的应用,它提高了单传感器的跟踪精度,且具有较好的容错能力。多传感器数据融合有两种基本结构:集中式融合和分布式融合。集中式融合将所有数据收集到融合中心进行处理,因此不存在任何数据丢失,集中式融合是最优的,但集中式融合计算和通信负担过重,容错能力差。分布式融合近年来受到越来越多的关注。20世纪90年代,NA Carlson提出了联邦滤波器[1]。联邦滤波器由一个全局滤波器和若干个局部滤波器组成,各局部滤波器彼此独立,采用各自的滤波算法,处理各自的测量信息并生成局部的跟踪路径。全局滤波器只能融合局部滤波器生成的路径[2]。传统的联邦滤波器使用KF作为局部滤波器,这导致传统的联邦滤波器只能跟踪线性运动目标。但测量函数往往是非线性的,KF不能利用非线性信息,因此该算法采用UKF作为局部滤波器。此外,为了识别故障传感器,将动态信息分配设计为子滤波器协方差矩阵的迹与全局协方差矩阵的迹的比值。仿真结果表明,该算法能很好地跟踪非线性系统,且精度优于UKF算法,并且能放大子系统的软故障灵敏度,从而易于识别故障传感器。
nn 过滤袋的结构由多达 12 层的介质组成,每层介质的细度越来越高 nn 100% 聚丙烯设计代表“无硅”材料 1,结合在经济且易于处理的过滤袋中 nn PROGAF 过滤袋由最细的疏水性聚丙烯纤维制成,需要用水溶液润湿(每盒 PROGAF 过滤袋都附有详细的使用说明) nn 伊顿强烈建议使用插入工具,以便于将过滤袋插入袋式过滤器外壳,并确保过滤袋在抑制篮内的正确对齐
巨大的文献认为,建议算法通过创建“过滤器泡沫”和“兔子洞”来推动政治两极分化。我们使用四个实验与近9,000名参与者进行,我们表明操纵算法建议创建这些条件对观点的影响有限。我们的实验采用了一个定制的视频平台,该平台具有自然主义的,类似YouTube的界面,展示了真实的YouTube视频和建议。我们通过实验操纵YouTube的实际推荐算法来模拟过滤器的气泡和兔子孔,通过提出意识形态平衡和倾斜的选择。我们的设计使我们能够干预反馈循环,该反馈循环困扰了算法极化的研究 - 建议供应和用户对内容的需求之间的复杂相互作用 - 检查对政策态度的下游影响。我们使用超过130,000个实验操纵的建议和31,000个平台互动来估计建议算法如何改变用户的媒体消费决策,并间接地改变其政治态度。我们的结果对广泛循环的算法极化理论的怀疑,表明即使是对现实世界建议的重型(尽管短期)扰动也对政策态度的因果影响有限。鉴于我们无法检测算法效应的一致证据,我们认为有关算法引起的极化的主张的举证责任发生了变化。我们的方法论捕获并修改了现实世界推荐算法的输出,为将来研究黑盒人工智能系统提供了前进的途径。我们的发现揭示了在学术实验中可检测到的效果大小的实际限制。