XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同步时间
在说话、聆听和自我聆听过程中，大脑对语音包络的同步时间
本研究调查了语音产生、聆听和自听过程中语音包络跟踪的动态。我们使用的范例是，参与者聆听自然语音（聆听）、产生自然语音（语音产生）和聆听自己语音的回放（自听），同时用脑电图记录他们的神经活动。在时间锁定脑电图数据收集和听觉记录与回放之后，我们使用高斯 copula 互信息测量来估计脑电图中的信息内容与听觉信号之间的关系。在 2 – 10 Hz 频率范围内，我们确定了语音产生和语音感知过程中最大语音包络跟踪的不同延迟。最大语音跟踪发生在感知过程中听觉呈现后约 110 毫秒，以及语音产生过程中发声前 25 毫秒。这些结果描述了说话者和听众语音跟踪的特定时间线，符合语音链的概念，因此也与交流延迟有关。
四路数字飞行控制系统评估
四重 DFCS 架构 RDFCS 设施设置 保证方法的互补性 多级测试基础 数字飞行系统生命周期架构 设计任务 增强型电传操纵控制律 基线系统架构 通道逻辑 转换图 同步谓词/转换网络 谓词/转换网络细节 谓词/转换网络 模拟输出 顶层软件控制图 DFCS 可靠性框图 飞机模拟框图 托盘化 DFCS 控制律框图 免费 RSS 飞机时间历史软件控制流程图 增强型 RSS 飞机时间历史多级测试 收尾自动测试方案 正常通道同步时间历史启动通道同步时间历史稳定性无俯仰速率增强响应稳定性无攻角增强响应
四重数字飞行控制系统评估
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用于量子密钥分发的参考时钟信号分发
解决 QKD 中符号同步的一个直观方法是使用成对光纤通过不同信道传输参考信号和量子数据信号。然而，温度会导致成对光纤之间产生延迟，从而导致同步精度下降 [Tanaka et al. 2008]。时分复用 (TDM) 方案克服了这个问题，其中同步脉冲从量子脉冲中滞后传输。然而，TDM 方案带来了其他问题，例如比特率限制，因为这些技术要求量子信号和参考信号之间有足够长的时间间隔 [Tanaka et al. 2008]。最近，已经提出了不同的 QKD 时钟恢复算法，避免使用额外的经典参考信号。在 [Pljonkin and Rumyantsev 2016] 中，提出了一种同步算法，其中时间帧被划分为更小的时间窗口，同步时间为 788 。 6 ms，同步失败概率为0.01%。在[Rumyantsev and Rudinskiy 2017]中，作者提出了一种不包括时间帧划分的算法，提供更快的同步时间3.216 ms，错误概率为0.0043%。然而，后者只能应用于站间距离不超过几十公里的QKD系统，而前者可以应用于数百公里的QKD系统。另一方面，
Sherrington – Kirkpatrick模型中的淬火 - Infoscience
摘要。Sherrington – Kirkpatrick模型是复杂的非凸能景观的原型。在此类景观上演变的动态过程和局部旨在达到最小值的过程通常对了解最小值。在这里，我们研究淬火，即旨在减少能量的动力学。我们分析了两种不同的算法类别，单旋植物和同步动力学的收敛能量，重点是贪婪和不情愿的策略。我们提供了有限尺寸效应的精确数值分析，并得出结论，也许在违反直觉上，不情愿的算法与融合到基础状态能量密度兼容，而贪婪的策略却没有。受单旋替代和贪婪算法的启发，我们研究了两种同步时间算法，即同步螺旋和同步利用算法。这些同步过程可以使用动力学平均值理论（DMFT）和DMFT的新回溯版本进行分析。值得注意的是，这是第一次将回溯DMFT用于研究完全连接的无序模型中的动力收敛性。分析表明Sync-Greedy算法可以
直接电流计费仪-DCBM 400/600系列
为了确保产品的安全操作并能够正确使用所有功能，请仔细阅读这些说明！安全操作只能保证，如果将产品用于设计用于技术规范的范围内并在其范围内。确保您获取最新的技术信息，这些信息可以在www.lem.com下的最新关联数据表中找到。产品元素之间使用的数据链路电缆应为LEM传递的元素。必须由客户提供设置产品时间的时间来源。产品必须同步时间才能操作。产品的以太网接口不得暴露于公共网络；网络必须是私人并确保的。要确保正确操作，必须定期检查产品的日志完成；最大条目数为40000；如果日志已满，则产品的操作会停止。根据EN 50470-1：2006。
与Hybrid de Bruijn代码的高静态自由空间量子通信的时机和同步
抽象的基于卫星 - 长距离 - 无距离 - 空间量子密钥分布有可能实现全球量子安全通信网络。检测从空间发送的微弱量子光脉冲需要高度准确且健壮的经典计时系统才能从噪声中挑出信号，并允许对发送和接收的钥匙位进行对帐。对于这种高损耗应用，提出了基于DE Bruijn序列的断层 - 耐受性同步信号编码和解码方案。在实验室条件下测试了代表性的同步时间系统，并且即使在高损失下，它也证明了误差校正算法的高容差。还讨论了该解决方案的性能限制，并分析了方案和估计的计算开销的最大误差耐受性，从而可以在实际的时间系统上实现 - 芯片上实现。该解决方案不仅可以用于同步高损耗通道，例如卫星和地面站之间的通道，而且还可以扩展到具有低损耗，较高误差率的应用，而且需要可靠的同步，例如量子和非量子通信在地面上的自由行空间或光纤空间上。
DNN 辅助基于粒子的贝叶斯联合同步与定位
摘要 — 在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络辅助粒子滤波器 (DePF) 的方法来解决超密集网络中的移动用户 (MU) 联合同步和定位 (sync&loc) 问题。具体而言，DePF 在 MU 和接入点 (AP) 之间部署了一种非对称时间戳交换机制，传统上，该机制为我们提供有关 MU 时钟偏移和偏差的信息。然而，AP 和 MU 之间的距离信息也是交换时间戳所经历的传播延迟所固有的。此外，为了估计接收到的同步数据包的到达角，DePF 利用多信号分类算法，该算法以同步数据包所经历的信道脉冲响应 (CIR) 为输入。CIR 还用于确定链路条件，即视距 (LoS) 或非视距。最后，为了执行联合同步和定位，DePF 利用粒子高斯混合，允许对上述信息进行基于粒子和参数贝叶斯递归滤波 (BRF) 的混合融合，从而联合估计 MU 的位置和时钟参数。模拟结果验证了所提出的算法优于最先进的方案，尤其是基于扩展卡尔曼滤波器和线性化 BRF 的联合同步和定位。特别是，仅利用来自单个 AP 的同步时间戳交换和 CIR，在 90% 的情况下，绝对位置和时钟偏移估计误差分别保持在 1 米和 2 纳秒以下。