XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSDR
稀疏分布式表示
SDR 由数千个位组成，其中在任何时间点，一小部分位为 1，其余为 0。SDR 中的位对应于大脑中的神经元，1 表示相对活跃的神经元，0 表示相对不活跃的神经元。SDR 最重要的特性是每个位都有意义。因此，任何特定表示中的一组活跃位都编码了所表示内容的语义属性集。这些位没有标记（也就是说，没有人为这些位赋予意义），而是学习了位的语义意义。如果两个 SDR 在相同位置有活跃位，则它们共享这些位所表示的语义属性。通过确定两个 SDR 之间的重叠（两个 SDR 中均为 1 的等效位），我们可以立即看到两个表示在语义上如何相似以及它们在语义上如何不同。由于这种语义重叠特性，基于 SDR 的系统会自动根据语义相似性进行概括。
官方 PROS V 手册 - AFSAC 在线
1. SDR 提交 ................................................................................................................................................................ 45 2. SDR 验证 ................................................................................................................................................................ 45 3. 沟通 ................................................................................................................................................................ 45 4. 所有权转移： ................................................................................................................................................ 45 5. 一年保修 ................................................................................................................................................................ 45 6. 流程 ................................................................................................................................................................ 45 7. SDR 文件 ................................................................................................................................................................ 46 8. SDR 时间框架 ............................................................................................................................................................. 46 9. 运输 ................................................................................................................................................................ 46 10. 信用： ................................................................................................................................................................ 47 11. 最终授权 ................................................................................................................................................................ 47 IV. 任务订单 ................................................................................................................................................................ 47
监测 - 世界无线电史
SDR 被视为满足各种服务之间以及与外国盟友之间的互操作性要求的关键技术，也是实现信息优势、操作灵活性和成本效益的手段。SDR 在短期内具有巨大的潜力，可以容纳美国和国际上的多个频段/标准，以整合第三代 (3G) 无线应用。SDR 技术有可能统一世界的各种标准、技术和频段。联邦执法机构也将 SDR 视为满足互操作性通信和多手无线电要求的可能解决方案。NT/A 建议委员会与行业代表合作，确保 SDR 符合频率分配表，包括具有锁定或阻止访问某些频率范围、波形的能力。及其组合 (NPRM 注释：NT/A)
软件定义无线电入门 - ODU Digital Commons
• 消费者和社会对应用的需求从使用移动电话提供基本语音服务和支持短距离无线网络发展到通过互连的有线和无线网络的庞大异构基础设施支持无处不在的连接和边缘计算。20 世纪 90 年代中期，随着第二代和第三代之间的过渡，无线系统的设计范式发生了重大转变，当时有远见的工程师和无线先驱 Joseph Mitola 正式提出了 SDR 概念 [1]，[2]。根据无线创新论坛 [3]，SDR 被定义为“部分或全部物理层功能由软件定义的无线电”。我们注意到，通信系统的物理层传统上与硬件相关联，并且对物理层功能的任何更改（例如修改调制方案或更改与特定系统相关的频带）都需要更改硬件。因此，为了在传统无线电上支持多种无线标准，必须内置所有相应的硬件模块，这会增加制造成本，并将灵活性限制在一组预定义的选择范围内。相比之下，SDR 具有最少的硬件组件，可以根据需要通过编程更改其操作参数，为多功能无线设备提供了经济高效的替代方案。自 SDR 概念推出以来的三十年里，SDR 通过低成本快速原型设计促进了无线通信系统的重大进步，成为现代通信系统的基石。我们注意到，尽管三十年的存在预计在现代电气和电子技术领域将是一个重要的生命期，但 SDR 仍在蓬勃发展，并在无线通信系统和网络的研究、开发和教学的各个方面无处不在。受 SDR 技术活力的推动，本文概述了它们的突出方面，可用作 SDR 的自导介绍。在第 II 部分中，我们首先回顾了过去 30 年来影响 SDR 演进的驱动因素和支持技术，重点介绍了当前使 SDR 成为无线通信研究和开发界关注焦点的趋势。在第 III 部分中，我们继续简要介绍理论背景，这对于理解 SDR 操作必不可少。这包括以同相和正交分量表示带通信号以及频率上变频和下变频的异差，并且是
