激光器是一种通过基于电磁辐射的刺激发射的光学扩增过程发出光的装置。术语“激光”是“通过刺激辐射的发射来放大光”的首字母缩写。爱因斯坦在1917年使用木板的辐射定律给出了激光的第一个理论基础,该定律是基于概率系数(爱因斯坦系数),用于吸收和自发和刺激电磁辐射的自发性和刺激发射。在694 nm处产生脉冲红色激光辐射的灯。伊朗科学家贾万(Javan)和贝内特(Bennett)使用HE和NE气体的混合物以1960年的1:10的比例制作了第一个气体激光器。R. N. Hall展示了1962年由砷化甘露尼德炮(GAAS)制成的第一个二极管激光,该激光在850 nm处发射辐射,并于同年后来开发了第一个半导体可见光的光线激光。激光与其他光源不同,因为它发出了高度连贯,单色,方向和强烈的光束。这些属性发现它们在许多应用中都有用。在其许多应用中,激光器用于光盘驱动器,激光打印机和条形码扫描仪; DNA测序仪器,光纤和自由空间光学通信;激光手术和皮肤治疗;切割和焊接材料;用于标记目标以及测量范围和速度的军事和执法设备;和激光照明在娱乐中显示。
虚拟现实(VR)已知会引起大脑运动区域的大量激活。尚不清楚虚拟现实在多大程度上会触发感觉运动系统,更特别地,它是否会影响较低的神经水平。在这项研究中,我们旨在评估VR模拟具有挑战性和压力的姿势情况(Richie的木板经验)是否可以干扰15位健康的年轻参与者中姿势肌肉的脊柱兴奋性。三头肌肌肉的H-Re the ex在参与者站立并戴着VR头戴式耳机的同时,通过电神经刺激引起。参与者经历了几种情况,在此期间唤起了刺激:站立(Novr)站在地面上的VR(地面VR),站在建筑物的边缘(plankVr)(plankVr)(plankVr),并从建筑物(Fallowvr)掉下来。在整个实验过程中,测量了三头肌肌肉的肌电活性。腿部和头部运动也通过加速度计来测量以说明身体振荡。首先,在条件之间,头部旋转和肌电活性没有差异。第二,从novr到GroundVR和PlankVr不影响三头肌H-Re-Refex(H Max / m max)。最显着的发现是在跌落过程中H-Re-ex的急剧下降(Novr和FallingVR之间的47±26.9%,P = 0.015)。建议在VR中遇到姿势威胁有效地调节脊柱兴奋性,尽管保持了安静的站立姿势。这项研究表明,模拟掉落的模仿神经调整在实际的姿势挑战任务中观察到的神经调整。
在西方的传统中,人们认为运动是由神经中的流体或精神产生的,来自内心,或者根据某些少数群体的观点,是大脑。到1630年代,当人们了解到心脏只是一个泵时,笛卡尔表明,运动和大脑功能是通过液压机制发生的,与他在巴黎公园中移动的雕像中观察到的运动和大脑功能相似。,但是切割神经表明没有这样的流体。这个左派思想家丧失;在1670年代,先驱显微镜扬·斯威默丹(Jan Swmersdam)建议,从神经上移动的任何东西都可能就像振动沿着一块木板流动,但他不能建议这可能是有效的(Swmermdam,1758年)。当时,关于大脑功能的大多数想法都使用了机械隐喻 - “印象”一词仍然在日常使用中,这意味着刺激推向了大脑的结构,留下了它们的形状 - 一种印象。尽管具有力量和寿命,但这些想法还是未能对科学的基本考验 - 没有证据。掌握了18世纪下半叶的电力,允许对孤立的神经和最终在大脑上进行精确的实验,从而导致有关大脑功能的新的,更有信息的隐喻。它也具有矛盾的效果 - 因为电语的语言基于水性隐喻(当前,流量等。),我们对大脑功能的思考的各个方面被拉回旧的液压隐喻。更加重要的是,随着1830年代后期的电报系统的发展,有一个强大的相似之处:神经系统被描述为
俄勒冈州众议院第2021号法案 - 所有主席沼泽,副主席的头盔,副主席布罗克·史密斯(Brock Smith)和众议院能源与环境委员会成员的100%清洁能源,感谢您有机会证明房屋票据(HB)2021-5的规定,全部为100%清洁能源。这一证词由Multnomah县民主党,第二条自然资源保护和恢复研究小组,气候行动团队提供。气候行动小组由城市和农村穆尔特诺玛县的各种成员组成。团队集体和独立地积极地工作,以促进行动和立法,以减少并最终消除温室气体(GHG)排放,并支持环境和社会韧性对气候变化的影响。2020年摩特诺玛县民主平台II条(自然资源保护和恢复)11指出:“我们支持提供激励措施和任务,以加快对快速过渡到零温室气体排放所必需的先进技术和基础设施,这些排放量是一致的,这些排放符合最佳科学。”我们认为,HB 2021-5是将有助于俄勒冈州实现这一目标的步骤。在政府间气候变化小组的报告中详细介绍(IPCC,2018年),以将全球变暖限制为1.5 0 C全球净人类净二氧化碳的排放量必须从2010年到2030年的水平下降45%,并到达2050年净零。实现还原目标的一个方面是减少我们能源生产和传输系统的温室气体排放,这是HB 2021的重点。HB 2021-5的强制性目标比温室汽油行政命令(20-04)的目标更好,更快。
