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Ku/C/L/S波段卡塞格林馈源设计
技术转让和工业接口部 (TTID)、PPG 空间应用中心 (SAC)、ISRO、Ambawadi Vistar、艾哈迈达巴德 - 380 015 电子邮箱：ttid@sac.isro.gov.in 传真：079-26915817 https://www.sac.gov.in/SAC_Industry_Portal
6061 T6 铝和 Kovar 铝镀金
技术转让和工业接口部 (TTID)、PPG 空间应用中心 (SAC)、ISRO、Ambawadi Vistar、艾哈迈达巴德 - 380 015 电子邮箱：ttid@sac.isro.gov.in 传真：079-26915817 https://www.sac.gov.in/SAC_Industry_Portal
可再生能源产生技术用于脱碳的城市垂直建筑：通往净零>的路径
1计算建模和工业技术（PPG MCTI），Senai Cimatec大学中心，萨尔瓦多41650-010，巴西； ramphael.oliveira@gmail.com（r.s.d.o.）; 2工业管理和技术（PPG GETEC），Senai Cimatec大学中心，萨尔瓦多41650-010，巴西3萨里以人为中心的人工智能研究所，工程与体育科学学院，萨里大学，萨里大学，吉尔福德大学，吉尔福德大学，苏里岛，苏里GU2 7XH，UK 4 GUAL IK AIRDERIONS（GU2）吉尔福德，萨里GU2 7XH，英国5应用和创新研究中心 - 萨尔瓦多41741-020，巴西6精确和地球科学系，巴伊亚大学 - 乌纳尼布州立大学，萨尔瓦多41741-020，巴西 *
石墨烯基柔性和柔性电路板的设计与应用...
图 3 (a) 基于皱纹石墨烯-AuNPs 混合结构的光电探测器集成在隐形眼镜上及其光响应。[31] 经皇家化学学会许可转载。(b) 当激光点照射电极之间的 rGO 区域时，会发生光伏响应，并且与激光点的位置有关。[32] 经 Springer Nature Limited 许可转载。(c) 用半导体量子点光电探测器敏化的柔性石墨烯的摄影图像和示意图。(d) 基于光电探测器的反射模式和透射模式 PPG 的光电容积图 (PPG) 的示意图和 (e) 摄影图像。(f) 光电探测器透射和反射模式的归一化 PPG 结果。[36] 经美国科学促进会许可转载。 （g）由五苯有机半导体、金纳米粒子（AuNPs）构成的柔性石墨烯光电探测器的示意图和照片图像。（h）石墨烯光电探测器的存储性能。[33] 经美国化学学会许可转载，版权所有。（i）柔性石墨烯/钙钛矿光电探测器阵列（24×24像素）的示意图和照片图像。（j）用于颜色辨别的柔性石墨烯/钙钛矿光电探测器图像传感器的示意图和相应的输出图像。[34] 经中国科学出版社许可转载。
五年住房土地供应和交付
▪第77段，该段解释说，证明5YHL（或在某些情况下4YHLS）的要求是最低要求，并解释说，应根据所采用的战略政策中规定的住房要求或在当地住房需要超过五年的历史来衡量供应。脚注42解释说，如果已经审查了所采用的住房要求并发现不需要更新，则应使用它。脚注42还解释说，在使用局部住房需求的地方，应使用PPG中设定的标准方法来计算。第77段和脚注43还解释说，在最新的HDT结果小于85％的情况下，应适用20％的缓冲区。最后，该框架的第77段指出，PPG提供了有关计算住房土地供应的进一步信息，包括可以解决过去的不足或供应过度的情况；
机器人噪音：对电生理测量和建议的影响
评估人机交互 (HRI) 对于理解机器人为日常生活带来的价值至关重要。本文研究了机器学习分类技术在 HRI 期间解释生理信号的稳健性，考虑到机器人行为可能引起的伪影。通过一项涉及三个认知努力水平的 30 名参与者的用户研究探讨了这一现象。本研究使用了各种生理传感器，包括脑电图 (EEG)、光电容积描记法 (PPG) 和皮电活动 (EDA)。结果表明，EEG 和 PPG 信号受到机器人引起的噪声的影响，而 EDA 则不受影响。通过改变预处理参数，EEG 也被清除了机器人噪声，并且表现出比 EDA 更好的性能。该研究强调了仔细选择信号、平衡稳健性和信息量的重要性，并强调了预处理对于确保准确分类与用户心理状态相符的重要性。
DNA条形码在识别...
