图4。sym-didikta和asym-didikta的光电表征:(a&b)在0.1 m [n bu 4 n] pf 6中分别在sym-didikta和sym-didikta和asym-didikta的环状和差分脉冲伏安图中,并在0.1 m [bu 4 n] pf 6中作为内部和fc/fc/fc/fc/fc/fc + 0.4 SCE)。45(c&d)吸收(黑线),稳态(SS)PL光谱在300 K(蓝线)和77 K处获得的甲苯中获得(红线;延迟:1 ns; gate时间:100 ns,l exc = 343 nm)和磷光(phos。;延迟:1 ms;栅极时间:8.5 ms,L exc = 343 nm)在甲苯玻璃的77 K(绿橄榄线)和sym-didikta和Asym-didikta的甲苯玻璃中。
超低功耗图像传感器,专为始终开启的视觉设备和应用而设计 高灵敏度 3.6μ BrightSense(TM) 像素技术 324 x 324 有效像素分辨率,支持 QVGA 窗口、垂直翻转和水平镜像读出 30FPS 时 <1.1mW QQVGA 分辨率,30FPS 时 < 2mW QVGA 分辨率 可编程黑电平校准目标、帧大小、帧速率、曝光、模拟增益(高达 8 倍)和数字增益(高达 4 倍) 自动曝光和增益控制环路,支持 50Hz/60Hz 闪烁避免 灵活的 1 位、4 位和 8 位视频数据接口,具有视频帧和行同步 具有可编程 ROI 和检测阈值的运动检测电路,具有数字输出作为中断 片上自振荡器 用于寄存器访问的 I2C 2 线串行接口 CSP 和裸片传感器封装选项 高 CRA,适用于小型模块设计
和安全优势。第一个光学透视 HMD 由 Sutherland 在 20 世纪 60 年代提出 6 。从那时起,光学透视技术在军事 7-11 、工业 12,13 和消费电子应用 14-16 中不断得到探索。已经开发出各种方法来将图像从微型投影仪引导到观察者,将现实世界的视图与虚拟图像相结合 16,17 。早期的 HMD 光学组合器基于传统的轴向分束器,如谷歌眼镜 18-20 所示。然而,由于视场 (FOV) 和框架尺寸与光学元件的尺寸成正比,因此在性能和舒适度之间取得平衡会导致此类智能眼镜的 FOV 更小。为了实现更大的 FOV,使用离轴非球面镜的 HMD
简介 本文档的版权归 NEC LCD Technologies, Ltd.(以下简称“NEC”)所有。未经 NEC 事先书面同意,不得使用、复制或复印本文档的任何部分。NEC 不会承担因使用本文所述产品而产生的或与之相关的任何第三方专利、版权或其他知识产权的侵权责任,除非直接归因于其机制和工艺。NEC 不授予任何专利、版权或其他知识产权的明示或暗示许可。某些电子零件/组件会以一定的速率发生故障或失灵。尽管 NEC 尽一切努力提高产品的可靠性,但可能无法完全避免发生故障和失灵的可能性。为防止由此或与之相关的死亡、人身伤害或其他财产损失的风险,每个客户都必须在其安全设计和计划中采取足够的措施,包括但不限于冗余系统、防火和防故障。产品分为三个质量等级:客户可选择“标准”、“特殊”和质量保证计划中最高等级的“特定”。每个质量等级均针对下述应用而设计。任何打算将产品用于标准质量等级以外的应用的客户都必须提前联系 NEC 销售代表。
本通用注册文件包含与 Technicolor 的财务状况、经营和业务成果以及集团的某些计划和目标有关的某些前瞻性陈述。这些陈述基于管理层根据当前可用信息得出的当前预期和信念,并受多种因素和不确定因素的影响,这些因素和不确定因素可能导致实际结果与前瞻性陈述中描述的结果大不相同。除了根据上下文而具有前瞻性的陈述外,其他前瞻性陈述还可以通过使用“可能”、“将”、“应该”、“预期”、“计划”、“打算”、“预期”、“相信”、“估计”、“预计”、“预测”和“继续”等术语来识别,类似的表达方式也可用于识别前瞻性陈述。就其性质而言,前瞻性陈述涉及风险和不确定性,因为它们与事件有关并取决于预计未来会发生的情况。此类声明还受有关以下方面的假设影响:Technicolor 预期的业务战略;其推出新产品和服务的意图;其业务的预期趋势;以及 Technicolor 继续控制成本和保持质量的能力。
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鉴于这些挑战,量子点彩色滤光片 (QDCF) 已被提出作为实现全彩微型 LED 显示器的替代方法 [2, 13, 17]。在该技术中,含量子点 (QD) 的材料(例如量子点光刻胶 (QDPR) 或量子点墨水)通过光刻或喷墨打印图案化为像素化阵列。然后,将该 QDCF 顶部玻璃以像素到像素的精度安装在全蓝色微型 LED 背板上。红色和绿色子像素中的红色 QD (R-QD) 和绿色 QD (G-QD) 会分别将蓝色微型 LED 发出的蓝光转换为红光和绿光,实现全彩显示。这样,只需要单色蓝色微型 LED 背板,这大大简化了传质过程,也减轻了温度引起的色移。在本文中,我们介绍了对 QDCF 微型 LED 技术的研究。我们使用光刻技术在 QDCF 顶部玻璃上图案化红色和绿色 QDPR。然后,将该顶部玻璃与蓝色微型 LED 背板精确粘合。测量所得器件的光学性能。此外,我们讨论了蓝光发射角度对 QDPR 厚度的适当选择以及优化精密粘合工艺以消除串扰的影响。结果,我们实现了具有良好显示性能的 1.11 英寸 228 ppi 全彩 QDCF 微型 LED 原型。讨论可能促进 QDCF 技术在微型 LED 显示器中的应用。
