XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVTI
FUZE VAF-M17 微控制器软件 - VTI
摘要：本文详细描述了引信 vAF-M17 的微控制器软件工作流程以及详细的硬件和软件架构。引信 vAF-M17 和保险启动器 vFI-M17 一起用于航空炸弹 MK-82、MK-84、BLU-109，具有与引信 FMU-139 相同的功能特性。引信 vAF-M17 的心脏和大脑是 8 位微控制器，它管理着整个操作。硬件和软件的设计主要强调操作安全性，以防止任何不良影响。为此，硬件设计考虑了安装在保险启动器内部的压差测量单元，该单元提供有关航空炸弹速度的信息。电子设备知道第一个安全条件已满足，并且航空炸弹已与飞机和飞行员保持一定距离，以执行引信所需的功能（通过爆炸激活炸弹内的炸药填充物）。另一个对正常运行至关重要的传感器是加速度计，它具有撞击检测的可能性，操作员可以预设所需的“g”值。
VisionEering Technologies，Inc。（ASX：VTI）2023年度报告
具有模糊远距离视觉的孩子（“近视”或“近视”）在童年和青春期逐渐恶化，这种情况称为近视发展。这种情况与失明和其他令人衰弱的眼部疾病的终身风险升高有关，随着近视的严重程度的风险增加。 有40岁以上的人患有近视，并且失去了靠近物体的能力，这种情况称为长老会。最新的隐形眼镜是为长期妥协而设计的，无论是近距离视觉还是远程视觉，并且耗时供从业人员优化。眼保健专业人员（ECP）使用相同的天然病毒MF隐形眼镜来治疗这两个种群，减缓儿童/青少年近视的进展，并为中年和老年人同时纠正近乎中间的，中间和远距离视觉。用单个隐形眼镜设计治疗两个大型和未解决的患者人群的多功能性是全球竞争优势。我们估计，目前在全球范围内约有20亿美元的可寻址市场机会，到2030年的可寻址市场机会约为170亿美元（制造商收入）。由于近视度的程度与一个人的终身风险和其他使人衰弱的眼部疾病有关，因此需求越来越多。我们估计，目前用隐形眼镜治疗长老会的市场目前超过10亿美元，到2030年，它将增长到近19亿美元（制造商收入）。随着全球人口衰老，需要将数百万的隐形眼镜佩戴者升级到多灶性替代方案。许多隐形眼镜佩戴者由于目前在市场上的许多产品而停止使用触点随着触点的年龄而停止使用联系人。焦点设计的扩展深度和Tripletear®天然vue MF的润滑解决了这两个问题，以提供高质量的视觉和为我们的老年佩戴者提供全天舒适感。除了长期和近视管理的隐形眼镜外，VTI还出售了天然景观球，这是一个校正模糊距离视觉（Myopia）的隐形眼镜。定义的术语我们在本年度报告中参考了几个定义的条款，如下所示：向美国ECPS（眼保健专业人员或“ ECP”）的运输，代表了总收入的总收入，相当于运送到美国ECP的镜头，净额净额。现有的美国帐户 - 位于美国最近财政季度购买VTI产品的ECP。重复客户利率 - 当前季度购买的上一季度活跃帐户的百分比。
全电动飞行的成本效益分析 如何为不存在的技术进行成本效益分析？ VTI 工作论文 2023:3 Johanna Jussila Hammes & Mag
