XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多普勒
使用合成训练数据的低复杂度雷达手势识别
摘要：无线电探测和测距（雷达）技术的发展使得手势识别成为可能。在基于热图的手势识别中，特征图像尺寸很大，需要复杂的神经网络来提取信息。机器学习方法通常需要大量数据，而用雷达收集手势非常耗时耗能。因此，提出了一种基于调频连续波（FMCW）雷达和合成手势特征生成器的低计算复杂度手势识别算法。在低计算复杂度算法中，对雷达原始数据实施二维快速傅里叶变换以生成距离-多普勒矩阵。之后，应用背景建模来分离动态物体和静态背景。然后选择距离-多普勒矩阵中幅度最高的箱来定位目标并获得其距离和速度。可以利用天线维度上此位置的箱来使用傅里叶波束控制计算目标的角度。在合成生成器中，使用Blender软件生成不同的手势和轨迹，然后直接从轨迹中提取目标的距离、速度和角度。实验结果表明，当以合成数据作为训练集，以真实数据作为测试集时，模型在测试集上的平均识别准确率可达89.13%。这表明合成数据的生成在预训练阶段可以做出有意义的贡献。
基于机器的低级风剪切预测...
摘要 - 高级风剪（LLWS）是影响安全性，守时性和环境的最突出的航空危害之一。为了减轻其效果，几个机场已经配备了专用系统，能够识别跑道附近LLW的存在。这些系统通常包含不同设备的集合，包括终端多普勒天气雷达，多普勒光检测和范围，以及沿机场地面扩散的动态计网络。LLWS识别技术基于垂直风轮廓的测量，当检测到风向或强度的快速变化时发出警告。由于此方法基于实时数据，因此在即将进行的LLWS事件的可能性上没有提供有用的预测。此外，就购买和维护而言，与LLWS检测系统相关的成本非常高，因此其安装非常高。在这项研究中，我们根据使用机器学习（ML）技术（用于从地面站观测值和压力水平的数值天气模型获得的风数据）的技术研究了一种用于预测LLWS事件的新方法。这项研究是在考虑了Palermo-Punta Raisi国际机场的地点进行的，因为这是意大利机场最受LLWS现象的约束。从2007年到2022年，从ERA-5重新分析和ENAV的气象和航空数据库中提取的历史数据系列被用来训练和测试不同的ML分类模型，通过对特定评估指标的分析来搜索最佳表现。我们获得的结果非常令人鼓舞，我们相信我们的工作对于开发新一代的低成本和高效率ML基于ML的LLWS预测工具非常有用。
L17-妊娠糖尿病 - Med441
→常规的美国 +感染尿培养物 +跟进营养师和内分泌学家。→适当的筛选测试。→详细的超声异常扫描 +胎儿超声心动图。→巨粒和多氢化物的串行生长扫描。→具有生物物理剖面BPP→多普勒超声的胎儿监视。→心脏图CTG。→GDM→胎儿大粒症是常见的→应该研究。→胎儿生长的异常最有可能在第3个孕期→我们确认。→串行天体测试应在三个月中进行。
探索β受体阻滞剂与怀孕胎儿心率之间的关系
鉴于围绕β受体阻滞剂治疗对胎儿心率的影响的不确定性，产前护理提供者在开出这些药物为孕妇时应批准一种谨慎的方法。妇产科医生，心脏病学家和医疗团队其他成员之间的密切合作对于评估母体心血管风险，优化药物治疗方案并监测整个怀孕期间的胎儿健康至关重要。非侵入性胎儿监测技术，例如多普勒超声和心脏图，可以为胎儿心脏功能提供宝贵的见解，并有助于指导临床管理决策。
2。每周报告MSM133 -PARCAT
