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自闭症谱系障碍研究
自闭症谱系障碍 (ASD) 等神经发育疾病的早期诊断仍是一个尚未得到满足的需求。其中一个困难是识别与 ASD 表型相关的生物信号。视网膜电图 (ERG) 波形已被确定为可能对 ASD 等神经系统疾病进行分类的信号。ERG 波形源自光感受器和视网膜神经元对短暂闪光的响应而产生的电活动，为中枢神经系统提供了一个间接的“窗口”。传统上，波形是在时域中进行分析的，但最近，人们已成功地使用离散小波变换 (DWT) 对 ERG 进行了时频频谱 (TFS) 分析，以表征信号的形态特征。在本研究中，我们建议使用高分辨率 TFS 技术，即变频复合解调 (VFCDM)，根据两个信号闪光强度分解 ERG 波形，以建立机器学习 (ML) 模型来对 ASD 进行分类。其中包括 N = 217 名受试者（71 名 ASD 患者，146 名对照患者）在两种不同闪光强度，446 和 113 Troland 秒 (Td.s) 下的右眼和左眼的 ERG 波形。我们使用 DWT 和 VFCDM 分析了原始 ERG 波形。我们从 TFS 中计算特征并训练 ML 模型（例如随机森林、梯度提升、支持向量机）以将 ASD 与对照患者进行分类。使用独立于受试者的验证策略对 ML 模型进行了验证，我们发现具有 VFCDM 特征的 ML 模型优于使用 DWT 的模型，实现了 0.90 的受试者操作特性曲线下面积（准确度 = 0.81、灵敏度 = 0.85、特异性 = 0.78）。我们发现与较低频率相比，较高频率范围（80 – 300 Hz）包含更多与 ASD 分类相关的信息。我们还发现，右眼中更强的 446 Td.s 闪光强度提供了最佳分类结果，这支持对 ERG 波形进行 VFCDM 分析，作为辅助识别 ASD 表型的潜在工具。
SN74LVC1G125 具有三态输出的单总线缓冲门
注意：A. C 包括“探针”和“夹具”电容。 B. 波形 1 用于具有内部条件的输出，即输出为低，除非被输出控制禁用。波形 2 用于具有内部条件的输出，即输出为高，除非被输出控制禁用。C. 所有输入脉冲均由具有以下特性的发生器提供：PRR 10 MHz，Z = 50 。D. 每次测量一个输出，每次测量一个转换。E. t 和 t 与 t 相同。F. t 和 t 与 t 相同。 G. t 和 t 与 t 相同。H. 所有参数和波形并不适用于所有设备。
持久 - 精准！ - C-Astral Aerospace
针对作战使用中遇到的苛刻条件，C-ASTRAL 系统已与 TrellisWare Technologies, Inc. TSM ™ 波形移动自组织网状网络功能集成，可在动态环境中实现无缝可扩展性和网络灵活性。TSM 波形网络在具有挑战性的环境中提供强大的性能，并且可以从单个 RF 通道中的几个无线电扩展到数百个单元。它使用 Barrage Relay ™ 网络技术，其中所有无线电协作接收和重新传输多跳网络流量。所有战术和指挥级别都提供传感器数据和资产管理，以便做出敏捷、快速和精确的决策。
单层六角形中的Lightwave控制的Haldane模型
近年来，具有匹配的晶体对称性的原子薄结构的堆叠和扭曲为创建新的超晶格结构提供了独特的手柄，其中新属性出现了1,2。并联，对强光场的时间特征的控制已允许在亚激光周期时间表上的这种原子薄结构中操纵相干电子传输3,4。在这里，我们演示了一个量身定制的灯光驱动的类似物，以扭曲层堆叠。将光波形的空间对称性定制到六角硼硝酸硼单层的晶格的空间对称性，并扭曲此波形会导致对时间反向对称性破坏5的光学控制，并实现了在激光抑制的2D 2D隔离式隔热晶体中的Haldane 6拓扑模型的实现。此外，有效的Haldane型哈密顿量的参数受旋转光波形的控制，从而在频带结构配置和前所未有的控制之间在频带隙的大小，位置和曲率上进行超快切换。这会导致互补量子谷之间的不对称种群，从而导致通过光学谐波极化法检测到可测量的山谷霍尔电流7。我们计划的普遍性和鲁棒性为山谷选择性带隙工程开辟了道路，从而解开了创建量子自由度的几秒钟开关的可能性。
Leica ALS70
n n 每个出站脉冲的无限距离返回，可更详细地了解森林冠层 n n 返回距离间隔减少 40%，可在低植被环境中更好地检测地面 n n 电路板数量减少 25%，可靠性更高 n n 3 种用户可选扫描模式：正弦波、三角形和光栅，可对点模式进行无与伦比的控制 n n 自动扫描：自动调整扫描速率，以随着飞机速度的变化保持更均匀的沿轨间距（Leica ALS70-CM 和 Leica ALS70-HP） n n 可选全集成全波形数字化仪 (FWD)，可收集高达 120 kHz 的波形数据
关于植被和……统计可分离性的初步报告
在过去的十年中，机载激光扫描已发展为一种用于测深映射的操作技术。深度发声的操作系统之一是Hawk Eye II系统。在本报告中，我们通过对不同底部类型之间激光数据中的可分离性进行实验评估来检查底部植被和底物分类的可能性。我们从Hawk Eye II系统中研究了许多数据变量，这些变量有可能描述海底的反射率和粗糙度。这些变量是从脉冲响应中提取的，也表示从水体积和海底的发射和反射激光脉冲的波形。我们还描述了校正波形变量的方法，水浊度和激光系统参数。