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验证 IC 传导发射和抗扰度模型（包括老化和热应力）
摘要 — 诸如老化和热应力等环境因素会严重影响集成电路 (IC) 的电磁兼容性行为。工业中可以使用标准化的 IC 传导发射模型 (ICEM-CE) 和 IC 传导抗扰模型 (ICIM-CI) 来预测 IC 和印刷电路板级别的电磁行为。然而，这些模型没有考虑到老化和极端温度变化的影响。在本文中，使用采用绝缘体上硅技术设计的定制 IC，其中包含多个独立的模拟模块，通过测量和晶体管级模拟来表征老化和温度对传导发射和抗扰的影响。执行高加速温度和湿度应力测试 (HAST) 来评估老化及其对 IC 参数的影响。结果表明，无源分布网络仅受热应力的影响，而不会受到 HAST 老化的影响。后者主要影响 IC 中的有源元件，并通过固有的永久性退化机制降低传导发射和抗扰度水平。此外，热应力主要导致晶体管特性（如阈值电压和有效迁移率）发生漂移，从而影响传导发射和抗扰度水平并导致软故障。从测量和模拟中收集的所有漂移/公差都经过了表征，以便可以将它们纳入 ICEM-CE 和 ICIM-CI 标准的未来版本中。
视图中V2X增强制动的益处评估阻碍了交叉用例
摘要 - 如果两辆车之间的撞车事故是即将发生的，则激活自动紧急制动器（AEB），以避免或减轻事故。但是，AEB的触发机制依赖于车辆的板载传感器，例如雷达和摄像机，这些传感器需要一线视线才能检测到坠机对手。如果视线受损，例如，由于恶劣的天气或阻塞，无法及时激活AEB以避免坠机。要处理这些情况，提出了一个2阶段的制动系统，其中第一阶段由部分制动器组成，该制动是由车辆到所有（V2X）通信触发的。第二阶段由标准AEB组成，该标准AEB仅由板载传感器检测触发。在障碍物的用例中分析了这种V2X增强的2阶段制动系统的性能，并将结果与仅使用AEB的系统进行了比较。通过确定坠机避免率进行定量评估，如果无法避免撞车，则通过估计坠机严重性缓解措施来评估。
价格清单DBC Zorgproducten和OVPS 2025
039665 OVPXXXXX标准术中神经监测。219.84€20250101 20253112 039666 OVPXXXXXX长期术中神经监测。293.14€20250101 20253112 039667 OVPXXXXXX非常长期的术中神经监测。595.15€20250101 20253112 039688 OVPXXXXXX广泛的定量分析肌电图（EMG）。156.44€20250101 20253112 039702 OVPXXXXX标准电脑电图（EEG），注册长达1小时。275.72€20250101 20253112 039705 OVPXXXXX长期电脑电图（EEG），注册为6至24小时。953.28€20250101 20253112 039708 OVPXXXXXXXXX FILLANT 24小时电脑电图（EEG）注册。496.74€20250101 20253112 039709 OVPXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXLOGE（EEG）在脑死亡程序中。317.98€20250101 20253112 039712 OVPXXXXX 24小时的电脑电图（EEG）注册，带有深度电子。423.61€20250101 20253112 039715 OVPXXXXXX其他简单的简单定量分析电牌学（EEG）。143.63€20250101 20253112 039716 OVPXXXXXX额外的广泛定量分析电牌学（EEG）。142.25€20250101 20253112 039717 OVPXXXXX额外的视频注册（在EEG期间最多1小时）。56.74€20250101 20253112 039718 OVPXXXXX在EEG注册期间1-2小时，2-6小时或6-24小时。117.99€20250101 20253112 039722 OVPXXXXXX Electro摄影（EOG）。334.85€20250101 20253112 039729 OVPXXXXXX SLAMP-APNEU注册（筛选）。194.30€20250101 20253112 div>
