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Fetch AZA – 自校准底部压力记录仪
特性 类型 8306 深度额定值 3,000 m 工作频率 MF (20–34 kHz) 换能器波束形状 定向/全向 发射源级别 (dB re 1 µPa @ 1 m) 190–202/187–196 dB 接收灵敏度 (dB re 1 µPa) <85 dB 通信 声学调制解调器和蓝牙无线 电池寿命 (锂电池) 典型 10 年，(504 Ah) (取决于传感器和采样间隔) 机械结构 玻璃球、双层不锈钢防护罩、PVC 外壳和钛合金端口 工作温度 -5 至 +35°C 存储温度 带电池 0 至 +30°C 不带电池 -5 至 +35°C 重量 带支架 145 kg 不带支架 62 kg 水中重量 带支架 830 N 不带支架 25 N (负浮力) 传感器和选项 AZA 现场自校准机制 标准 高精度温度传感器(±0.015°C) 标准 传递压力传感器 石英, (±0.01%) 标准 第二石英 选配 环境压力传感器 应变计, (±0.01%) 标准 应变计, (±0.19%) 选配 低量程压力传感器 (应变计, 2 bar (±0.01%)) 标准 声速传感器 校准条件下精度为 ±0.02 m/s
FETCH：EEG 可穿戴系统中快速有效的通道选择技术
可穿戴生物医学系统的快速发展如今使得实时监测脑电图 (EEG) 信号成为可能。这些信号的采集依赖于电极。这些系统必须应对设计挑战，即选择一组在性能和可用性约束之间取得平衡的最佳电极。从更大的电极集合中搜索最佳电极子集是一个具有组合复杂性的问题。虽然现有研究主要集中于仅探索有限组合的搜索策略，但我们的方法提出了一种计算效率高的方法来探索所有组合。为了避免为每种组合训练模型所带来的计算负担，我们利用了一种受小样本学习启发的创新方法。值得注意的是，该策略涵盖了所有可穿戴电极组合，同时与在每种可能的组合上重新训练网络相比，显著减少了训练时间。在癫痫发作检测任务中，所提出的方法在使用八个电极的配置下实现了 0.917 的 AUC 值。这一性能与之前的研究结果相当，但实现所需的时间却少得多，将原本需要数月才能完成的过程在单个 GPU 设备上缩短为数小时。我们的工作可以全面探索可穿戴生物医学设备设计中的电极配置，从而获得可提高性能和实际可行性的见解。
立即存储并获取：您所需要的一切都是时空视频超级分辨率
现有的时空视频超分辨率（ST-VSR）无法实现高质量重建，因为它们无法完全探索时空相关性，尤其是远程组件。尽管ST-VSR的复发结构采用双向传播来从整个视频中汇总信息，从而通过一阶段来收集过去和未来之间的时间信息，这不可避免地会失去长期的关系。为了减轻限制，本文提出了一个直接的商店和提取网络，以促进远程相关性学习，在这种情况下，可以避开过去和未来的存储信息以帮助当前框架的表示。具体来说，提出的网络由两个模块组成：向后复发模块（BRM）和一个前复发模块（FRM）。前者首先对未来的推理进行倒退，同时为每个帧存储未来的超分辨率（SR）信息。之后，后者从过去到future到超级溶解所有帧，同时为每个帧存储过去的SR信息。由于FRM从BRM继承了SR信息，因此，立即存储和获取整个视频序列中的空间和时间信息，从而可以对ST-VSR进行大幅改进。在ST-VSR和Space Video Super-Losolution（S-VSR）上以及时间视频超分辨率（T-VSR）上的广泛例证证明了我们提出的方法比公共数据集对其他最新方法的有效性。
控制吹雪和飘雪的设计指南
4.6.1.3.3 其他雪运方向指标 ...................................... 129 4.6.1.4 测量雪场上空的积雪深度 ...................................... 130 4.6.2 获取航空照片 .............................................. 130 4.6.3 收集气候数据 .............................................. 132 4.6.3.1 气候数据来源 .............................................. 132 4.6.3.2 历史风记录 .............................................. 133 4.6.3.3 月平均气温 .............................................. 133 4.6.3.4 降雪量和冬季降水量 ...................................... 134 4.6.4 地形信息 .............................................. 135 4.6.5 道路几何形状 .............................................. 135 4.6.5.1 道路平面图和剖面图 ...................................... 135 4.6.5.2 典型道路现场横截面 ................................. 135 4.6.6 其他信息 .................................................. 135 4.6.6.1 取水距离上的植被 .................................. 135 4.6.6.2 土地利用 .................................................. 