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2022-12-11 机构名称:

Sonic 高级版/Plus

注意：对于带有窗口波纹或内部支架的油箱，请确保 Watchman Sonic Advanced 的位置不要高于或低于窗口区域或油箱边缘 15 厘米以内。如果 Watchman Sonic Advanced 的位置高于或接近窗口区域，则会向接收器传输错误读数。（见图 5）确保声波路径畅通无阻，如图 2 所示。如果在某些带窗口的油箱上安装不正确，油位下降时设备可能会出现误报。务必确保设备的位置使得超声波束到油箱底部有直径为 30 厘米的畅通区域。如果距离障碍物或油箱上没有平坦（水平）空间来安装发射器，则可能导致误报或读数不正确。在这种情况下，需要安装波导模式（管道）。转到第 5 点。

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2013-03-01 机构名称:

Centurion® TK50 和 WinCem® - goodmeters

带报警输出的实时点、面积和区域面积测量、2D 图像地图、3D 可视化和旋转视图、3D 地形图、报警处理、温度图、点区域处理、最坏情况历史记录、历史回放/VCR、数据/图像减法、实时和调用数据的同步线显示/测量、温度与时间趋势图和报警趋势图、带硬件输出的多温度和区域报警、事件日志管理器、多用户配置和布局管理器、配置文件/包络、可选耐火材料管理器、可选轮胎滑移软件和报警、在线诊断和接口选项、操作员/主管保护、用于多个查看器的客户端-服务器数据结构以及长期可靠性和灵活性

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2013-03-01 机构名称:

Centurion® TK50 和 WinCem® - goodmeters

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2013-03-01 机构名称:

Centurion® TK50 和 WinCem® - goodmeters

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2019-11-04 机构名称:

Frédéric Dehais 和 Imad Rida 和 Raphaëlle N. Roy 和 John Iversen 和 Tim Mullen 和 Daniel E. Callan 的 pBCI，用于在实际飞行条件下发生注意力错误之前进行预测。（2019 年）在：IEEE 系统、人与控制论国际会议 - IEEE SMC BMI，2019 年 10 月 6 日 - 2019 年 10 月 9 日（意大利巴里）。

摘要 — 事故分析表明，飞行员可能无法处理诸如警报之类的听觉刺激，这种现象称为注意力不集中性失聪。这项研究的动机是开发一种被动脑机接口，可以预测在真实飞行条件下这种关键现象的发生。十名配备干脑电图系统的志愿者必须飞行一个具有挑战性的飞行场景，同时通过按下按钮来响应听觉警报。行为结果显示，飞行员错过了 36% 的听觉警报。ERP 分析证实，由于潜在的注意力瓶颈机制，这种现象会影响早期（N100）和晚期（P300）阶段的听觉处理。使用稀疏表示分类 (SRC)、稀疏和密集表示 (SDR) 以及更传统的方法（例如线性判别分析 (LDA)、收缩 LDA 和最近邻 (1-NN)），对警报开始前三秒提取的频率特征进行受试者间分类。在最佳情况下，SRC 和 SDR 分别给出了 66.9% 和 65.4% 的正确平均分类率来预测注意力不集中性耳聋的发生，优于 LDA (60.6%)、sLDA (60%) 和 1- NN (59.6%)。这些结果为神经自适应自动化的实施开辟了光明的前景，最终目标是增强警报刺激传递，以便人们感知和采取行动。

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2019-11-04 机构名称:

pBCI 可在真实飞行条件下预测注意力错误

摘要 — 事故分析表明，飞行员可能无法处理诸如警报之类的听觉刺激，这种现象称为注意力缺失性失聪。这项研究的目的是开发一种被动脑机接口，可以预测在真实飞行条件下这种关键现象的发生。十名配备干脑电图系统的志愿者必须飞行一个具有挑战性的飞行场景，同时通过按下按钮来响应听觉警报。行为结果显示，飞行员错过了 36% 的听觉警报。ERP 分析证实，由于潜在的注意力瓶颈机制，这种现象会影响早期（N100）和晚期（P300）阶段的听觉处理。使用稀疏表示分类 (SRC)、稀疏和密集表示 (SDR) 以及更传统的方法（例如线性判别分析 (LDA)、收缩 LDA 和最近邻 (1-NN)）对警报响起前三秒提取的频率特征进行受试者间分类。在最佳情况下，SRC 和 SDR 分别给出了 66.9% 和 65.4% 的正确平均分类率来预测注意力不集中性耳聋的发生，优于 LDA (60.6%)、sLDA (60%) 和 1-NN (59.6%)。这些结果为神经自适应自动化的实施开辟了光明的前景，最终目标是增强警报刺激传递，使其被感知和采取行动。

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