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POREX® 临床科学产品、介质和过滤器
ESR 过滤器 红细胞沉降率 (ESR) 测定是一种常用的实验室测试，用于筛查可能存在的身体疾病或异常。该测试测量红细胞在垂直 ESR 移液器中从血浆中分离后下落的距离，并提供简单、安全、经济且高度准确的韦斯特格伦 ESR 测定。POREX ® ESR 管过滤介质旨在将血液抽至零标记，并充当保护屏障，阻止有害物质从移液器顶部逸出。
USHA 过滤器新目录 2022 年 10 月 7 日-1.cdr
2024 年 1 月 7 日 — 通过从循环空气中去除有害的空气传播颗粒，为微电子行业提供清洁空气。与加压洁净室天花板集气室不同。FFUS 创造了一个...
LEAFI：带有学习过滤器的类固醇的数据系列索引
数据系列的不断增长的集合创造了对有效相似性搜索的紧迫需求，该搜索是各种分析管道的骨干。最近的研究表明，在许多情况下，基于树的系列索引表现出色。但是，由于次优修剪，我们观察到在搜索过程中浪费了很大的浪费。为了解决这个问题，我们介绍了Leafi，这是一个新颖的框架，它使用机器学习模型来提高基于树的数据系列索引的修剪效率。这些模型充当了学到的过滤器，该过滤器预测了用于制定修剪决策的紧密距离距离下限，从而提高了修剪的有效性。我们描述了增强的索引构建算法，该算法选择叶子节点并生成培训数据以插入和训练机器学习模型以及叶 - 增强搜索算法，该搜索算法在查询时校准了学习的过滤器，以支持每个查询的用户定义的质量质量目标。使用两个基于树的系列索引和五个不同的数据集，我们的实验评估证明了该方法的优势。增强的数据系列索引提高修剪比率高达20倍，搜索时间最高为32倍，同时保持99％的目标召回率。
体声波滤波器设计的通用程序
I. 引言 如今，体声波 (BAW) 器件已用于要求高集成度和高性能的现代通信系统。基于氮化铝 (AlN) 或氧化锌 (ZnO) 等的 BAW 器件已得到广泛研究，该技术现已成为集成高达数 GHz 的本振和滤波器等窄带元件 (5%) 的有效替代方案 [1–4]。为了扩展 BAW 技术的应用，其他压电材料也受到研究，并被视为实现宽带元件的有希望的解决方案。本文提出了一种可应用于窄带和宽带带通滤波器设计的程序。该设计程序基于 BAW 谐振器的集总元件模型的优化，该模型与技术参数直接相关。本文讨论了所提方法的背景，即有效性，并选择了两个示例进行说明。第一个例子是为 UMTS 通信设计的窄带（3%）带通滤波器 [5]。第二个
宝石经济级自动反射碳过滤器
•为了帮助您更好地了解每天的用水量，您可以参考以下每人估计的平均用水量，每天： - 每人每天使用的总水的全国平均水平在每人每天50至100加仑之间。- 平均每年的水平均为18,250至36,500加仑。使用上述平均值，以及传入的氯/氯胺激素evels和碳过滤器系统的大小来找出碳过滤器介质的“平均寿命”：示例：-3家中的人。每天300加仑的用水量（3×100 = 300）-109,500每年使用的总加仑（300×365 = 109,500）-2 ppm的氯在您的进水/传入水中。- 碳介质估计的碳寿命的一立方英尺= 4。5年 - 每4年改变您的碳介质
立即安全！#989 - 08-27-24 - 级联布隆过滤器
长期关注 GRC，短期关注 Security Now。去年年初，我正在寻找新的播客，偶然发现了 Security Now。尽管从 90 年代末开始，我就一直是 GRC / Steve Gibson 的长期粉丝，并且经常访问您的网站，尤其是在防火墙的早期，用于在重新安装 Windows 时进行强制性的 Shields Up 测试，但出于某种原因，我从未点击过 Security Now 链接。去年，当我偶然看到播客时，我看到了您的名字，心想“这家伙知道他在说什么，我可能应该听一听”。那是第 909 集“ESXi 如何衰落”，我被迷住了。我花了很多时间在车上，听播客。所以我很快就赶上了，正在等待下周的播客，这时我想起你和 Leo 谈到 GRC 有所有以前的播客，我想“为什么不呢”，所以我下载了 1 到 100 集并按下播放键。
矢量商过滤器：克服时间/空间交易 -
在本文中，我们介绍分区商lter（PQF）。它的设计类似于向量商lter和pre x（商）lter（最终都是基于商lter）的设计。与Pre X Ler类似，它使用两级层次结构来存储商：大多数密钥都发送到Frontyard，而Over Ows则进入后院。在frontyard中，只有一个存储桶（缓存线）可以在其中最终出现，这是导致其他动态lter设计的性能提高，这些设计必须访问每个操作的两个缓存线。键使用两种选择机制（类似于向量商lter）发送到后院，并且使我们能够支持删除的创新是后院位置纯粹依赖于前院位置，而没有重新进行商的重新进行。
使用机器学习技术对微波过滤器进行表征
摘要 - 传统上，通过基于理论模型的严格分析和模拟进行了微波滤波器的频率响应的表征，这可能是复杂且耗时的。通过训练从过滤器测量对或模拟范围范围的仿真获得的输入输出对上的神经网络，该模型学会了准确预测过滤器对看不见的输入的响应。此方法比传统方法具有多个优点，包括更快的分析，降低计算复杂性以及处理复杂滤镜响应的能力。在这项工作中，我们使用机器学习技术来表征微波炉过滤器。，我们提出了一个神经网络，该网络能够估算给定频带的S和Z参数，作为输入微波炉的介电材料参数配置。
用于可解释且高效的黎曼分类的切空间空间滤波器
摘要 — 目标：基于黎曼几何的方法已被证明是脑机接口 (BCI) 解码的良好模型。然而，这些方法受到维数灾难的影响，无法部署在高密度在线 BCI 系统中。此外，黎曼方法缺乏可解释性，导致人工制品决定分类性能，这在人工制品控制至关重要的领域（例如患者群体中的神经反馈和 BCI）是有问题的。方法：我们严格证明了切线空间上的任何线性函数与相应的派生空间滤波器之间的精确等价性。在此基础上，我们进一步提出了一组无需密集优化步骤的黎曼方法降维解决方案。使用开放式 BCI 分析框架，针对经典的常见空间模式和切线空间分类验证了所提出的流程，该框架总共包含 7 多个数据集和 200 个主题。最后，通过可视化相应的空间模式验证了我们框架的稳健性。主要结果：与经典的切线空间分类相比，所提出的空间滤波方法具有竞争力，有时甚至略好的性能，同时在测试阶段将时间成本降低了 97%。重要的是，无论通道数量多少，所提出的空间滤波方法的性能都只使用四到六个滤波器组件，这也通过可视化的空间模式进行了交叉验证。这些结果揭示了每个记录会话中存在潜在神经元来源的可能性。意义：我们的工作促进了对基于黎曼几何的 BCI 分类的理论理解，并允许更有效的分类以及从基于黎曼方法构建的分类器中去除伪影源。