气候目标的不断提高意味着温室气体排放量（甚至航空业的排放量）也必须下降。本研究的目的是通过对全电动航空 (AEA) 进行成本效益分析来促进这一发展。我们将 AEA 定义为电池驱动的航空，机上没有内燃机或燃料电池。由于目前这项技术仅以非常小的规模存在，因此大部分工作都是找到成本的估计值。但是，我们能够基于 2019 年瑞典所有起飞和降落的非常好的数据。另一方面，我们掌握的机票价格数据非常糟糕。根据现有数据，我们估算了 2019 年常规航班的供需函数。这些估计值已用于计算 2019 年使用可持续航空燃料 (SAF) 的正常业务中飞行的生产者和消费者盈余，以及 AEA，后两者分别在 2030 年、2040 年和 2050 年。结果表明，至少从 2040 年起，随着载客量高达 100 人、航程为 650 公里的大型飞机的推出，AEA 将在研究的许多（如果不是所有）航线上具有商业可行性。AEA 似乎比传统的 SAF 驱动的飞机具有更高的生产者剩余。由于 AEA 至少在 2030 年和 2040 年比传统飞机慢，因此在固定票价的情况下，消费者剩余会下降。我们还计算了高空影响减少带来的收益，这可以衡量 AEA 带来的社会效益，从而表明可以为 AEA 投资机场基础设施的公共资金数额。我们建议从几个机场开始投资 AEA 基础设施，并随着时间的推移不断扩大。我们建议的唯一进一步政策是对 AEA 和电池技术开发的研发补贴。似乎不需要其他政策手段来让 AEA 飞起来。
ONERA-M、AGARD-B 和 HB-2 标准模型在非设计条件下的风洞测试
摘要：非标准测试条件下标准风洞模型的已发表结果非常少见，并且/或者可能无法获得。已发现这些结果对贝尔格莱德军事技术学院 (VTI) 的一系列风洞测试准备工作非常有用。在非标准条件下进行标准模型的测试活动是为了作为未来在此类环境中进行风洞测试的内部数据库。这些测试部分重叠参考马赫数和/或攻角范围，在不同的 VTI 测试设施中进行；使用了不同的模型尺寸和支撑杆。简要介绍了 VTI 静态测量中使用的标准模型，从简单的导弹形状和再入体到复杂的飞机，并给出了非标准测试结果示例。已在可用范围内参考模型和设施之间的测试结果进行了关联，并且在确认了良好的一致性后，假设结果在扩展的条件范围内也有效。这些结果可能对其他风洞设施的研究人员和那些使用 CFD 工具的人有用。
由液化天然气或电力提供动力的船只及其效果的噪音
报告编号：C 809与：瑞典国家道路和运输研究所（VTI）和瑞典海事技术论坛（SMTF）作者：TorbjörnJohansson，Carl Andersson，Anders Genell，Anders Genell，Julia Winroth和Fredrik Von Elern Elern
开发和评估自然语言处理系统，用于策划胸膜超声心动图（TTE）数据库
摘要：背景：尽管电子健康记录（EHR）提供了对疾病模式和患者治疗优化的有用见解，但它们对非结构化数据的依赖表现出了很难的文化。超声心动图报告为心血管患者提供广泛的病理信息，由于其叙事结构，提取和分析特别具有挑战性。尽管自然语言处理（NLP）已成功地用于各种医学领域，但它并未在超声心动图分析中使用。目的：开发一种基于NLP的方法，通过准确转换（例如LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX）和离散（例如，反应性严重性）在半结构的叙事形式中逐渐结构或允许未来的研究，从而将基于超声心动图报告中提取和分类数据进行分类。方法：135,062跨性超声心动图（TTE）报告源自146967基线超声心动图报告，分为三个同类：培训和验证（n = 1075），测试数据集（n = 98）和应用程序集（n = 133,889）。NLP系统是开发的，并使用医学专家知识迭代地进行了修订。该系统用于从133,889个报告的提取中策划一个中等实力数据库。由两名临床医生盲目注释并提取了98个报告的固定验证集，以与NLP提取进行比较。一致性，歧视，准确性和校准结果度量提取。该系统表现出与临床医生提取的高度一致性和一致性。