导出通量，提供了有机碳垂直转移的见解。为了进行底栖研究，使用多饲养员检索沉积物核心，以检查表面沉积物的组成和特性。这些核心对于理解有机物在海底的积累和改变至关重要。，我们使用抓手收集了大量的沙质沉积物，以直接测量营养回收利用。使用高级系统（包括声学多普勒电流探险仪（ADCP），Parasound和Multibeam Echosounders）绘制海底地形，评估当前速度和方向，并检测悬浮和沉降的颗粒。
r19 m.tech. 无线和移动通信
1. 理解蜂窝通信概念 2. 研究移动无线电传播 3. 研究无线网络不同类型的 MAC 协议 UNIT -I 蜂窝概念-系统设计基础：简介、频率重用、信道分配策略、切换策略 - 优先切换、实际切换考虑、干扰和系统容量 - 同信道干扰和系统容量、无线系统的信道规划、相邻信道干扰、减少干扰的功率控制、中继和服务等级、提高蜂窝系统的覆盖范围和容量 - 小区分裂、扇区划分。第二单元移动无线电传播：大规模路径损耗：无线电波传播简介、自由空间传播模型、功率与电场的关系、三种基本传播机制、反射-电介质反射、布儒斯特角、完美导体反射、地面反射（双射线）模型、衍射-菲涅尔区几何、刀刃衍射模型、多重刀刃衍射、散射、室外传播模型-Longley-Ryce 模型、Okumura 模型、Hata 模型、Hata 模型的 PCS 扩展、Walfisch 和 Bertoni 模型、宽带 PCS 微蜂窝模型、室内传播模型-分区损耗（同一楼层）、楼层间分区损耗、对数距离路径损耗模型、爱立信多断点模型、衰减因子模型、信号穿透建筑物、射线追踪和场地特定建模。第三单元移动无线电传播：小规模衰落和多径：小规模多径传播-影响小规模衰落的因素、多普勒频移、多径信道的脉冲响应模型-带宽和接收功率之间的关系、小规模多径测量-直接射频脉冲系统、扩频滑动相关器信道探测、频域信道探测、移动多径信道参数-时间弥散参数、相干带宽、多普勒扩展和相干时间、小规模衰落的类型-由于多径时间延迟扩展而导致的衰落效应、平坦衰落、频率选择性衰落、由于多普勒扩展而导致的衰落效应-快速衰落、慢速衰落、多径衰落信道的统计模型-Clarke 的平坦衰落模型、Clarke 模型中由于多普勒扩展而导致的频谱形状、Clarke 和 Gans 衰落模型的模拟、电平交叉和衰落统计、双射线瑞利衰落模型。第四单元均衡和分集：介绍、均衡基础知识、训练通用自适应均衡器、通信接收器中的均衡器、线性均衡器、非线性均衡器
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。
GSP ROV - Triton XLX
陀螺仪/磁通门 罗盘 俯仰/横滚传感器 Digiquartz 深度多普勒 速度计-ROV DP 自动功能（航向/深度/高度/位置） 16 站比例 NG3 主歧管 14 站比例推进器歧管-6 个备用功能 12 站比例工具歧管 500 瓦灯带调光电路可用 (6) 电路 x / 2 x 250 瓦灯每个标准 (6) 操纵器 左 – 5 功能 – Schilling Rigmaster 右 – 7 功能 – Schilling Titan T4 声纳
数字孪生和数字线程的必要性
液压；刹车、襟翼、扰流板、方向舵、副翼、起落架泵 重量传感器 - 起落架 涡轮机；转速 (N1/N2)、进气口 - 涡轮压力、温度、燃油燃烧 电压表；驾驶舱、主总线、客舱、辅助电源、货物、发动机、APU 发电机仪表（发动机、APU） 电力负荷（安培/小时）；驾驶舱、客舱、货物 火灾传感器；客舱、货物、发动机、燃油、刹车、电子设备舱 二氧化碳；客舱、货物 磁罗盘 GPS（卫星 / 地面） 无线电罗盘 (NDB) 多普勒雷达；天气、闪电、下沉气流（微下击暴流）