12 月 16 日,最后一架空中客车 A380 客机 MSN272 交付给巨型客机客户阿联酋航空,使这一短暂却具有标志性的飞机项目的总交付量达到 251 架。这款四引擎巨型客机深受乘客喜爱,是阿联酋航空连接世界的巨型航空公司战略的关键支柱,但它诞生于新一代燃油效率更高的宽体双引擎客机(以波音 787 为代表)推出的时代,这种客机提供点对点旅行,绕过了拥挤的大型枢纽。与此同时,A380 的进一步发展,如货机、加长机身和重新配备引擎的新型变体,都化为泡影。然而,尽管 A380 在商业销售方面失败了(并且将继续飞行多年),但它确实成功地将欧洲实体 EADS 更紧密地整合到空中客车这个单一的企业巨头中,目前空中客车在商业航空航天领域占据主导地位。因此,A380 广为人知的布线问题源于法国和德国设计办公室之间的差异,这有助于形成空客如今的单一团队关注点。然而,这是一个代价高昂的教训——一些批评者会认为,这个欧洲旗舰航空航天项目的傲慢加剧了这一教训。快进到今天——特大城市的不断增长正在帮助推动另一个主要航空航天领域——电动垂直起降飞机和城市空中交通的发展。在这里,电动垂直起降飞机的倡导者预见到城市交通拥堵(而不是像 A380 那样的机场交通拥堵)将迫使通勤者飞上天空,摆脱拥挤的地面交通方式。这个预测会像 A380 那样(见 eVTOL 泡沫?,第 14 页)还是会成功(见垂直起降梦想由此而生,第 29 页)?有一件事是肯定的——无论如何,我们都将迎来一段激动人心的旅程。
1. 使用灯泡(电法)验证斯蒂芬辐射定律。2. 研究扭矩传感器的性能。3. 通过测量感应电压随时间的变化来验证法拉第和楞次感应定律。4. 研究磁场随亥姆霍兹排列中成对线圈沿载流线圈轴线位置的变化。5. 通过磁控管法确定电子的𝑒/𝑚(比电荷)。6. 使用真空管二极管 EZ-81 确定斯蒂芬常数。7. 研究线性可变差动变压器 (LVDT) 的特性。8. 表面张力 9. 验证斯托克斯定律 10. 使用应变计传感器测量压力 11. LDR 特性。12. 热膨胀。13. 通过测量辐射确定普朗克常数。 14. 研究耦合摆的正常模式和共振。15. 确定耦合摆中耦合弹簧的弹簧常数。16. 计算耦合摆的时间周期(𝑇 0 、𝑇 1 、𝑇 𝐵 和 𝜈 𝐵,耦合度)17. 用 Quincke 法确定顺磁性材料的质量磁化率 18. 通过测量固定光谱范围内的辐射确定普朗克常数的值。19. 利用牛顿环确定钠光的波长。20. 利用密立根油滴实验确定电子电荷。21. 研究 LDR、LED、太阳能电池、光电晶体管的 VI 特性。22. 四分之一波片。23. 马吕斯定律。24. 布儒斯特角。25. 单缝衍射。 26.双缝衍射。
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 教育:NWC-at-NPS 为冬季季度班级颁发学术荣誉 (NPS.edu 22 年 4 月 22 日) 海军战争学院 (NWC) 蒙特雷联合专业军事教育 (JPME) 项目表彰了其最新班级的 13 名毕业生,他们获得了 2022 学年冬季季度的学术荣誉。研究:社论:重新调整反叛乱战争 (Punch 21 年 4 月 22 日) 最近几周,全国有 120 多人被杀,数十人被绑架,这再次强调了重新调整针对叛乱分子和其他恐怖分子的运动的必要性。尽管为安全、部署士兵和众多特遣部队投入了大量资金,但该国的犯罪活动仍在不断加深,并且日益脆弱。迫切需要采取新的、更有效的战略来阻止国家走向失败……美国蒙特雷海军研究生院当代冲突中心建议,所有反制战略都必须包含心理计划、外交、情报、军事力量、秘密特种作战、执法、保护性安全、紧急危机管理和重建援助。军队应该采取这些措施。重点应该放在消除当前和未来的威胁上。学生:海军研究生院迈耶学者在 NSWC 达尔格伦分部大放异彩(DVIDS 19 年 4 月 22 日)“我为什么加入海军?”萨沙·巴内特中尉反问道。“从我大概 10 岁起,我就一直觉得自己应该成为比自己更大、更伟大的事业的一部分。”加州海事学院毕业生实现海军军官梦想(《每日共和报》22 年 4 月 19 日)萨沙·巴内特从 10 岁起就想加入美国海军……在完成工程职责后,她进入蒙特雷的海军研究生院学习,在那里她被选为迈耶学者计划的船长,成为该计划首批六名军官之一,该计划自成立以来已招收并毕业了约 50 名军官。文章指出,该计划是海军中将乔恩·希尔的愿景。
