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Aeroflex / Weinschel 微波和射频组件及子系统
Aeroflex / Weinschel 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.2 型号索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.4-6 产品索引 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.6-8 快递和 Argosy 销售。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.9-11 新产品 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.12-14 固定同轴衰减器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.15-80 终端和负载。。。。。。....................81-132 可变衰减器（连续和步进） ........133-150 功率分配器和分配器 ....................151-164 移相器 ......................。。。。。。.165-170 直流模块 .。。。。。。。。。。。。。。。。.................171-176 同轴适配器 ............................... 177-184 平面盲配® 连接器 .................185-192 Planar Crown ® 连接器系统 ................193-198 可编程衰减器和衰减器/开关控制器 ..................199-260 子系统和配件 .....................261-282 美国销售代表 ........................283 全球销售代表 ...................284 订购信息 ................。。。。。。。。。.285 按字母顺序索引。。。。。。。。。。。。。。.............286-287 RoHs 合规性 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.287
2021 年年度报告
该方法在《光科学与应用》杂志的一篇新文章中进行了详细介绍，文章名为《用于高效、广角、高精度光束控制的微型平面望远镜》，该方法解决了当前技术的固有局限性。也就是说，从自动驾驶汽车上的光检测和测距 (LiDAR) 到高精度卫星对卫星通信等所有领域所使用的技术只能在有限的范围内提供准连续的控制。吴建议利用具有数百年历史的科学工具加上现代元素来扩大控制范围：即采用现代液晶光学器件的望远镜。基于这一想法，吴和同事们展示了基于液晶聚合物平板光学器件的轻巧、经济高效的微型平面望远镜，用于光学角度放大。这代表了平面液晶光学器件超越当前发展的新里程碑。
多视角脑肿瘤分割（MVBTS）
图 2. 平面和三平面网络的概念。（a）轴向平面网络，其中在轴向图像上训练的 CA、CCSA 和 SCSA 网络的分割结果被组合以生成结果。同样，我们可以创建一个冠状集合和一个矢状集合。（b）三平面网络的概述，其中在轴向、冠状和矢状图像上训练的单个注意网络（例如 CA 网络）生成的分割结果被组合以生成结果。在三个正交平面上训练的 CCSA 和 SCSA 注意网络会生成类似的分割结果。
多视图脑肿瘤分割（MVBTS）
图2。平面和Triplanar网络的想法。（a）将轴向平面网络从轴向图像进行训练的CA，CCSA和SCSA网络的分割结果组合在一起以产生结果。同样，我们可以创建冠状合奏和矢状 - 合奏。（b）Triplanar网络的概述，在该网络中，从轴向，冠状图像和矢状图像中训练的单个注意网络（例如，CA网络）产生的分段结果合并为生成结果。通过在三个正交平面训练的CCSA和SCSA注意网络中生成类似的分段结果。
树分解
4在图中的树中分类27 4.1图形定理的较弱版本。。。。。。。。。。。。。。。27 4.2网格和棕褐色。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.3不包括平面图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 4.3.1分离和k -meshes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 4.3.2找到R -Grid未成年人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4.4有界树宽度的良好排序图。。。。。。。。。。。。。36 4.4.1对称的下函数和分支宽度。。。。。。。。37 4.4.2有界分支宽度的良好排序图。。。。。。。40 4.4.3将平面图排除为未成年人的含义。。。。。。。。42 4.5 kuratowski定理的概括。。。。。。。。。。。。。。。。。。43
像素探测器的未来方向：时间和像素大小......
硅传感器研发混合 SoI CMOS 单片 CCPD 演示器 CLICpix Cracov CLIPS (CLIC) ALICE 调查员 CLICTD Malta/Monopix ATLASpix(Mu3ePix) C3DP+CLICpix 传感器平面平面平面 HR-CMOS 标准 HR-CMOS 改进工艺 HV-CMOS 连接至读出电子元件凸块粘合 SoI SoI 单片单片单片 CC 带胶 ASIC 技术 (nm) 65 200 200 180(TJ) 180(TJ) 180(TJ)/150(LF) 180(AMS)/150(LF) 65 厚度 (µm) 50 / 200 300 / 500 100 / 500 100 50 / 100 100 60 50 间距/单元尺寸 (µm x µm) 25 x 25 30 x 30 20 x 20 28 x 28 30 x 300 36 x 36 40 x 130 25 x 25 命中分辨率 (µm) 9 / 3.5 5/2 4 4 12 7 时间分辨率 (ns) 6 < 10 5 7 最大 NIEL (1 MeV neq/cm2)/TID (Mrad) O(10
IMAPS波兰2024会议计划
Session Chair: Kalina Detka Oral presentations: Szymon Wójcik, Andrzej Dziedzic, Effects of high temperature ageing on thermoelectric properties of planar thick-film Ca 3 Co 4 O 9 -Ag and Ca 2.7 Bi 0.3 Co 4 O 9 -Ag thermopiles Marcin Myśliwiec, Ryszard Kisiel, Mirosław J. Kruszewski, Study of mechanical and Agal界面Samaneh Shahsavarifar，PawełJakóbczyk，Robert Bogdanowicz的热性能，用固态超级能力应用程序Sanju Gupta，Ammon Johnston，Saiful Khondaker，Saifor Khondaker，Optoelectronic properties hosepteries fors of opoelectronic properties sanju gupta的激光诱导的石墨烯的化学修饰，用于固态超级能镜应用。光引起的能量收集应用会议大会门厅10:20 - 11:10
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。