的生成,操纵和磁性域壁的传感是效率旋转器件设计的基石。半金属是为此目的而适合的,因为从自旋纹理处的自旋积累可以预期大型低场磁力信号。在一半金属中,la 1-x Sr x Mno 3(LSMO)锰矿被认为是其坚固的半金属基态的有前途的候选者,居里温度高于室温(t c = 360 K,x = 1/3)和化学稳定性。然而,由于各种磁磁性源的纠缠,即自旋积累,各向异性磁化率和巨大的磁化率,由于报道的值的差异很大,在报告的值中却差异很大,并且在报道的值中存在巨大差异。在这项工作中,在LSMO横形纳米线中测量了域壁磁磁性,其单域壁在整个路径上成核。磁阻的值超过10%,起源于由于传导电子对域壁的自旋纹理的误差效应而引起的自旋积累。从根本上讲,该结果表明了旋转纹理的非绝热过程的重要性,尽管与锰矿的局部t 2g电子相连。这些大的磁化值值足够高,足以编码和读取未来的氧化物自旋传感器中的磁位。
50/60Hz 0.99 最小 400W 输出(使用 SynQor ACF 滤波器)400Hz 0.97 最小 400W 输出(使用 SynQor ACF 滤波器)无功功率 34 VAR 115 Vrms 400Hz;超前,见注释 5 交流输入电流总谐波失真 4.5 % 115 Vrms 400Hz,满载,见注释 1 115 Vrms 时的各电流谐波失真水平低于 DO-160G/787B3/ABD0100.1.8 交流输入电流浪涌 1 Apk 符合 DO-160G 第 16.7.5 节,见注释 7 启用交流输入电流(无负载) 180 mArms 115 Vrms 输入,与 SynQor 滤波器一起使用时 禁用交流输入电流 50 mArms 115 Vrms 输入,与 SynQor 滤波器一起使用时 最大输入功率 950 W 最大输入电流 11.5 Arms 85 Vrms 输入 输出特性 满载时的输出电压设定点 见图 11 了解 VI 曲线 标准选项 27.5 28.0 28.5 Vdc Vin<250Vrms,如需更高的 Vin,请参阅应用说明 压降选项 25.0 25.5 26.0 Vdc 压降选项、电流共享分析 25.3 25.5 25.7 Vdc 压降共享操作的容差,请参阅注释 6 总输出电压范围 请参阅图 11 中的 VI 曲线 标准选项 27.2 28.8 Vdc Vin<250Vrms,如需更高的 Vin,请参阅应用说明 压降选项 24.7 29.0 Vdc 标准选项 电压调节 半载以上 过线 ±0.3 % Vin<250Vrms,如需更高的 Vin,请参阅应用说明 过载 ±2.0 % 过温 ±1.5 % 输出电压纹波和噪声 (400Hz) 请参阅注释 2 峰峰值 1.0 % RMS 0.3 % 工作输出电流范围 0 28.6 A 输出电流限制 设备在关机前继续运行 1 秒 115 Vrms 30 A 稳压 -28R 型号 230 Vrms 33 A 稳压 -28R 型号 最大输出电容 4,000 µF 半阻负载下启动 保持特性 典型保持电压 400 Vdc 保持电压范围 380 435 Vdc 保持电压随负载而变化 保持过压保护阈值 440 460 Vdc 保持欠压关断阈值 200 Vdc 保持电容 100 1000 µF 见注释 3 效率 115Vrms 时 100% 负载 89 % 效率曲线见图 1 230Vrms 时 100% 负载 91 % 效率曲线见图 1 注释 1:低于 D0-160 的各电流谐波失真水平, Airbus0100.1.8,波音 787B3 要求注 2:600µF 电解保持电容,典型 ESR 为 0.5Ω。纹波幅度取决于保持电容的电容和 ESR。注 3:转换器能够以至少 100µF 的保持电容运行,但如果需要电源系统,SynQor 建议至少使用 330µF
在实验室中已经实现了高度复杂的叠加状态[1]。尽管它们看起来很脆弱,但这种状态在量子信息和计算以及量子基础中的理论问题中至关重要。可能会感到惊讶的是,具有许多自由度的孤立系统自然地演变成宏观的叠加状态。这些状态包含正交成分,这些成分在宏观量中存在,例如通常被认为是自然界“经典”的大物体的位置或动量。在接下来的内容中,我们使用一个特定的示例(本质上是布朗运动的示例)来说明这一结果是如何遵循约翰·冯·诺伊曼(John von Neumann)[2]的1929年量子量表定理(QET)的。该定理在2009 - 10年的复活中已被遗忘了50多年[3,4]。QET包含与量子统计力学和量子力学基础相关的见解。我们对后一个主题的一些评论得出结论。QET超出了有关分离的量子系统中热促进的典型性(量度集中)结果[5]。典型性结果表明,大型系统的几乎所有纯状态ψ都最大地纠缠在一起,并且在除小的子空间1以外的所有内容都产生了一个density矩阵휌1,它接近归一化的身份,即微域密度矩阵。这意味着小子空间的热特性。QET专门集中在宏观观察物的子空间上,而不是微观自由度的一般子集。对状态von Neumann证明了系统的时间演变(千差线):所有初始状态ψ0都将大部分时间作为典型状态作为宏观空间的典型状态(请参见下面的等式(11)),当然是该定理所需的某些假设所需的某些假设[6]。下面给出的计算说明,对于大型系统的任何子空间(例如,包括一组宏观可观察物所定义的子空间定义),密度操作员휌1通过追踪在其他随机纯状态的自由度上引起的密度操作员是非常可能的,这是非常可能的接近휌1〜1。基于该措施的主导地位,人们可以启发性地说,即使系统以强烈侵犯该特性的特殊状态开始,动态演变也会导致其大部分时间在典型的状态下。QET为这种直觉提供了严格的基础。令{휙1,푗1}푛1= 1 = 1 = 1和{휙2,푗2}푛2= 1 = 1 = 1是两个标记为1和2的Hilbert Space的正对异性态的一组,带有身份操作员,具有身份操作员퐼1和퐼2。
