XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信号丢失
使用超高场 7 特斯拉静息态功能磁共振成像评估核心静息态网络中自发脑活动和功能连接的重测稳定性
注意：除第一个受试者（潜在异常受试者）的 CEN 中的 fALFF 外，所有相关系数均显著。缩写：ALFF，低频波动幅度；CEN，中央执行网络；DC，度中心性；DMN，默认模式网络；fALFF，低频波动分数幅度；ReHo，区域同质性；SN，显著性网络。a 标记的受试者被视为潜在异常值；因此，对所有原始数据和原始出版物中提到的所有技术问题进行了交叉检查。交叉检查未发现该受试者的任何特殊性（部分信号丢失或移动）。但是，当进行没有这个受试者的额外分析时，这个样本量（15 名参与者）的结果与整个样本（16 名参与者）的结果并没有明显差异，如图 S1 和 S2 所示。
36DL PLUS - 先进测试设备租赁
• 易于读取的厚度显示屏，带有与测量相关的状态标志 • 带有可选背光的 LCD，可在所有照明条件下清晰显示信息 • 自动探头识别 • 轻松校准未知材料速度和/或传感器零点 • 快速补偿传感器温度变化 • 回波到回波测量，适用于穿透油漆应用 • 高低厚度报警功能 • 快速扫描模式，每秒 20 次读数。• 以 1db 为步长手动增益调整 • 在信号丢失 (LOS) 条件下保持或空白厚度显示 • 使用 MinFinder 的“保持最小或最大”读数模式 • 以绝对值或百分比显示相对于设定点的差分厚度 • 即时英制/公制转换 • 校准锁定功能可防止意外更改校准 • 可选分辨率 .001" (.01mm) 或 .01" (.1mm) • 自动关机
优化工业以太网应用中的 EMC 性能 (Rev. A)
由于工业应用需要新的拓扑结构来满足更快的周期时间、更高的吞吐量、更宽的带宽和更小的系统架构，因此引入了实时以太网协议（例如 Ethernet/IP、EtherCAT、Profinet 等）以最大限度地减少延迟。然而，上述协议在实时系统中都包含菊花链架构。因此，需要对注入系统的外部噪声具有更高的容忍度和免疫力，以防止系统中的信息丢失。再举一个例子，如果在菊花链网络的早期阶段出现任何信息失真或链接断开，菊花链网络中的所有剩余阶段也会受到影响。例如，如果伺服电机连接到菊花链网络的每个阶段，则早期阶段的任何信号丢失都可能阻止剩余的伺服电机运行，直到从早期的网络阶段接收到命令。因此，工业应用中的 EMC 已成为以太网的关键性能标准。
闪光灯泵浦啁啾脉冲放大
我们的系统由 White 等人 2 详细描述，并如图 1 所示，类似于许多基于激光泵浦钛宝石的 CPA 系统 3' 5，这些系统目前正在使用或商业化生产。由氩离子激光器 (9 W，所有线) 泵浦的商用锁模钛宝石振荡器产生 82 MHz 的 80-100 fsec 脉冲序列，中心波长为 800 nm (10 nm FWHM 高斯光谱分布)。这些 10-15 nJ 脉冲在单个衍射光栅脉冲展宽器 7 中被时间展宽至约 400 psec。展宽器由 1800 线/毫米镀金全息衍射光栅、60 厘米焦距消色差透镜和平面高反射铝镜组成。在通过该展宽器的八次过程中，实现了正群速度色散以及信号丢失。产生的输出脉冲为 4-5 nJ，用于为再生放大器提供种子。
采用传感器融合技术确定飞机姿态和位置信息
图 3.11：GPS 与垂直陀螺仪姿态.................................................................................... 41 图 3.12：GPS 与垂直陀螺仪姿态.................................................................................... 41 图 3.13：卡尔曼滤波器序列...................................................................................... 42 图 3.14：卡尔曼滤波器状态和协方差矩阵的进展....................................................... 46 图 3.15：扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 序列.................................................................... 47 图 4.1：YF-22 机载计算机 2.................................................................................... 52 图 4.2：NovAtel GPS.................................................................................................... 53 图 4.3：Goodrich Systems 垂直陀螺仪.................................................................... 54 图 4.4：IMU 与 GPS 测量获取率............................................................................. 55 图 4.5：GPS 位置（放大）..................................................................................... 57 图 4.6：GPS 位置 -瞬时信号丢失................................................................................ 57 图 4.7：方差计算的稳定状态时间段.................................................... 59 图 4.8：GPS 辅助 INS/垂直陀螺仪框图.................................................... 61 图 4.9：滤波处理序列....................................