导管单区热泵解决方案
Cooling Sound Pressure (low to high) dB (A) 30.5/31.4/33.4/35.2 33.6/36.6/38.7/40.4 37.7/41.3/43.0/45.6 40.2/43.2/45.7/48.0 42.5/47.1/50.3/54.0 45.0/49.1/52.1/55.3
半导体：越南peut-il se定位器
1. 越南受益于外国人在电子上的牛角面包的投资流动性。 2024年，跨国公司（三星、苹果、英特尔、高通、Meta、德州仪器、戴尔、小米等）将在工业领域和跨国公司（富士康、比亚迪、歌尔声学等）中开展业务。 2022 年，电子产品代表越南出口额的 30.5%（2010 年为 14%），政府雄心勃勃的“高级技术”产品代表以及 2024 年越南出口额的比例为 13%（2010 年为 13%） 2010）。与此同时，越南的便携式电话全球出口商也面临着严峻的挑战 1 。另外，中国多元化的逻辑、全球价值链的重组、外国人的投资以及研发中心的产品和研发中心的最新投资，是电子工业游戏的预言家语言环境 2 .越南绝不是投资的受益者。 Parmi les « emergents »、l'Inde (ISMC、Tower Semiconductors) – 2021 年公开的一项计划 - 马来西亚 (Intel、Infineon) 和 Thailande (Sony、Hana MicroElectronics)，注释，关于领导者部分重要投资的记录部门。
229.10 医生或精神卫生专业人员的检查——报告。1. a. 对被告的检查应由一名或多名医生进行。
229.10 医生或精神卫生专业人员的检查——报告。1. a. 对被告的检查应由一名或多名执业医生或精神卫生专业人员按照法院命令的要求在合理的时间内进行。如果被告是根据第 229.11 节第 1 款第“b”项的规定被拘留的，检查应在二十四小时内进行。如果被告是根据第 229.11 节第 1 款第“a”或“c”项的规定被拘留的，检查应在四十八小时内进行。如果被告愿意，被告有权由其自行选择的执业医生或精神卫生专业人员进行单独检查。如果被告无力支付合理费用，则检查的合理费用应由法院命令由地区管理员从精神卫生和残疾人服务地区基金中支付。b.根据本节进行检查的任何执业医师或精神卫生专业人员均可咨询或要求任何咨询精神卫生专业人员参与检查，并可在书面检查报告中附上或附上参与检查的任何咨询精神卫生专业人员的任何发现或观察结果。c. 如果被告未根据第 229.11 节被拘留，但法院随后获悉被告拒绝根据法院命令接受一名或多名执业医师或精神卫生专业人员的检查，则法院可下令对被告进行必要的有限拘留，以方便一名或多名执业医师或精神卫生专业人员对被告进行检查。2. 一名或多名法院指定的医师或精神卫生专业人员进行的检查书面报告应在听证时间之前提交给书记员。被告选择的医师进行的任何检查的书面报告也可以类似方式提交。书记员应立即完成以下所有事项：a. 促使将报告出示给签发命令的法官。b.让被告的律师收到一份或多份报告的副本。3. 如果法院指定的一名或多名医生或精神卫生专业人员的报告表明该人没有严重精神障碍，法院应终止诉讼程序并自行驳回申请，无需另行通知。4. 如果法院指定的一名或多名医生或精神卫生专业人员的报告表明被告有严重精神障碍，法院应尽快安排听证会。听证会应在报告提交后四十八小时内举行，周六、周日和节假日除外，除非被告因正当理由请求延期，或法院认为有充分理由推迟听证，则应尽快延期。[C77、79、81，§229.10] 2006 年法案，第 1116 章，§2；2009 年法案，第 41 章，§224；2012 年法案，第 1079 章，§11；2015 年法案，第 69 章，§62；2015 年法案，第 138 章，§32、161、162；2017 年法案，第 34 章，§14；2018 年法案，第 1056 章，§8
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'