ballistic missile interceptor (BMI) guanxing feixing guiji 惯性飞行轨迹 ballistic trajectory boshu zhidao daodan; 波束制 导导弹 ; Barak-1 naval SAM balake yi haijun dikong daodan “ 巴拉克 -1” 海 军地空导弹 Baruch Plan [USA] balaqi jihua [Meiguo] 巴拉奇 计划 [ 美国 ] batrachotoxin (BTX) watu 蛙 突 battery daodanlian 导弹连 Battle management command, control and communication (BMC3) zuozhan guanli zhihui, kongzhi he tongxun 作 战管理指挥、控制和通讯 battling behaviour zhandou zhuangtai 战 斗 状 态 beam rider; riding missile boshu zhidao daodan; jiashushi daodan 波束制 导导弹 ; 驾束式导弹
EEV) 具 有流量调节范围大 、 反应迅速 、 控制精确等特点 [9] , 在定频机组中的应用愈发受到关注 [10] 。 郝文洋 等 [11] 利用电子膨胀阀代替毛细管作为恒温恒湿箱的 节流装置进行实验研究 , 发现改进后箱体温湿度控制
到连续波(CW)HSR信号排除足够的有效穿透深度。确实是,hsr的基本物理学使用了CW信号,但不允许稍后放大(即更深的)到达有损培养基中(如脉冲地下雷达(ISR),HSR可能是可能的,但HSR具有不同的优势。其中最重要的是能够以ISR无法实现的分辨率进行较浅的地下成像。此外,由于相对较低的技术传输和接收触角,因此HSR系统的设计比ISR更简单。本文通过光学类比对HSR的主要原理进行了回顾,并描述了雷达全息图重建的可能算法。我们还介绍了Rascan类型的系统和应用的历史,这可能是唯一可商购的全息图地下雷达。在考虑的地下成像和遥感中,所考虑的是人道主义的脱落,建筑检查,对电介质航空航天材料的非破坏性测试,历史建筑和艺术品的调查,古生物学和安全筛查。用实验室和/或现场实验中获得的相关数据说明了每个应用程序。
《通货膨胀削减法案》(IRA)是本世纪对清洁能源基础设施最大胆的投资之一。然而,尽管 IRA 税收抵免的结构已经存在了几十年,但对免税实体的激励措施却没有。企业花了 20 多年时间学习如何利用税法来开发项目,现在距离赶上进度只剩几个月了,相关实体正在努力利用这些激励措施。我们必须弥合知识和专业知识之间的差距,以便实现 IRA 的环境和社区效益。为了做到这一点,我们建立了两个互补的资源,根据相关实体在建立清洁能源项目过程中所处的位置,为其提供税务、财务和法律专业知识:清洁能源税收导航器(“导航器”),一个申请直接支付的一站式服务中心,以及项目融资中心(PFH),一个为清洁能源项目融资提供工具和指导的信息交换所。
该模型将思维导图与联想、回溯、比较和认知功能结合在一起,并以一种新的方式连接思维导图的元素。IMAPGINE 从任何数据源(doc、docx、pdf、txt、rtf、xlsx、网页)获取文本,通过标准算法从源文档中提取文本数据,进行文档操作,然后通过全局代码结构确定文本在代码中的位置,通过选择性标签封装优化文本定位,从代码中提取文本。IMAPGINE 还可以处理文档中遇到的图像和图表。如果源文档中存在流程模型或流程图,它也会通过提取流程模型中的焦点数据将其转换为思维导图,并通过基于名称进行比较来确定它们之间的链接。如果找到具有相同词基的术语,则将其转换为思维导图。为思维导图生成标题。
摘要。本案例研究旨在确保在职前科学教师通过创建纸质思维导图 (PB-MM) 和数字思维导图 (D-MM) 在技术教育中获得经验,并揭示他们对这些思维导图技术的看法。共有 32 名在职前科学教师参加了这项研究,他们就读于土耳其一所大学的科学教学本科课程。在为期六周的研究的前三周,参与者为科学教育中的某些科目创建了 PB-MM。在剩下的几周里,他们使用 Coggle 创建了 D-MM。作为数据收集工具,本研究使用了一种由开放式问题组成的表格。所得结果表明,参与者普遍报告了积极的意见,包括思维导图是有益和有用的工具,可以强化、评估和可视化一般的学习,使课程更有趣,并提供易用性。结论还表明,学生还可以在其他主题的教学中使用思维导图,例如“维生素”、“地球和宇宙”和“系统”,以及在会议、演示、头脑风暴等活动中使用。D-MM 的优点是可以添加多媒体材料、更正过程简单且视觉丰富,而其缺点是遇到技术问题。PB-MM 有助于学生的心理运动发展以及通过表演/体验进行学习。删除、编辑等过程以及添加视频和图像的难度构成了 PB-MM 技术的限制。
摘要 - 动体动物导盲犬通过以负担得起的成本提供对未经裁定的地形的普遍援助,具有增强盲人或视力障碍(BVI)个体的自主性和流动性的巨大潜力。然而,机器人导犬的设计仍未得到充实,尤其是在步态控制器,导航行为,相互作用方法和言语解释等系统方面。我们的研究通过与18位BVI参与者进行用户研究来解决这一差距,其中包括15位甘蔗用户和3名导向狗使用者。参与者与四倍体机器人进行了互动,并提供了定量和定性反馈。我们的研究揭示了几种设计含义,例如对基于学习的控制器和刚性手柄的偏爱,不对称速度,语义通信方法和解释性的逐渐转弯。这项研究还强调了自定义的重要性,以支持具有不同背景和偏好的用户以及电池寿命,维护和天气问题等实际问题。这些发现为机器人导犬的未来研究和开发提供了宝贵的见解和设计含义。索引术语 - 辅助设备,腿部机器人
