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了解莫桑比克的农业产出
摘要：本文通过利用先进的遥感技术并借鉴了成功的农业发展示例，对莫桑比克的农业土地覆盖范围进行了全面分析，以提出莫桑比克的战略途径。研究利用了Sentinel-2卫星图像，再加上机器学习算法，以准确地绘制和评估该国的农业土地，表明农业仅占莫桑比克土地面积的12％。通过检查某些国家所经历的农业转型或“绿色革命”，可以提炼规律和必要条件，然后将其与莫桑比克的抗议者进行比较。这项研究不仅提供了一个模型，该模型是遥感等新兴技术如何为农业状况提供依据，还提供了重要的见解，以了解混凝土瓶颈可能会阻止莫桑比克的农业发展。
儿童加速度计输出校准
FREEDSON, P.、D. POBER 和 KF JANZ。儿童加速度计输出校准。《运动医学科学》，第 37 卷，第 11 期（增刊），第 S523-S530 页，2005 年。了解儿童和青少年体育活动行为的决定因素对于设计和实施增加体育活动的干预研究至关重要。使用各种类型的运动检测器评估体育活动行为的客观方法已被推荐作为该人群自我报告的替代方法，因为它们不受自我报告测量所需的儿童回忆相关的许多错误来源的影响。本文回顾了四种最常用于评估儿童体育活动和久坐行为的加速度计的校准。这些加速度计是 ActiGraph、Actical、Actiwatch 和 RT3 三轴研究跟踪器。本文回顾了描述使用直接测量的能量消耗作为标准校准这些设备的回归建模方法的研究。本文介绍了几项研究中对应于不同活动强度的能量消耗或计数范围的点估计值。对于给定的加速度计，定义 3 和 6 MET 边界的计数截点在所审查的研究中存在很大差异，尽管大多数研究在测试方案中包括步行、跑步和自由生活活动。建议使用原始加速度信号的替代数据处理作为一种可能的替代方法，其中实际加速度模式用于表征活动行为。本文介绍了定义儿童和青少年加速度计校准最佳实践的重要考虑因素。关键词：体力活动测量、运动传感器、青少年 T
带数字输出的温度传感器 - OM3BC
测量占空比的一种简单方法是使用微控制器。只需将传感器输出连接到微控制器的输入之一即可。借助一个小程序，可以感知输入是高还是低。由于控制器的指令时间，此采样速度受到限制。因此，要达到所需的精度，必须在多个传感器周期内进行采样。这种工作方式还具有过滤噪声的优势。从信号处理理论可以得出，传感器信号频率、采样率和采样噪声之间存在固定的比率。这种采样噪声限制了精度，相当于：
计算机输出作为证据 - 咨询文件
我们欢迎这一提及，因为我们意识到，现有的与计算机输出可采性有关的法律框架需要审查。自 1996 年《证据法》修正案通过和 1998 年《电子交易法》通过以来，信息技术的快速发展给法律界带来了新的挑战。证据规则也未能免受这种压力。与此同时，我们也意识到，在 1996 年修订现有计算机输出条款时，立法框架和政策已经经过了仔细考虑。制定规范电子证据采纳的政策需要深入的法律研究和对相关技术及其演变的理解。
智力输出5培训计划覆盖
根据这种模型，整体学习过程由两个主要维度组成：实际从事某些活动或在给定环境中生产真实产品的身临其境的体验，例如学校实验室或培训设施，或工作场所本身。这是开发e-Mobility硬技能的维度，这要归功于3个主要要素的相互作用：人（学习者和培训师）作为过程的主题；工具（例如技术，设备和机械）作为使学习过程成真的工具；电动/混合动力汽车或其中一种或多种组件，是学习过程本身的对象。此类3个要素相互作用的结果是相关测试的预期学习目标本身，或者是汽车部门的绿色技能。
SENSYLINK微电子（CT7035L）模拟输出...
⚫ 工作电压：1.8V 至 5.5V ⚫ 平均静态电流：7uA（典型值） ⚫ 温度精度：10°C 至 30°C 之间为 ±0.35°C（最大值）（K 版本）-50°C 至 150°C 之间为 ±1.0°C（最大值）（K 版本）10°C 至 50°C 之间为 ±1.5°C（最大值）（非 K 版本）-40°C 至 125°C 之间为 ±3.5°C（最大值）（非 K 版本） ⚫ 斜率增益 [mV/°C] 多种选项：CT7035LA，19.5；CT7035LB/J，10.0 CT7035LC，6.25；CT7035LD，-5.5 CT7035LE，-8.2； CT7035LF，-10.9 CT7035LG，-11.77； CT7035LH，-13.6 CT7035LK，-5.8； ⚫输出短路保护 ⚫温度范围：-50°C 至 150°C 3. 应用
从不稳定的输入到强劲的输出
对于瘫痪患者，脑机接口 (BCI) 可以通过直接与大脑交互将运动意图转化为动作来恢复自主运动。性能最佳的 BCI 通过植入的微电极监测与运动相关的神经信号。为了将监测到的信号转换成命令，需要训练解码器找到从记录的神经活动到控制信号的映射。BCI 在开发方面的进步使其能够用于一系列应用，例如快速打字、控制拟人机械臂、生成合成语音以及刺激瘫痪肌肉以实现伸手和抓握 1 – 4 。然而，随着时间的推移而产生的神经记录不稳定性对维持强大的闭环性能提出了挑战。例如，植入电极的轻微位移（相对于周围脑组织）会导致记录的神经元身份发生变化，并导致日内和日间不稳定，从而干扰意图的解码 5、6。据《自然生物医学工程》报道，Byron Yu 及其同事现在表明，通过利用大量神经元活动背后的“隐藏”结构（称为低维神经流形）可以稳定 BCI 的解码性能 7 。神经流形表示跨神经元协调活动的模式，仅通过观察单个神经元活动是无法识别的 8、9（图 1a）。它们被认为反映了底层神经回路施加的约束 9 。依赖于神经流形的 BCI 解码器使用两阶段方法：降维阶段将单个神经元的活动映射到底层流形上，然后将流形映射到运动上。由于流形是从皮质神经元的小随机样本计算得出的，因此可以将许多不同的记录神经元集映射到同一流形上 10 – 14 。这些流形及其解码输出与行为具有一致的关系
冠状病毒及其对英国经济产出的影响
最近的分析解释了我们分析 GDP 的最新立场，包括我们将如何继续承认“技术性”衰退，即至少连续两个日历季度 GDP 萎缩。虽然这些早期估计仍有修改的可能，但我们更愿意关注因冠状病毒大流行而发生的收缩幅度。很明显，英国正处于有记录以来最大的衰退中。我们最新的估计显示，英国经济现在比 2020 年 2 月萎缩了 17.2%，其影响在那些受公共卫生限制和社交距离影响最大的行业中最为明显。