结果：包括LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX在内的连续结果使用级别的相关得分（ICC = 1.00，p <0.05）表现出完美的评估者可靠性，并表明了NLP系统和临床医生之间的理想对齐。在诸如LVOT直径，横向MAPSE，峰值E速度，横向E速度，PV VMAX，Valsalva的Sinuses，valsalva的sinuse，valsalva和升高主动脉直径等结果中观察到了良好水平（ICC = 0.75–0.9，p <0.05）的评价者间可靠性。此外，在混淆矩阵分析中，离散结果度量的准确率为91.38％，表明有效性能。结论：基于NLP的技术在从超声心动图报告中提取和分类数据时产生了良好的结果。本研究通过提供有用的工具将半结构化文本转换为可用于数据管理的结构化回声报告，从而有助于使用半结构化数据。医疗保健设置中的其他验证和实施可以提高数据可用性，并支持研究和临床决策。
科学与工业研究委员会
（1）声发射系统 （2）超声波脉冲接收器 （3）可变光衰减器 （4）闭环低温恒温器（无低温恒温器），基准温度为 1.5 K，配有集成测量电子设备 （5）原子力显微镜（AFM） （6）带有超导磁体和可变温度插件（VTI）的低温恒温器，带有 RF/MW 接线和光耦合器，温度范围为 1.5 K-300 K （7）光学分束器 （8）光纤耦合硅雪崩光电二极管 （9）红外波长范围自由运行单光子探测器（InGaAs-APD） （10）加热和冷冻室
甲状腺成像的诊断性能
材料和方法：这是一项横断面的研究，在印度帕德切里的Jawaharlal研究生医学教育与研究研究所（Jipmer）进行了255例患者（带有TNS> 1 cm）的样本，他们接受了甲状腺USG（带有彩色多普勒），然后使用ARFI，然后使用TE。虚拟触摸成像（VTI）和VTQ定量（VTQ）。Ti-Rads得分以及所有结节的其他定性参数都记录下来。所有结节均经过细针吸入细胞学（FNAC）或活检，以最终表征为良性或恶性。根据Kwak绘制了总分，接收器操作特征（ROC）曲线是总数
预测二尖瓣反流的中风和死亡率
摘要：我们假设考虑合并症，P波和超声心动图测量的可解释的换档机（GBM）模型，可以更好地预测二尖瓣反理中的死亡率和脑血管事件（MR）。分析了三级中心的患者。GBM模型被用作可解释的统计方法，以识别具有CVA和全因死亡率结果的高危患者的主要指标。总共包括706名患者。GBM分析表明，年龄，收缩压，舒张压，血浆白蛋白水平，平均p波持续时间（PWD），MR反理体积，左心室射血分数（LVEF），剩余的心房限制，预测末端 - 类固有（LADS），VELOCITY PITY ENTIMAL（VELOCITY CONTIN）和有效的commigi andi andi andi ofi andi andi andi ofi andi ori ori ofi ofii ofii na
自动驾驶的人为因素视角
a 代尔夫特理工大学生物力学工程系，代尔夫特，荷兰；b 苏黎世联邦理工学院，新加坡未来弹性系统 - ETH 中心，新加坡；c 南安普顿大学工程与环境学院，交通研究组，南安普顿，英国；d 法国交通、发展与网络科学技术研究所，人体工程学与认知科学实验室，法国；e 代尔夫特理工大学交通与规划系，代尔夫特，荷兰；f 格罗宁根大学行为与社会科学学院，心理学系，格罗宁根，荷兰；g 特温特大学交通研究中心，特温特，荷兰；h 荷兰应用科学组织，荷兰索斯特贝格，荷兰应用科学组织人为因素研究所；i 慕尼黑工业大学机械工程系，人体工程学研究所，德国；j 瑞典国家道路与交通研究所，VTI，瑞典；k 利兹大学交通研究所，英国l 英国沃金厄姆交通研究实验室人为因素与模拟组；m 比利时布鲁塞尔 ITS 欧洲 ERTICO；n 荷兰海牙道路安全研究所 SWOV