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A20-TX v1.00 用户指南
● 全球 VHF 和 UHF 调谐范围从 169 MHz 到 1525 MHz。 ● 电池运行时间长达 12 小时。 ● 使用可充电锂电池或标准 AA 电池，环保运行。 ● 通过 USB-C 内置电池充电器。 ● 通过 A20-Remote 配套应用程序以及通过长距离 NexLink 从 A20-Nexus 和 A20-Nexus Go 完全远程控制 A20-TX。 ● 最先进的 100% 数字长距离调制可提供市场上任何系统的最长传输距离。 ● 射频功率输出从 2 mW 到 40 mW。 ● Lemo 输入支持 2 线或 3 线单声道领夹式麦克风、平衡麦克风、可切换 12、48V 幻象、平衡线路电平、AES3、AES42（兼容 Schoeps SuperCMIT）和吉他（带可选的 A20-TX 智能吉他线）。 ● GainForward 架构 – 无需担心 A20-TX 上的增益控制。● 完整的 10 Hz - 20 kHz 音频带宽。● 内置 8 系列、全平衡麦克风前置放大器（140 dB 动态范围）。● 超静音领夹式麦克风前置放大器（134 dB 动态范围）。● 内置 32 位浮点数，48 kHz 录音到可移动微型 SD 卡（不包括在内）。● 内置超稳定时间码，通过无线 NexLink 自动卡住。● 阳光下可读的电子纸屏幕，用于控制和显示。关机时显示内容保持不变。● USB-C 用于与 A20-Nexus 配对、文件卸载、充电和时间码卡住。● 可选的 A20-TX 开关，用户可编程、磁感应、物理可拆卸、卡口式开关。
裁决
针对丹尼尔·伯格曼·安德森 DIF 兴奋剂委员会对该委员会编号的案件做出了以下决定。 8/2024，丹麦反兴奋剂协会起诉丹尼尔·伯格曼·安德森：2024 年 6 月 27 日，丹麦反兴奋剂协会 (ADD) 将丹尼尔·伯格曼·安德森 (被告) 告上兴奋剂委员会，指控其违反了国家反兴奋剂规则 (反兴奋剂规则) 第 2.2 条关于使用违禁物质的规定。 ADD 要求对被告处以 4 年禁令，参见。反兴奋剂规则第 10.2.1 条，或者禁赛 2 年，参见反兴奋剂规则第 10.2.2 条，自 2023 年 6 月 25 日起取得的比赛成绩将被取消资格，参见。反兴奋剂规则第10.10条。该案于 2024 年 12 月 16 日在兴奋剂委员会会议上以书面形式审理。该案由 Mikael Friis Rasmussen（主席）、Helle Bosselmann 和 Helle Qvortrup 审理。案情介绍：ADD 称，2023 年 6 月 25 日，被告在由专业协会 GymDanmark 组织的丹麦功能性健身锦标赛比赛中被选中接受兴奋剂检查。被告提交了兴奋剂检测，样本经过两次分析。样本的第一次分析显示了两种违禁物质——克伦特罗和诺龙的痕迹，第二次分析则显示了添加的睾酮和诺龙的痕迹。在两种分析中，物质的浓度都非常低，因此兴奋剂样本被归类为阴性。
AJPFIZİKA2025卷xxxi№1，节
2 SR 2 CACU 2薄膜开口，该膜是根据2的极端温度进行的，将BCS-Einstein冷凝物的BCO理论模型研究到理论模型中。 div>跨界温度（τcr）在探索的极限材料（τcr）的2D通量中，地层的相干长度（ξL）。 div>同时，即将接近平均面积的临界温度（TC MF）也取决于温度温度（T C），Ginzburg。 div>关键字：极端变速箱，连贯的Longugu，交叉温度DOI：10.70784 / azip.2.2025111介绍当前，众所周知，它将购买高度关键的多临界游行游行。 div>使用分子束上皮的方法从激光[2]中获得Ste-Ximetric含量[1]，陶瓷nisgaqah [2]，使用二极管授粉[3]，高频脑力甲授粉[4]和高频膜开始使用高频膜。 div>该方法的两种形式的收到的特征是复杂的技术制备，其组件由特殊的化合物组成。 div>最近，发现了两种材料的发现，以及购买薄膜（50-200 mkm）的购买，以及收购50-200 mkm的收购）。 div>他们的购买Techno-logi非常简单，可以轻松获得薄层的胶片。 div>因此，他们的购买不需要由复杂技术制剂和组件的特殊化合物组成。 div>应该在同一时间使用模具方法购买各种极端主义结构。 div>让我们以下面的方式考虑两层-CA-CA-CA-O两层厚层材料。 div>5]这是带有盖章密封方法的BI-SR-CA-O实质性螺旋。 div>Extreme Bi-SR-CA-CA-O for the pliased compositions to get the plyonka, the pie was developed by adding oxalatic compounds and surface active agent to organic solvents. div> 抛光月份的MGO用作基础。 div>Extreme Bi-SR-CA-CA-O for the pliased compositions to get the plyonka, the pie was developed by adding oxalatic compounds and surface active agent to organic solvents. div>基础。 div>
使用量子机器学习检测困倦...
Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。 脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。 虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。 变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。 本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。 QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。 1。Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。1。EEG信号已进行预处理，以提取相关特征，例如Higuchi分形维度，复杂性和迁移率以及统计特征。结果将与经典MLP模型进行比较。这项工作有助于探索QML嗜睡的背景，在文献中尚未对此进行广泛研究。它是QML模型适合此类数据的概念证明，并且随着量子计算的不断发展，可以进一步改进。关键字：脑电图。量子机学习。嗜睡检测。诊断。变异量子算法。简介量子力学提出了一种用于解决计算问题的新范式，有时比经典方法具有显着优势，例如在质量分解或量子系统模拟中（Maior等，2023）。在这项研究中，我们通过变异量子算法（VQA）利用量子机学习（QML）来分析一个实际问题 - 使用现实世界脑电图（EEG）时间序列数据检测嗜睡。我们在此扩展的摘要中分析了ULG多模式嗜睡数据库（也称为Drozy）的主题8（Massoz等，2016）。从脑电图数据中准确检测嗜睡对于确保行业和关键过程的安全至关重要。疲劳的工人可以在工作场所构成重大风险，尤其是在涉及危险行动的行业和