瑜伽近年来已成为世界各地许多人生活的常规部分。这对必要的瑜伽姿势进行了科学研究。瑜伽姿势估计是一种计算机视觉技术,可以预测人体的位置或姿势。姿势检测算法已被证明可用于姿势识别和提高瑜伽姿势的准确性。在当今的现代时代,ML和DL技术已被证明对于对象发现任务很重要。我们可以有效地使用该模型来识别不同重要的身体部位并实时估算用户姿势。为实现这一目标,我们用不同的瑜伽姿势图像训练模型。当图像被送入姿势估计模型时,它通过执行特征提取来分析图像并识别身体部位,表明其在屏幕上的位置。此外,该模型为每个检测提供了一个置信值,表明给定图像正确识别为输入的可能性。我们使用了不同的瑜伽姿势,例如骆驼姿势,下dog姿势,女神姿势,木板姿势,树姿势,Warrior2姿势来训练该模型,这使其在识别各种姿势方面非常准确。这项研究的主要目标是使用此检测技术来帮助人们确定他们正在执行的瑜伽姿势。此外,我们还解决了当前系统的缺点,例如它们的准确性差,高处理成本以及对各种身体形状和瑜伽样式的适用性限制。在本文中,我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的方法来创建瑜伽立场检测系统。建议的技术旨在通过提供更精确,有效和广泛适用的解决方案来识别瑜伽姿势和产生反馈的方法,以改善当前系统的缺点。总体而言,基于技术的工具在我们的研究中的应用可能有助于设计更多定制和成功的瑜伽实践。我们的发现可以帮助构建虚拟助手和智能瑜伽垫等应用程序,从而改善瑜伽实践的可访问性和个性化。
图 1. MD 530F Cayuse Warrior - 特点 ...................................................................................................................................... 1 图 2. MD 530F Cayuse Warrior 系统架构 ............................................................................................................................. 5 图 3. MD 530F Cayuse Warrior 主要尺寸(侧面和顶部) ............................................................................................. 6 图 4. MD 530F Cayuse Warrior 主要尺寸(正面) ............................................................................................................. 7 图 5. MD 530F Cayuse Warrior 的特点 ............................................................................................................................. 7 图 6 双启动系统 ............................................................................................................................................................................. 8 图 7. MD 530F Cayuse Warrior 起落架 ............................................................................................................................................. 8 图 8. MD 530F Cayuse Warrior 起落架离地间隙。 ........................................................................... 9 图 9. 飞行控制 ................................................................................................................