(1) 一旦 TXD 处于显性状态的时间超过 (t TXD_DTO ),TXD 显性超时 (t TXD_DTO ) 便会禁用收发器的驱动器,从而将总线线路释放为隐性,防止因锁定总线显性而导致的局部故障。驱动器只能在 TXD 返回高电平(隐性)后再次传输显性位。虽然这可以保护总线免受锁定总线显性位的局部故障的影响,但它限制了可能的最小数据速率。CAN 协议允许最多 11 个连续显性位(在 TXD 上),以应对最坏的情况,即五个连续显性位后紧接着一个错误帧。这与 (t TXD_DTO ) 最小值一起限制了最小比特率。最小比特率可以通过以下公式计算:最小比特率 = 11/ (t TXD_DTO ) = 11 位 / 300 µs = 37 kbps。
通讯作者:Geidy E. Serrano,博士横幅Sun Health Research Institute 10515 W Santa Fe Drive,Bldg B,Bldg B,第3佛罗里达州Sun City,AZ 85351 PH:623-832-5608传真:623-832-5681 emage:623-832-5681电子邮件: https://orcid.org/0000-0002-9527-2011运行标题:
许多此类应用涉及不同电压域之间的通信,因此需要隔离这些 CAN 端口。在工业应用中隔离 CAN 端口的另外两个常见原因是防止节点之间的接地电位差 (GPD) 或提高电磁兼容性 (EMC)。当节点之间的距离变大或在嘈杂环境中将共模噪声耦合到 CAN 总线时,就会产生 GPD。这些 GPD 可能会导致数据损坏,甚至损坏收发器本身。在收发器和 MCU 之间添加电流隔离可以解决这个问题,因为隔离屏障的高阻抗可以保护敏感的 MCU 侧电路,同时允许 CAN 收发器和 MCU 之间进行可靠的通信。此外,系统设计人员可以利用隔离屏障来提高整个系统的 EMC 抗扰度,例如 IEC ESD/EFT/Surge。有关此主题的更多详细信息,请参阅白皮书:如何使用隔离来提高工业系统中的 ESD、EFT 和浪涌抗扰度
摘要 派姆单抗 (Keytruda®) 是一种抗程序性细胞死亡 1 特异性单克隆抗体,已成为无法切除的晚期微卫星不稳定性高结直肠癌的标准二线化疗药物。多种免疫相关不良事件 (irAE),特别是内分泌病变,与派姆单抗的使用有关。我们在此报告一例转移性结肠癌患者因派姆单抗诱发的单独促肾上腺皮质激素缺乏症。一名 65 岁女性因疲劳来我院就诊,近期曾于 3 年前行盲肠粘液癌原发性切除术和肝切除术治疗肝转移。手术 2 年后发现腹膜播散。患者使用了几种细胞毒和分子靶向药物的化疗方案,但转移瘤逐渐进展。由于对治疗有抵抗力,开始使用派姆单抗单药疗法。经过 2 个周期的派姆单抗治疗后,患者严重疲劳。实验室数据显示皮质醇水平极低。其他所有值都在正常范围内。磁共振成像显示垂体无肿块。通过多次耐受性测试,我们诊断出派姆单抗引起的单独促肾上腺皮质激素缺乏症。皮质醇治疗后,患者的症状迅速改善。在 5 个周期的派姆单抗治疗后,腹部增强计算机断层扫描显示,腹膜周围肿瘤大小
(1)应根据应用程序的特定设备隔离标准来应用蠕变和间隙要求。应注意保持板设计的爬路和间隙距离,以确保隔离器在印刷电路板上的安装垫不会降低此距离。印刷电路板上的蠕变和清除相等。诸如插入凹槽,肋骨或两者都在印刷电路板上的技术用于帮助增加这些规格。(2)在空气或油中进行测试,以确定隔离屏障的内在浪涌免疫力。(3)明显电荷是由部分放电(PD)引起的电气放电。(4)屏障的每一侧的所有销钉都绑在一起创建了两个针线设备。
摘要。为了指导未来关于管理人工智能 (AI) 的讨论,本文提出了一个具有五个成熟度级别的 AI 管理框架,这些框架与自动驾驶框架的五个级别相当,从无自动化到完全自动化。如果公司超越了孤立无知(0 级),它们将具有初始意图(1 级),通常会发展为独立主动性(2 级)。更高级的管理将导致交互式实施(3 级)和相互依存的创新(4 级)。在此基础上,人工智能与人类知识的紧密结合可通过综合智能(5 级)实现可持续的竞争优势。该框架借鉴了基于智能的公司绩效方法,并为组织中的人工智能成熟度评估提供了基础。它进一步有助于识别许多公司的管理挑战以及主要的组织限制,即使在那些通常被视为人工智能领导者的公司中也是如此。
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