AllTerra 海湾
测量 • 利用 Trimble HD-GNSS 技术更快更快速地测量点 • 利用 Trimble SurePoint 电子倾斜补偿提高测量效率和可追溯性 • 使用 Trimble CenterPoint RTX 卫星提供的改正数据进行全球厘米级定位 • 利用 Trimble xFill 技术减少因无线电信号丢失而导致的停机时间 • 先进的 Trimble Maxwell 6 Custom Survey GNSS 芯片，具有 440 个通道 • 利用 Trimble 360 GNSS 跟踪为您的投资提供面向未来的保障 • 同时跟踪的卫星信号： –– GPS：L1C/A、L1C、L2C、L2E、L5 –– GLONASS：L1C/A、L1P、L2C/A、L2P、L3 –– SBAS：L1C/A、L5（对于支持 L5 的 SBAS 卫星） –– Galileo：E1、E5a、E5B –– 北斗（COMPASS）：B1、B2 • CenterPoint RTX、OmniSTAR HP、XP、G2、 VBS 定位 • QZSS、WAAS、EGNOS、GAGAN • 定位频率：1 Hz、2 Hz、5 Hz、10 Hz 和 20 Hz
材料视野
水凝胶因其固有的仿生特性、高度可调的化学物理特性（机械、电气等）和出色的生物相容性，在可穿戴电子产品中引起了越来越多的关注。在众多拟议的品种中，导电聚合物基水凝胶 (CPH) 已成为未来可穿戴传感器设计的有希望的候选材料，能够使用不同的调整策略实现所需的特性，从分子设计（长度范围低至 10 -10 米）到微结构配置（长度范围高达 10 -2 米）。然而，仍有相当大的挑战需要克服，例如由于机械强度导致的应变传感范围有限、膨胀/消膨胀导致的信号丢失/不稳定、传感信号的显著滞后、脱水引起的故障、制造/加工过程中的表面/界面失效等。本综述旨在针对性地扫描基于 CPH 的可穿戴传感器技术的最新进展，从实验室中建立专用的结构-性能关系到潜在的大规模生产的先进制造路线。本文还探讨了 CPH 在可穿戴传感器中的应用，并提出了 CPH 未来新的研究途径和前景。
采用 AiP 技术天线助力 5G 发展
实现第五代新无线电 5G (NR) 或简称 5G 技术的驱动力包括传输大数据速率以及对更可靠连接、更快响应时间（低延迟）和更好覆盖范围的需求。在毫米波应用中，信号丢失变得至关重要，设计挑战也变得更加复杂。除了新兴的 5G 智能手机外，其他以极高频率运行且需要小尺寸的应用还包括可穿戴设备、小型基站、安全摄像头、自动驾驶汽车中的雷达装置以及众多物联网 (IoT) 设备。根据 Gartner, Inc. 的市场研究，到 2023 年，每年将生产超过 10 亿台毫米波装置。借助 AiP 技术，天线不再是无线设备中的单独组件，而是与射频 (RF) 开关、滤波器和放大器集成在 SiP 中。根据咨询公司 Yole Développement 的数据，预计到 2023 年，整个射频前端 (RFFE) 模块 SiP 市场规模将达到 53 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 11.3%（图 1）。另一项市场预测显示，到 2025 年，5G 毫米波市场规模将增长 10 倍 [1]。支持基站和小型蜂窝基础设施将需要大量的半导体封装和系统集成支持。外包半导体组装和测试 (OSAT) 供应商通常最适合投资封装
确保现有的量子位置验证协议免受任意传输丢失的影响
摘要 当所选协议缺乏损失容忍度时，信号丢失会对量子密码学的安全性构成重大威胁。在量子位置验证 (QPV) 协议中，即使相对较小的丢失率也会危及安全性。因此，目标是找到在实际可实现的丢失率下仍能保持安全的协议。在这项工作中，我们修改了 QPV 协议的通常结构，并证明这种修改使验证者和证明者之间潜在的高传输丢失对于一类协议而言与安全性无关，该类协议包括受 BB84 协议 ( QPV f BB84 ) 启发的实用候选协议。这种修改涉及光子存在检测、证明者的短暂时间延迟以及在继续之前进行游戏的承诺，将总体丢失率降低到仅证明者的实验室。经过调整的协议 c- QPV f BB84 随后成为一种具有强大安全性保证的实用 QPV 协议，即使面对使用自适应策略的攻击者也是如此。由于验证者和证明者之间的丢失率主要由他们之间的距离决定，因此可以在更长的距离上实现安全的 QPV。我们还展示了所需光子存在检测的可能实现，使 c-QPV f BB84 成为解决 QPV 中所有主要实际问题的协议。最后，我们讨论了实验方面并给出了参数估计。
基于多传感信息融合的移动机器人定位与环境感知技术
本文重点介绍了位置准确性低的问题和在复杂环境中移动机器人的不良环境感知性能。它基于IMU和GP的机器人姿势信息和环境知觉信息进行了关键的技术研究，以检测机器人自己的姿势信息，以及激光雷达和3D摄像头，以感知环境信息。在“姿势信息融合层”中，粒子群处理算法用于优化BP神经网络。没有偏见的卡尔曼过滤，并实现了未经意识的卡尔曼滤波器，以实现INS-GPS松散耦合导航，从而减少了INS组件IMU的偏见和噪声。此外，当GPS信号丢失发生时，训练有素的神经网络可用于输出预测信息，以进行惯性导航系统的错误校正，提供更准确的速度，并将信息作为绝对位置约束。在环境感知融合层中，补偿的IMU预一整合性调查分别与次要水平分别与视觉探光仪和激光镜探测融合。这使机器人的实时精确定位和环境图的更精细结构。最后，使用实际收集的轨迹来验证算法，以进行multi传感器信息的两级融合。实验结果表明，该算法提高了机器人的定位准确性和环境感知性能。机器人运动轨迹和原始真实轨迹之间的最大误差为1.46 m单位，而最小误差为0.04 m单位，平均误差为0.60 m。