XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System双模式
TT&C SCOE (TCR 测试仪)
Celestia TTC-IMBU：TC：STD PM；TM：ESA STD PM、OQPSK、GMSK；测距延迟：ESA PM 音调代码、用于深空应用的 PN 测距）、1Hz 步长、线性和矩形扫描 Safran Cortex CRT-Q：双模式，适用于 G2G 中的 ESA STD 和扩频（TC：ESA STD PM、扩频；TM：STD PM、OQPSK、GMSK、扩频；测距延迟：ESA PM 音调代码、类似 ESA 的 100kHz、扩频），1Hz 步长，线性和矩形扫描 信号发生器（干扰源 / 杂散校准 / TLT-LO 信号）R&S SMCV100B / R&S SMB100B 和选配
销售总监和产品指南 - 主页
活动 HUD 系统是为新型飞机和改装应用而开发的，通常由飞行员显示装置和电子装置（计算机）组成，后者负责界面、符号生成和武器瞄准（空/空和空/地）。对于特定项目，电子装置还可以执行完整的导航计算。最新的系统是双模式的，其中显示可以是正常的飞行/武器瞄准符号，也可以是前视传感器（如前视红外线）的光栅（电视类型）显示，并叠加正常的符号。还生产了许多类型的俯视显示器，最新的使用触摸交互系统来简化飞行员！系统界面。为了补充夜视 HUD，生产了两种类型的夜视镜：专门用于固定翼的“猫眼”和用于固定翼和直升机应用的“夜枭”。
AIMTDR 2023 -VARANASI
该系的所有教职员工在过去的一年中为这次会议的成功而努力。超过四百个审查的研究论文，并将由来自国外各个角落的代表在这次会议上发表。在三天内，每天将举行8个平行会议，双模式在不同主题上并行运行。还安排了两个海报会议。一项特殊的就职和副作用的讲座和九个主题演讲，以及关于最先进的主题的两个纪念演讲，也将由制造业和设计领域的杰出专业人员发表。会议的每个会议都将由杰出主持人为所有参与者的利益进行并结束。十项最佳论文奖（九个口头演示和一份海报演示）也是为促进制造业领域最佳研究人员而构成的。
下一代高准确性快速远程蓝牙5.1 0.8V ULP无线电在TSMC 40nm
ULP无线电使用高级数字发射器和双模式零IF IQ以及ULP模式的单支相相接收器Archi-Tecture。新颖的收发器体系结构以0.8V标称电压供应，增压电池寿命实现超低功率消耗。前端由零-IF I/Q接收器和一个D级PA组成。系统时钟由32MHz晶体振荡器提供。分数-N ADPLL由数字控制振荡器（DCO），I/Q信号产生，相位量化器和数字转换器（DTC）组成。它具有广泛的自我校准，例如DCO银行选择和2点增益校准。在FPGA上实施了完整的数字基带（DBB）和微控制器测试系统，以允许使用标准测试设备（例如蓝牙CMW/CBT测试）进行全系统评估。
直接空气捕获（DAC）和CO2的隔离
直接空气捕获（DAC）对于在2050年之前实现零净温室气体排放很重要。但是，使用吸附 - 吸附过程，超大型大气CO 2浓度（〜400份）为高CO 2捕获能力构成了强大的障碍。在这里，我们提出了刘易斯酸碱相互作用 - 与多胺-CU（II）复合物衍生的杂化杂交吸附剂，可实现超过5.0 mol的CO 2捕获/kg吸附剂，其容量是迄今为止大多数DAC吸尘器的容量近三倍。杂交吸附剂（例如其他基于胺的吸附剂）在小于90°C下的热解吸。此外，海水被证实为可行的再生剂，而解吸的CO 2同时被隔离为Innocte Innocte-Inocte ous，化学稳定的碱度（Nahco 3）。双模式再生提供了独特的灵活性，并以海洋作为脱碳水槽的促进，以扩大DAC的应用机会。
thuraya One
作为世界上第一个双模式和双SIM卫星智能手机，Thuraya One无论您身在何处都可以提供出色的连接性。具有高通八核Kryo处理器，Android 14 OS，以及具有6.67英寸Amoled Gorilla Glass的尖端显示技术，Thuraya One可以使您能够多任务并确保您始终在环境条件下触及。此最先进的智能手机是设计了内置天线的，该天线在不使用时仍然隐藏，可以扩展以进行卫星呼叫或发送短信。Thuraya One配备了三台高分辨率后摄像头和一个用于专业摄影的前置摄像头。与Beidou，Glonass和GPS一起进行精确导航，较长的电池寿命以及其弹性设计的IP67评级，Thuraya One是完美的通信设备，由150多个国家 /地区的370多个漫游合作伙伴支持，用于无缝的陆地和卫星覆盖。
针对氧化还原系统的衰老中心血管再生
摘要 - 基于低功率事件的模拟前端（AFE）是建立用于边缘计算的有效端到端神经形态处理系统所需的关键组件。尽管已经开发了几种神经形态芯片来实现尖峰神经网络（SNN）并解决了广泛的感官处理任务，但只有少数通用的模拟前端设备可用于将模拟感官信号转换为尖峰并与神经型处理器相连。在这项工作中，我们提出了一种新颖的，高度可配置的模拟前端芯片，称为“ spaic”（用于模拟AI计算的信号到尖峰转换器），可提供通用双模式模式模拟信号对尖峰编码，并具有Delta调制和脉冲频率调制，并具有可调节频带。ASIC以180 nm的过程设计。它支持并编码各种信号，这些信号涵盖了4个数量级的频率，并提供了与现有神经形态处理器兼容的基于事件的输出。我们验证了ASIC的功能，并提出了表征芯片基本构件的初始硅测量结果。索引术语 - 神经形态，模拟前端（AFE），编码器，尖峰神经网络（SNN）
pdf - 斯坦福等离子体物理实验室
我们在此报告了脉冲磁流体等离子枪的初步研究，该枪可根据需要在预填充或气体喷射模式下运行。这些模式通过可调节的推力和比冲实现灵活和响应迅速的性能。使用分子氮推进剂的运行表明，磁流体推进器是极低地球轨道空气收集和阻力补偿的候选技术。通过利用推进剂气体动力学改变推进器内的填充率和流动碰撞性，实现双模式运行。这会导致形成不同的模式，这些模式分别以它们允许的电流驱动的磁流体波为特征，即磁爆燃和磁爆轰。这些模式构成了使用气体动力学实现响应迅速的推进器性能的基础。使用飞行时间发射诊断来表征近场流速，我们发现当气体在推进器中膨胀时，模式之间会发生相对剧烈的转变，在爆燃和爆震状态下排气速度分别在 10 到 55 公里/秒之间。处理后的质量位模拟首次让我们看到了推进器的性能以及比冲和推力之间的权衡。预计脉冲位可调性为 ≏ 22%，在突发模式下运行时推进剂填充分数不同。
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。