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TechDispatch 关于 Neurodata 的报道
I. 用于各种目的的监测脑电活动的技术，包括神经监测（实时评估脑功能）、神经认知训练（使用某些频带来增强神经认知功能）和设备控制。
多基地声纳性能建模 - NTNU
持续时间较短（通常为 0.1 – 2.0 秒）。由于多普勒效应，移动目标将返回频移回波。因此，尽管有来自岩石和海山等其他反射体的不必要混响，仍可检测到目标。我们可以定义多普勒速度，如图 4 所示。相对频移等于多普勒速度除以声速。图 5 显示了在固定源/接收器对附近不同位置以 45 度方向移动的目标的多普勒速度。左侧和中间的图分别显示了单基地和双基地的情况。右侧的图显示了双基地设置的多普勒比单基地设置的多普勒更高的目标区域。黄色代表超过 2 kts，橙色代表 4 kts。虽然包括双基地接收的好处不是很大，但它可能对区分慢速移动目标和回波与静态地层很重要。
TechDispatch 关于 Neurodata 的报道
I. 用于多种目的的监测大脑电活动的技术，包括神经监测（实时评估大脑功能）、神经认知训练（使用某些频带来改善神经认知功能）和设备控制。
使用脑电信号和卷积神经网络自动分类睡眠阶段
睡眠阶段分类是研究人类生活质量的新课题之一，因为它在养成健康的生活方式方面起着至关重要的作用。睡眠异常变化或缺乏正常睡眠可能导致不同的疾病，如心脏相关疾病、糖尿病和肥胖症。一般来说，睡眠分期分析可以使用脑电图 (EEG) 信号进行。本研究提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的睡眠阶段分类方法，使用六个通道采集的 EEG 信号将其转换为时频分析图像。所提出的方法包括三个主要步骤：(i) 将 EEG 信号分割成 30 秒长的时期，(ii) 使用时频分析将时期转换为 2D 表示，以及 (iii) 将 2D 时频分析输入到 2D CNN。结果表明，所提出的方法是稳健的，对通道 C4-A1 实现了 99.39% 的非常高的准确率。所有其他通道的准确率均超过 98.5%，这表明任何通道都可用于高精度的睡眠阶段分类。所提出的方法在总体准确率或单通道准确率方面优于文献中的方法。它有望为医生，尤其是神经科医生带来巨大益处；为他们提供一种新的强大工具来支持睡眠相关疾病的临床诊断。
E.DSO 关于 V2G 充电机制的技术论文
AC 交流电 AFIR 替代燃料基础设施监管 CPO 充电点运营商 DER 分布式能源 DC 直流电 DSO 配电系统运营商 EHV 超高压 EU 欧洲 EV 电动汽车 EVSE 电动汽车供电设备 FRT 故障穿越 HV 高压 LFSM-O 电动汽车限频敏感模式 LFSM-U 电动汽车限频敏感模式 LV 低压 MV 中压 NC DC 网络代码 需求连接 NC DR 网络代码 需求响应 NC RfG 网络代码对发电机的要求 OCPP 开放充电点协议 OEM 原始设备制造商 RoCoF 频率变化率 SoC 充电状态 TSO 输电系统运营商 V1G 车对网（单向充电） V2G 车对网 V2X 车对万物
SonyLIV 的技术规格
• 音频内容必须以 48khz 采样率的 24 位未压缩 (PCM) 数字音频交付。• 所有混音都应为近场混音，同时考虑家庭观看声音体验。• 音频信号不应包含嗡嗡声、杂音、失真、丢失、混叠、嘶嘶声和其他令人反感的伪影。• 使用 EBU-128 测量音频节目响度和真实峰值音频电平。• 所有音频录制/混音/母带制作都应按照专业标准在标准环境中完成。禁止使用视频编辑工具进行混音。• 对于配音节目，对话、音乐和效果应与画面同步。• 应避免使用过度处理/清理。• 对话质量在音质、音量等方面需要保持一致。• 整体音质应令人愉悦，没有明显的噪音或杂散信号。• 所有音频通道从头到尾都应同相。• 禁止从单声道升频到立体声、立体声升频到 5.1、5.1 升频到全景声。提交的作品必须为原始混音状态。• 在所有制作场景中录制狂野氛围，以便在主程序中编辑的整个场景中保持相同的氛围。• 必须使用多轨录音机进行现场录音。录音参考电平应为 -20 dBFS
基于直列拓扑的多频带 SIW 带通滤波器的合成与实现
摘要 — 本文提出了一种用于多频带带通滤波器 (MBPF) 的相似变换方法，将星型拓扑转换为直列拓扑。介绍了一种通用理论技术，用耦合矩阵的相似变换旋转代替传统的通过滤波器综合逐步提取 LC 电路，解决了参数提取过程中的舍入误差，提高了理论综合结果的准确性。直列拓扑的应用大大提高了滤波器设计的灵活性，降低了电路复杂性，简化了高阶 MBPF 的制造。基于基片集成波导 (SIW) 技术，设计和实现了一系列示例，包括三频、四频，特别是首次报道的五频三阶切比雪夫 SIW 带通滤波器。模拟响应与测量结果之间具有良好的一致性，验证了设计的滤波器模型和提出的理论方法。
基于深度学习的图像分类
摘要：图像分类技术是计算机视觉领域的核心研究方向，随着深度学习技术的发展，研究人员广泛关注的重点。尽管卷积神经网络（CNN）在图像处理方面取得了革命性的进步，但仍然存在诸如过度拟合和处理多种数据集的复杂性之类的问题。本文提出了由卷积神经网络（CNN）模块和时频复合加权模块组成的混合模型。CNN模块有效地执行了深层提取，而时频复合权重模块能够实现更好的性能。通过CIFAR 10的实验验证，本文证明了混合模型在图像分类任务上的出色性能，精度为90％。本文的结果不仅证明了将不同的深度学习体系结构相结合以提高图像分类精度的有效性，而且还为开发未来图像处理技术的开发提供了新的想法和方法。
韩国储能系统 (ESS) 案例研究
电压调节 调峰 旋转备用 电池系统 功率 放电 充电 充电 高峰时段 时间 千瓦 时间 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 2000-200-400-600-800 太阳能发电量 (千瓦) ESS 放电 (千瓦时) POI 处有功功率 (千瓦) ESS 充电 (千瓦时) 频率 (赫兹) 时间 50.04 50.02 50.00 49.98 输出时间 充电 充电 放电 目标峰值需求 电压 时间 1.08 1.06 1.04 1.02 0.98 0.96 0.94 0.92 POI 处电压 POI 处电压（带 VVC） 兆瓦 01 00 200 300 SMTW ThFS 慢速充电 逐步增加至合同容量以支持电网MEGAWATTS1000110012001300SMTWThFS容量负荷10最小负荷过频响应欠频响应
