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World File Search System扩声
声发射，34，46 噪声测试，420 声电...
CF/环氧树脂, 155, 174, 198, 240, 255, 330, 369, 481, 490, 552, 661 CFRP, 111, 419 GF/环氧树脂, 255, 330, 356, 473, 601 GF/酚醛树脂, 558 玻璃球/环氧树脂, 311 铁氧体/树脂, 347 凯芙拉纤维/环氧树脂, 347 铅球/环氧树脂, 311 MMC, 210, 507 SiC/Al, 507, 633 SiC/Ti 合金, 596 钢球/PMMA, 311 钢/聚合物水泥混凝土, 92 钽/SiC, 29 钨/羰基镍, 620不锈钢/钨钢，620 复合板，282 复合截面模量，565 压缩试验，680 压缩应力，678，684 置信限度，93，102 腐蚀，636 裂纹密度，46，602 正面，524，528 H 形，144，150 扩展，150，524，526 运行，526 交叉层，111，355，552 Cunningham，Mary E.，253-262 固化周期，490 曲面表面，264，275 截止频率，312，324
相干声学声子的量子限制...
图 2 (a) 玻璃基板上铋薄膜在 1.08 mJ/cm 2 的通量下的瞬态反射率变化。绿色箭头为眼睛引导，指示随着厚度的减小，下降移至较短的延迟时间，虚线表示 22.6 nm 铋膜的下降在 14.4 ps 处。插图：Bi/玻璃中 CAP 的产生和检测示意图：红色箭头为探测光，紫色箭头为 CAP；探测器记录了从表面反射的探测光束与 CAP 调制探测光束之间的干涉；(b) 第一次下降的出现时间与薄膜厚度的关系（橙色线是眼睛引导的直线）。
紧凑型腔内热声热泵的数值模型
摘要 - 本文介绍了沿着放置在振荡流的紧凑型腔内的一堆固体板的热声热泵送的数值研究。速度和压力场受两个声源控制：主要的“压力”来源监测流体压缩和膨胀阶段，以及一个次级“速度”来源，产生振动性的流体运动。使用“内部”代码求解Navier进行数值模拟 - 在二维几何形状中低马赫数近似下的Stokes方程。在线性状态下，使用该模型正确描述热声热泵，用于不同参数集，例如堆栈板的热物质特性，压力振荡的幅度或速度源，两个源之间的相移。堆栈板两端之间建立的正常温度差的数值结果与分析估计值和文献中发表的实验结果非常吻合。然后考虑几种对应于在外壁上施加的不同热条件和内部分离板的配置。如果分离板是绝热的，则温度沿堆栈线性变化，从而恢复了经典线性理论的结果。如果分离板是热导传导的，则该模型提供了局部热量和传质的详细说明，表明温度场变得完全二维，并且热泵热泵效率较小。该模型非常适合探索局部传热限制对热泵效率的影响，因此非常适合详细分析更复杂的机制，例如浮力效应。
婴儿食品安全法声明说92024
●婴儿消耗的10种最严重污染的食物（以最高的污染开始）是：米饭，米饭谷物，米饭的泡泡，糙米，糙米，牙磨碎的饼干和米饭的Rusks，白米，葡萄干，葡萄干，磨碎的饼干（非饼干），绿色饼干（非果皮），granola bar搭配葡萄干，葡萄干和冰淇淋式缝制。●大米蛋糕和薯片谷物被砷污染。它们含有比任何其他测试的食物更高的砷。两者都脱颖而出，避免了儿童和成人的食物。●从最低开始的婴儿消耗的10种最少污染的食物是：香蕉，沙粒，婴儿食品品牌肉类，胡桃南瓜，羊肉，苹果，苹果，猪肉，鸡蛋，鸡蛋，橙子和西瓜。
2025 年行动计划背后的“轰隆隆”声
本演示文稿中的信息包含前瞻性陈述，其中涉及许多风险和不确定性。除历史事实陈述之外的所有陈述均为前瞻性陈述，通常以“预期”、“相信”、“可能”、“估计”、“期望”、“目标”、“打算”、“期待”、“可能”、“计划”、“潜在”、“预测”、“预计”、“应该”、“将”、“会”等术语和类似表述表示。本文包含的前瞻性陈述代表 Evotec 在本演示文稿发布之日的判断。此类前瞻性陈述既不是承诺也不是保证，但受各种风险和不确定性的影响，其中许多风险和不确定性超出我们的控制范围，并且可能导致实际结果与这些前瞻性陈述中预期的结果存在重大差异。我们明确表示不承担任何义务或承诺公开发布任何此类声明的更新或修订，以反映我们预期的任何变化或此类声明所依据的事件、条件或情况的任何变化。鉴于这些风险、不确定性和其他因素，您不应过分依赖这些前瞻性陈述。
声音增强手册 - Yamaha
1974 年，雅马哈的员工请我为十几个新的吉他放大器和小型调音台写一些规格表。工作一完成，他们就向我展示了一款新产品。这是一台控制台，对于当时主要以乐器制造商（或摩托车制造商，如果你不是音乐家）而闻名的公司来说，它是一项重大的突破 - 跃入专业音响增强市场的核心。雅马哈表示，他们希望牢固确立自己的领导者地位，他们认为新控制台的综合使用手册将有助于完成这项工作。我们只有一块原型板和一些粗略的规格，但没有详细的图纸或数据，所以我联系了工程师 John Windt，我们测量了性能。我用铅笔和便携式打字机编写了 PM-wOO 操作手册的初稿。PM-WOO 控制台确实让 Yamaha 在专业扩声业务中名声大噪。该手册非常受欢迎，以至于必须重印多次（远远超过制造的控制台数量）。由于它详细讨论了扩声的基础知识，它成为几门大学课程的标准教材。在接下来的十年里，Yamaha 要求我为各种放大器、信号处理器、混频器等编写手册，为了保持同样的卓越标准，我们从 PM-WOO 手册开始。不幸的是，为每件产品制作和打印 30 到 60 页的说明书非常昂贵，而且很难证明其合理性 - 尤其是当只有 8 到 16 页包含“核心”操作数据时。出于这个原因，雅马哈和我都考虑过制定一个通用的扩声指南，而不是单独的操作手册。
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
从信号到噪声的非热声子缓解......
● 增加表面粗糙度 ● 使用非晶态材料作为声子路径上的悬浮结构。 ● 在表面涂覆低转变温度超导膜（图）或普通金属作为声子海绵（PRB 96, 220501(R) (2017)）。