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World File Search System感应
多感应 - AMED
目的是研究使用先进的神经科学技术的复杂区域疼痛综合征（CRP）患者多感应网络失败的病理机制，并通过部署专门开发的多机构神经刺激器，原始的自动化感和独特的独特技术，开发一种创新的神经调节技术来恢复神经系统中的正常状况。这将由3个小组进行，每个小组都对一个核心项目负责，但与其他项目密切相互依存。目标是开发一种多面的创新神经调节系统，该系统涉及CRP病理机制所涉及的多个神经系统。
感应地面定居点
这项研究提出了一种人工智能方法，以考虑多因素之间的相互作用，例如地质条件，施工参数，结构序列以及灌浆体积和时间安排，以预测盾牌隧道过程中的地面沉降。人工智能方法采用了混合神经网络模型，该模型将差异进化算法纳入人工神经网络（ANN）。差分进化算法用于确定ANN的优化结构和超占主米。然后采用自适应力矩估计（ADAM）方法来促进ANN的训练过程。在亚当的强度上，进化算法将进一步增强，以处理大量ANN候选者而不消耗大量计算资源。所提出的混合模型应用于广州地铁线路的盾牌隧道期间的地面定居点的现场案例9。地质条件和屏蔽操作参数首先是通过特征表演策略来表征和量化的，然后是模型的输入。结果使用所提出的混合模型验证预测的准确性。此外，通过部分导数敏感性分析方法，可以确定对地面沉降影响很大的屏蔽操作参数，该方法可以为屏蔽操作提供指导。
感应传感器NBB8-F33-E1-M
Mains-borne interference in accordance with ISO 7637-2: Pulse 1 2a 2b 3 a 3b 4 5 Severity level III III III III III III IV Failure criterion C A C A A A C EN 61000-4-2: CD: 8 kV / AD: 15 kV Severity level IV IV EN 61000-4-3: 30 V/m (80...2500 MHz) Severity level IV EN 61000-4-4：2 KV严重程度III EN 61000-4-6：10 V（0.01 ... 80 MHz）严重程度III EN 55011：A类A
使用压缩感应
Alex Robinson 1，Jack Wells 1,2，Daniel Nicholls 1，Giuseppe Nicotra 3，Nigel Browning，Nigel Browning 1,4 1 Senseai Innovations Ltd.，英国利物浦，2分布式算法算法，博士培训中心，英国利物浦，英国3 Cnr-immmmmmmmmm，liver-immmmm，liver-imm，liver-imm，liver-imm，italy italy，4扫描透射电子显微镜（Stem）可以捕获与材料的结构和化学性质相对应的多种信号。这些方法的示例包括明亮/暗场成像，能量分散X射线光谱（EDS）或电子能量损失光谱（EELS）[1]。由于其对低质量元素的敏感性以及确定其氧化态，化学键合和空间分布的能力，因此特别感兴趣。由于信号较低，梁的能量扩散以及检测器的灵敏度，鳗鱼光谱挑战很大。此外，由于采集速度，样本的稳定性被妥协，这是信号限制和相机读出速度的组合。克服这些局限性的一种解决方案是使用探针子采样，仅获取相对于典型扫描网格的探针位置的子集。这已显示出适用于各种茎技术，例如2-D成像，EDX和4-D茎[2,3]。我们的目标是将这些相同的策略应用于鳗鱼的获取，以提高速度，同时维持材料的结构和化学分析。将聚焦的电子探针对齐，并将扫描线圈连接到扫描发生器，以允许定制的扫描模式。此过程如图然后将电子探针定位在子采样的探针位置，并获得了鳗鱼光谱。对于实时成像，可以使用Beta过程因子分析（BPFA）算法[4]的GPU实现来覆盖能量损失的子集[4]，以使探针更加比对。