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动( Zander 等人,2009 年)。与其他模式(例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012))相比,SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率,并且对用户所需的培训最少,因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激,每个刺激以不同的频率闪烁,而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率,以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点,但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如,如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波,那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率,这可能会混淆解码算法。因此,在文献中,一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率(Volosyak 等,2009;Chen 等,2015)。这个谐波问题,加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限(Regan,1989),限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量;即,低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此,在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题,已经引入了多频刺激方法,在每个刺激中使用多个频率,其中两个频率(双频)是最广泛使用的模态(Shyu 等,2010;Zhang 等,2012;Chen 等,2013;Hwang 等,2013;Kimura 等,2013;Chang 等,2014;Mu 等,2021a)。然而,这些研究主要集中于介绍多频刺激方法,并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加,在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号,从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中, (2021a)表明,多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波,还包含输入频率的整数线性组合,这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意,相互作用的顺序定义为
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征,可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器,它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器,我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型,可以推导出时频空间中的解析方程,这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件,如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准,则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型,在存在噪声的情况下,对检测器进行了模拟 HFO 的验证,信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64,在 -6 dB 时为 0.98,在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99,而其阳性预测值均 > 0.95,无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集,我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标,用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器,在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数(0.77 对 0.83)。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力,其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明,基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的,并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
生成AI(Genai)技术的迅速崛起将诸如Openai的Sora之类的创新视频生成模型带到了前方,但是由于其高碳足迹,这些进步带来了巨大的可持续性挑战。本文介绍了以碳为中心的视频生成案例研究,从而对该技术的环境影响进行了首次系统研究。通过分析开放式文本对视频模型的开放式索拉(Openai Sora)模型,我们将迭代扩散降解过程确定为碳排放的主要来源。我们的发现表明,视频生成应用比基于文本的Genai模型要大得多,并且它们的碳足迹在很大程度上取决于剥离步骤数字,视频分辨率和持续时间。为了促进可持续性,我们建议在高碳强度期间整合碳感知信用系统并鼓励离线产生,为Genai提供环保实践的基础。