136 4.6.6.3 土壤 .................................................. 136 4.7 估算年平均雪输送量 ............................................. 136 4.7.1 程序概要 ............................................................. 136 4.7.2 确定积雪季节的日期 ............................................. 139 4.7.3 根据风速记录计算潜在雪输送量 ............................................. 144 4.7.3.1 计算每个风向的 Qupot ............................................. 144 4.7.3.2 确定相关的雪输送量和盛行风向 ............................................. 149 4.7.4 确定 Po
应用程序开发安全性 - 如何提示
//登录的后端PHP if（$ _server ['request_method'] ==='post'）{$ username = htmlspecialchars（$ _post ['username']）; //预防XSS $ password = htmlspecialchars（$ _post ['password']）; //使用准备好的语句预防SQL注入$ STMT = $ PDO->准备（“从用户select * where username =：用户名”）; $ stmt-> bindparam（'：用户名'，$ username）; $ stmt-> execute（）; $ user = $ stmt-> fetch（）; if（$ user && password_verify（$ password，$ user ['password']））{//成功登录session_start（）; $ _session ['user_id'] = $ user ['id'];标头（'位置：dashboard.php'）; } else {echo“无效的用户名或密码”。; }}
用于高效实现深度神经网络的闪存阵列
传统处理器一般采用冯诺依曼计算架构，处理单元和存储单元是分离的。[6]在计算过程中，处理单元需要从存储单元中获取数据，消耗大量的能量和时间，至少50%的总能量消耗在数据传输过程中。[5]随着神经网络规模的增加，处理单元需要在计算过程中从存储单元中获取更多的权重数据，使得分离问题变得更加严重。为了克服这些问题，人们提出了大量先进制造技术[7-9]和创新计算架构[10-12]。一种方法是减少处理单元和存储单元之间的物理距离。例如，使用硅通孔 (TSV) 技术可以将存储器和逻辑堆叠在一起，以减少读取延迟和耗散的功率。然而，这种方法中仍然存在数据传输过程，只能在一定程度上缓解数据传输挑战。为了更深层次地解决这个问题，提出了基于非易失性存储器的内存计算架构[13，14]，以避免计算过程中的数据传输过程。
印度孟买理工学院新闻
儿童营养不良问题令人担忧，在包括印度在内的中低收入国家，儿童营养不良率高得惊人。在过去几十年中，印度付出了巨大努力，以了解儿童营养不良的决定因素和相关因素。然而，数据的可用性及其微观层面的分析构成了挑战。迫切需要微观层面的数据和地理信息系统工具的整合，以识别低水平和高水平营养不良的地区，并了解营养不良的细微差别。这些工具可以发挥更大的作用，因为它们提供了了解问题和在各个层面寻找解决方案的新方法。
太平洋之旅。受国王陛下的命令，为探索北半球而进行的一次航行，目的是确定北美西侧的位置和范围；它与亚洲的距离；以及通往欧洲的北部航道的可行性。1776 年、1777 年、1778 年、1779 年和 1780 年，在国王陛下的决心号和发现号上，由库克船长、克莱克船长和戈尔船长指挥执行
纳斯攻击，克里夫被迫离开她。——库克船长在卡卡夫顿的发现。——试图进入天文台。——发现号的快艇被淹没。——库克船长带走了麦卡芬斯并打捞了它。——上岸，邀请国王上船。——国王被他的妻子和酋长们抛弃。——有消息称，其中一位酋长被我们的一个人民杀死。——这件事的骚乱。——一位酋长威胁库克船长，被他打倒。——土著人的全面攻击。——库克船长之死。——船长的服务记录，以及他性格的描述。^S
嵌入式系统讲座
计算，例如图形渲染、打印或网络处理。处理器至少由以下三个组件组成：寄存器。寄存器是处理器内部的存储位置。它用于在执行指令期间保存数据和/或内存地址。由于寄存器非常靠近处理器，因此它可以提供对程序执行的操作数的快速访问。不同处理器的寄存器数量差异很大。算术逻辑单元 (ALU)。ALU 为处理器执行所有数值计算和逻辑评估。ALU 从内存接收数据，执行操作，并在必要时将结果写回内存。当今的超级计算机每秒可以执行数万亿次操作。ALU 和寄存器一起称为处理器的数据路径。控制单元。控制单元包含硬件指令逻辑。控制单元解码并监控指令的执行。当计算机系统的各个部分争夺 CPU 资源时，控制单元还充当仲裁器。CPU 的活动由系统时钟同步。在撰写本文时，现代微处理器的时钟频率已超过 3.0 GHz。控制单元还维护一个称为程序计数器 (PC) 的寄存器，该寄存器跟踪要执行的下一条指令的地址。在执行指令期间，系统会标记溢出、加法进位、减法借位等的发生情况，并将其存储在另一个称为状态寄存器的寄存器中。然后，程序员使用结果标志进行程序流控制和决策。在任何时候，处理器状态都是以下四种状态之一：指令获取、指令解码、操作数获取或执行。