基本法规................................................................................................................................22 美国 FCC 法规...................................................................................................................22 2.4 GHz 和 5 GHz 无线网络适配器的监管信息........................................................................22 激光声明................................................................................................................................23 加拿大......................................................................................................................................23 欧盟和欧洲经济区合规性......................................................................................................24 ENERGY STAR ......................................................................................................................25 欧亚经济共同体认证....................................................................................................................27 德国......................................................................................................................................27 土耳其 RoHS 法规................................................................................................................28 乌克兰 RoHS 合规性............................................................................................................28
基本成像操作:1. 色域映射和外观操作 2. 偏好操作 关键色彩保真度要求:1. 过程特性 2. 将源设备独立表示转换为目标设备独立表示 图像状态影响:1. 根据颜色渲染条件更改或“嵌套”图像状态 图像系统域:1. 标准格式接口 2. 标准介质相关比色法 3. 专有感知方法
学生的计划代码验证的摘要自动化是一项重要任务,因为它提供了一个向学生提供及时有效的反馈的机会,从而大大降低了检查解决方案的资源成本。与AI系统的快速开发有关,出现了新的机会和自动化方法。我们考虑了一种从根本上进行估计算法的时间复杂性的新方法。基于AI的方法。使用基于AI的方法确定算法的复杂性的过程花费的时间少得多。该研究使用AI系统根据代码片段估算算法的复杂性。根据获得的结果,对这些系统的适用性做出了决定,可以自动化学生的计划代码评估。我们还提供考虑实施此类方法的方法,以根据AI系统在IT相关主题中检查学生作业的自动化。要评估代码片段的时间复杂性,我们使用了chatgpt,bard,timecomplexity.ai,chatsonic。所有参加实验的AI系统都准确地确定了用Python编写的每个代码片段的算法复杂性。结果表明,Chatgpt和Google Bard在评估Java编写的代码片段的时间复杂性方面表现出令人满意的准确性。我们开发了一种API,该API允许在检查学生作业期间部分自动化教师的工作。进一步的研究将与将开发的API集成到现有的教育平台和框架中有关。未来研究的另一个领域是自动代码质量确定和窃的问题。