比较颅骨密度比与其他颅骨指标对磁共振引导聚焦超声丘脑切开术治疗震颤的影响
目的 用于预测 MRgFUS 丘脑切开术成功可能性的关键指标之一是整体颅骨密度比 (SDR)。然而，这一指标并不能完全预测所需的超声处理参数或技术成功率。作者旨在评估其他可能有助于技术成功的颅骨特征。方法作者回顾性研究了 2017 年至 2021 年期间在其中心接受 MRgFUS 治疗的连续特发性震颤患者。他们评估了不同治疗参数（特别是最大功率和输送能量）与一系列患者颅骨指标和人口统计数据之间的相关性。机器学习算法被用于研究是否可以仅从颅骨密度指标预测超声处理参数，以及将局部换能器 SDR 与整体颅骨 SDR 相结合是否会提高模型准确性。结果 共纳入 62 名患者。平均年龄为 77.1（SD 9.2）岁，78% 的治疗（49/63）发生在男性身上。平均 SDR 为 0.51（SD 0.10）。在评估的指标中，SDR 与治疗中使用的最大功率（ρ = −0.626，p < 0.001；局部 SDR 值 ≤ 0.8 组的比例也有 ρ = +0.626，p < 0.001）和最大能量传输（ρ = −0.680，p < 0.001）的相关性最高。机器学习算法对预测局部和整体 SDR 所需的最大功率和能量具有中等能力（最大功率的准确度约为 80%，最大能量的准确度约为 55%），对预测局部和整体 SDR 达到的平均最高温度具有很高的能力（准确度约为 95%）。结论 作者将一系列颅骨指标与 SDR 进行了比较，结果表明，SDR 单独使用时是治疗参数的最佳指标之一。此外，还提出了许多其他机器学习算法，可在获得更多数据时进行探索以提高其准确性。还应确定和探索与最终超声处理参数相关的其他指标。
订单履行错误和军用飞机准备就绪
摘要目的——本文旨在衡量供应差异报告 (SDR) 对军用飞机准备就绪指标的影响，包括飞机可用性、非任务能力供应 (NMCS) 小时、拆解和任务受损能力等待部件 (MICAP) 小时。设计/方法/方法——使用线性回归和独立样本 t 检验分析 2009 年至 2018 年的每月 SDR、NMCS、飞机拆解和 MICAP 数据，以检查差异装运是否对飞机准备就绪产生负面影响。结果——线性回归结果在 12 项分析中的 4 项中显着，表明 SDR 是增加拆解的重要预测指标。独立样本 t 检验的结果发现，在所有三项分析中，差异货物的 MICAP 小时数明显高于无差异货物。实际意义 - 这项研究将提高人们对 SDR 降低飞机准备程度的认识，并为美国国防部 (DoD) 供应链领导者提供机会采取行动，提高其组织的订单履行绩效。原创性/价值 - 在国防部内，很少有研究调查 SDR 的影响，据作者所知，之前没有研究过 SDR 对军用飞机准备指标的影响。
军用软件定义无线电 – ROHDE ...
军用软件定义无线电 – ROHDE & SCHWARZ 现状与前景 Ruediger Leschhorn (Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG，德国慕尼黑；ruediger.leschhorn@rsd.rohde-schwarz.com) Boyd Buchin (Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG，德国慕尼黑；boyd.buchin@rsd.rohde-schwarz.com) 摘要 Rohde & Schwarz 是军用市场领先的无线电制造商之一，在测试与测量、信息技术和通信领域具有国际影响力。作为首批开发软件定义无线电的公司之一，Rohde & Schwarz 目前已在市场上推出一系列 SDR，适用于机载、战术/移动和固定/舰载应用。本文第二章将对当前状况进行回顾。德国和许多其他欧洲国家已经制定了新的军事作战概念，以应对未来的挑战。为了实施这些概念，它们需要先进的通信能力。欧洲对下一代软件定义无线电的要求目前正在制定中。第三章和第四章深入介绍了预期的要求以及行业如何在当今的专业知识和能力下满足这些要求，并指出了现有 SDR 的迁移路径和集成新功能的概念。1.简介 软件定义无线电概念已经在更广泛的基础上进行了 10 多年的考虑。经过一段时间的试验和演示程序，SDR 终于进入市场（例如R&S ® M3xR 系列）。这些 SDR 背后的开发计划以及部署大型 SDR 通信系统的经验为行业带来了开发下一代 SDR 所需的专业知识。
军用软件定义无线电 – ROHDE ...
军用软件定义无线电 – ROHDE & SCHWARZ 现状与前景 Ruediger Leschhorn (Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG，德国慕尼黑；ruediger.leschhorn@rsd.rohde-schwarz.com) Boyd Buchin (Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG，德国慕尼黑；boyd.buchin@rsd.rohde-schwarz.com) 摘要 Rohde & Schwarz 是军用市场领先的无线电制造商之一，在测试与测量、信息技术和通信领域具有国际影响力。作为首批开发软件定义无线电的公司之一，Rohde & Schwarz 目前已在市场上推出一系列 SDR，适用于机载、战术/移动和固定/船载应用。本文第二章将对当前状况进行回顾。德国和许多其他欧洲国家已经制定了新的军事作战概念，以应对未来的挑战。为了实施这些概念，它们需要先进的通信能力。欧洲对下一代软件定义无线电的要求目前正在制定中。第三章和第四章深入介绍了预期的要求以及行业如何在当今的专业知识和能力下满足这些要求，并指出了现有 SDR 的迁移路径和集成新功能的概念。1.简介 软件定义无线电概念已经在更广泛的基础上进行了 10 多年的考虑。经过一段时间的试验和演示程序，SDR 终于进入市场（例如R&S ® M3xR 系列）。这些 SDR 背后的开发计划以及部署大型 SDR 通信系统的经验为行业带来了开发下一代 SDR 所需的专业知识。
GNSS 软件定义无线电 飞向月球及更远的未来
软件定义无线电 (SDR) 技术在导航领域的应用使几乎每个工程师或研究人员都能对新发明的算法进行原型设计，并用真实的导航信号对其进行测试。这包括用于学习 GNSS 信号基本采集和跟踪的教程，以及构建复杂的接收器，例如，使用惯性辅助的多天线接收器或使用盲方法的机会信号接收器。如果没有 SDR，这种广泛的信号处理研究根本无法进行，因为只有极少数大型公司有能力设计和制造硬件接收器。在 20 世纪 80 年代和 90 年代对 SDR 用于发送和接收通信信号进行概念化和测试之后，SDR 在 GNSS 接收器中的应用始于 90 年代中期，首先在数字信号处理器上实施选定的算法。俄亥俄大学和吕勒奥理工大学的研究人员进行了一项关键实验，以在 1999 年实现能够实时处理信号的完整 GPS 接收器。这项工作涉及设计