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会议报告
欧洲核子研究中心大型强子对撞机 (LHC) 上的紧凑型μ子螺线管 (CMS) 探测器正在进行大规模升级，以应对高亮度 LHC (HL-LHC) 的严苛条件。CMS 中的新型定时探测器将测量最小电离粒子 (MIP)，时间分辨率为每次命中 ∼ 40-50 ps，覆盖率高达 | η | =3。来自此 MIP 定时探测器 (MTD) 的精确时间信息将降低 HL-LHC 预计的高水平堆积的影响，并为 CMS 探测器带来新的独特功能。MTD 的端盖区域称为端盖定时层 (ETL)，必须承受高通量，这促使人们使用具有快速电荷收集功能的薄型耐辐射硅传感器。因此，ETL 将配备硅低增益雪崩二极管 (LGAD)，覆盖高辐射伪快速度区域 1.6 < | η | < 3.0。LGAD 将使用 ETROC 读出芯片读出，该芯片专为精确计时测量而设计。我们将介绍 ETL 探测器的广泛发展和进展，从传感器到读出电子设备、机械设计和系统测试计划。此外，我们将展示测试光束结果，这些结果证明了所需的时间分辨率。
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在 fmridata 和 oro.nifti 之间转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 fmri.cluster....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6 fmri.design................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................13 fmri.metaPar................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................18 fmri.pvalue................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................23 fmri.searchlight. ................. ... . ... . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................34 niftiImage2fmri .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................36 plot.fmridata ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 37 plot.fmriICA ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 切片定时 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
全球定位系统。 - 耶鲁大学历史
yale.edu › 默认 › 文件 › 文件 PDF 作者：M MONMONIER · 2015 — 作者：M MONMONIER · 2015 全球定位系统 (GPS)。... 美国在海湾战争期间使用 GPS... 作为定位、导航和定时 (PNT) 系统。
DEMAR 表格 14 - 德国联邦国防军
作为根据 EMAR M 第 A 部分 G 分项规定的持续适航管理组织，被授权管理随附批准时间表中所列飞机的持续适航性，并在适用的情况下，按照 EMAR MA708(b)2 所述制定和控制飞机维护计划，以及在适用的情况下，按照 EMAR MA710 所述进行适航审查后，颁发建议和军事适航审查证书。 / 作为符合 DEMAR M 第 A 部分 G 分部的持续适航管理组织，获准管理随附批准时间表所列飞机的持续适航性，并在规定时制定和控制 DEMAR MA708(b)2 中规定的飞机维护计划，以及在规定时按照 DEMAR MA710 中规定的适航审查后颁发建议和军事适航审查证书。
大型语言模型（LLM）算法重塑决策和2
3个任务集的基于成人决策能力电池。4沉没成本谬误：尽管人们最好减少损失并继续前进是最好的，但人们继续根据以前的投资做出决定时，就会发生沉没的成本谬误。