1 ppg在生物科学中，隆德纳PR，leshibatta@gmail.com； 2北部州立大学帕拉纳大学教授-PR，dhiego@uenp.edu.br; 3可持续发展顾问Auren，le_celestino@aurenenergia.com.br; 4可持续发展经理Auren，jarbas.souza@aurenenergia.com.br; 5 Londrina-pr州立大学教授，oscar.shibatta@gmail.com。
一种基于深度学习的高效解决方案，利用可穿戴传感器识别脑力负荷的相对变化
摘要 — 在本文中，提出了一种自动识别心理工作量相对变化的新解决方案。使用可穿戴传感器收集 26 名人类受试者在执行三个难度级别 n ∈{1, 2, 3} 的 n-back 任务时的 EEG、EDA、PPG 和眼动追踪数据。目标是通过将当前信号窗口与前一个信号窗口进行比较来识别心理工作量是增加、减少还是稳定。所提出的三类分类器主要使用 CNN 层和新颖的合并层，该合并层系统地捕获两个检查窗口的局部段之间的相互作用。事实上，它受到了基于 Transformer 和 CNN 的网络在时间序列分类方面的竞争成功的启发。在所提出的解决方案利用了 CNN 网络的效率的同时，由于提出了合并层，它还与 Transformer 类似，具有捕获序列局部事件之间相互作用的能力。在准确性方面，实验结果表明，在眼球方向、PPG 和 EEG 数据上，所提出的解决方案优于经典 CNN、BiLSTM 和 transformer 网络，而在眼球瞳孔直径和 EDA 数据上，其性能与 transformer 网络相当。实验结果显示，每个时期的平均训练时间明显小于 transformer 和 BiLSTM 网络。索引术语——心理工作量 (MWL)、深度神经网络 (DNN)、时间序列分类 (TSC)、眼动追踪、光电容积图 (PPG)、脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA)、n-back 任务、transformer 神经网络、卷积神经网络 (CNN)。
高保真ppg-to-ecg翻译的区域限制扩散模型
心血管疾病（CVD）的高流行率要求可访问且具有成本效益的连续心脏监测工具。尽管心电图（ECG）是黄金标准，但连续监测仍然是一个挑战，导致探索光摄影学（PPG），这是一种有希望的但更基本的替代方案，可在消费者可穿戴设备中获得。这个概念最近引发了将PPG转化为ECG信号的兴趣。在这项工作中，我们介绍了区域限制扩散模型（RDDM），这是一种新型扩散模型，旨在捕获ECG的复杂时间动力学。传统的扩散模型，例如deno deno扩散概率模型（DDPM）在捕获整个信号中不可分犯的噪声过程中捕获这种细微差别时面临挑战。我们提出的RDDM通过企业进行了一个新颖的远期过程来克服这种限制，该过程有选择地将噪声添加到ECG信号中的QRS复合物等特定区域（ROI），以及一个反向过程，该过程散布了ROI和非ROI区域的差异。定量实验表明，RDDM可以在少于10个扩散步骤中从PPG产生高保真性ECG，从而使其非常有效且在计算上有效。此外，为了严格验证所产生的ECG信号的有用性，我们引入了心脏桥，这是针对各种心脏相关任务的全面评估基准，包括心率和血压估计，压力分类以及对心房颤动和糖尿病的检测。我们的详尽实验表明，RDDM在心脏座位上实现了最先进的表现。据我们所知，RDDM是生物信号域中交叉模式信号转换翻译的第一个扩散模型。据我们所知，RDDM是生物信号域中交叉模式信号转换翻译的第一个扩散模型。
ARC-12206-001-R1概述电池安全管理计划
Alarp低于合理可行的电弧雅培风险咨询有限公司能源存储系统BMS电池管理系统BOM材料法案CID CID当前中断设备DBSMP详细的电池安全管理计划EMCELCNETO EMC EMC EMC EMC电磁磁性磁通量电力技术委员会NFCC国家消防局NFPA NFPA国家消防协会obsmp概述电池安全管理计划OC在电压PPG PPG计划实践指导指导PTC ptc ptc登记，评估，评估，授权和限制化学物质的限制范围限制危险性的率级安全性的范围内， SQEP合格且经验丰富的人SRD系统要求文件SWG安全工作组英国英国UL承销商实验室美国美国紫外线