对于离线分析，数据被重塑以形成一个3-D数据集，其中第一个两个维度对应于探针位置，最终维度是特定的能量损失。然后，使用3D补丁的BPFA对此数据进行覆盖。1。为了测试这种方法，我们使用碳脸上生长的石墨烯的硅卡宾枪样品模拟了一个亚采样的鳗鱼实验[5]。数据集包含17x104探针位置，扫描步骤为0.13nm，相机上的能量宽度为0.25EV（2048通道）。仅使用原始数据的25％测试数据集。结果（图1中给出）表明，可以恢复数据，以实现与原始，全采样数据集的功能相同的结果。这项工作表明，通过对采样网格的测量，可以实现原子分辨率鳗鱼。通过采用这些方法，干eels可以更快，较低的剂量，并且重要的是
感应传感器NBB8-F33-E3-M
Mains-borne interference in accordance with ISO 7637-2: Pulse 1 2a 2b 3 a 3b 4 5 Severity level III III III III III III IV Failure criterion C A C A A A C EN 61000-4-2: CD: 8 kV / AD: 15 kV Severity level IV IV EN 61000-4-3: 30 V/m (80...2500 MHz) Severity level IV EN 61000-4-4：2 KV严重程度III EN 61000-4-6：10 V（0.01 ... 80 MHz）严重程度III EN 55011：A类A
内感应技术 - NATO STO
传统上，神经科学和心理学从外部研究身体，即外部感官（视觉、听觉等）如何影响我们的行为、认知和健康。这种方法忽略了体验的一个关键方面，即“内感受”，它被定义为我们身体内部生理状态的感觉。内感受系统是我们健康的核心组成部分和门户。内感受输入支撑着体内平衡、内分泌和免疫系统层面的无意识、基本、适应性反应。同样，内感受系统的功能障碍已被发现存在于各种疾病中，从急性和慢性压力、抑郁、焦虑、创伤后应激障碍，到不太明显的相关疾病，如失眠、慢性疼痛和成瘾。在这种背景下，开发一种能够访问和操纵该系统的科学技术将是一项突破，具有前所未有的潜力来促进人类健康和福祉。然而，尽管越来越多的证据表明内感受处理在我们生活的各个方面都发挥着重要作用，但几乎没有人尝试开发有科学依据的内感受技术，以操纵内感受系统并从而增进人类福祉。在本文中，我们将首先回顾内感受刺激方面的最新技术发展，从虚拟现实到神经刺激。然后，我们将介绍内感受设备和非侵入性内感受神经调节方面的技术突破，描述新仪器的开发和关于这些技术在促进幸福感，减轻压力、疲劳和疼痛以及提高人类表现方面的有效性的初步数据。我们预计这项技术将应用于广泛的不同环境，包括临床和亚临床环境，通过不需要医疗调节或处方的非药物解决方案改善情绪调节、冲动控制、增强认知、自主和压力适应反应。
人机交互中的雷达感应
探索新型传感技术以促进新的交互模式仍然是人机交互领域的一个活跃的研究课题。在众多 HCI 会议中，我们可以看到新交互形式的发展，其基础是采用或改编基于声音、光、电场、无线电波、生物信号等测量的传感技术。在商业上，我们看到雷达传感技术在车辆/汽车和军事环境中得到了广泛的工业发展。在超长距离，雷达技术已在天气和飞机跟踪中使用了数十年。在长距离、中距离和短距离，雷达已用于 ACC、EBA、安全扫描仪、行人检测和盲点检测。雷达通常被认为是一种远程传感技术，它全天候工作，提供 3D 位置信息，无需照明，可以穿透表面和物体，因此可以随时运行。在超短距离，雷达已用于脱粘检测、腐蚀检测和泡沫绝缘缺陷识别。此外，研究界已探索雷达技术用于各种用途，例如存在感知和室内用户跟踪 [5]、生命体征监测 [6] 和情绪识别。在这个范围内，雷达被吹捧为解决隐私、遮挡、照明和视野受限等问题，这些问题是视觉方法所面临的，或者用于传统方法无法解决的医疗条件
