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天线测量和天线罩测试系统
天线公司面临的挑战是通过将测试能力引入公司内部，在不影响精度标准的情况下，在有限的空间内缩短订单周转时间。“节省的时间令人印象深刻！”Caratelli 博士说，“首先，我们可以在更短的时间内完成项目，因为测试系统可以立即使用；无需再排队等待第三方测试机构。其次，StarLab 比我们使用的外部设施更先进。以前，对普通天线进行一次 3D 扫描模式大约需要三到四个小时，现在我们可以在几分钟内描述 3D 模式。当我们使用第三方实验室时，我们经常面临准确性问题。有了 StarLab，我们知道我们的测量结果精确到 0.6 dB 以内，这意味着我们完全有信心，我们正在使用并向客户提交准确的测量结果。最后，我们的客户是一些领先的终端产品供应商，正在开发未来的无线产品。他们对天线公司提出了严格的保密要求。维持内部测试使我们能够保证我们和客户的设计的机密性。”
使用扭转和弯曲的铰链 通过各向异性导电异质结构中的超快电流控制 分析激光警告系统中使用的各种光电探测器的结构和技术：评论 使用空间不连贯的衍射网络 随机三维数值幻象，可以在乳腺癌的定量光声计算机中启用计算研究 设计一个使用式鲁棒机器学习模型，用于定量分析反射光谱 刺激的拉曼散射断层扫描，用于快速三... 编程非线性传播，用于有效的光学学习机 紧凑而有效的光子分辨图像扫描显微镜 高功率，狭窄的线宽固态深紫外线激光在193 nm处通过LBO晶体中的频率混合 物理限制的深度偏置点扩散函数模型：朝向非视线成像重建 光子晶体中的非均匀伪磁场 纵向单... 的深度条件生成模型
摘要。我们报告了使用扭转和双轴定向的聚乙二醇苯二甲酸酯铰链的两轴可易剂显微镜镜。研究了基于四个或单线电磁执行器的两种不同的设计。开发了一种基于微加工的工厂过程，以实现高模式分辨率和对准精度并减少手动组件的量。具有扭转铰链，快速轴的谐振频率为300至500 Hz，水中有200至400 Hz。带有弯曲的铰链，慢速轴的共振频率为60至70 Hz，水中的谐振频率为20至40 Hz。2D B扫描和3D体积超声显微镜使用杂交扫描镜进行了证明。在直流或非常低的频率下扫描慢轴的能力允许形成密集的栅格扫描模式，以改善成像分辨率和视野。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或重新分配或重新分配本工作，需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jom.1.4.044001]
天线测量和天线罩测试系统
天线公司面临的挑战是通过将测试能力引入公司内部，在不影响精度标准的情况下，在有限的空间内缩短订单周转时间。“节省的时间令人印象深刻！”Caratelli 博士说：“首先，我们可以在更短的时间内完成项目，因为测试系统可以立即使用；不再需要排队等待第三方测试机构。其次，StarLab 比我们使用的外部设施更先进。以前，普通天线的一个 3D 扫描模式大约需要三到四个小时，现在我们可以在几分钟内表征 3D 模式。当我们使用第三方实验室时，我们经常面临准确性问题。借助 StarLab，我们知道我们的测量结果精确到 0.6 dB 以内，这意味着我们完全有信心，我们正在使用并向客户提交准确的测量结果。最后，我们的客户是一些领先的终端产品供应商，正在开发未来的无线产品。他们对天线公司施加了严格的保密要求。保持内部测试使我们能够保证我们和客户的设计的保密性。”
开发具有标准化接口的高保真汽车激光雷达传感器模型
摘要：本文介绍了一种开发独立于工具的高保真基于光线追踪的光检测和测距 (LiDAR) 模型的过程。该虚拟 LiDAR 传感器包括扫描模式的精确建模和 LiDAR 传感器的完整信号处理工具链。它是使用标准化开放仿真接口 (OSI) 3.0.2 和功能模型接口 (FMI) 2.0 开发为功能模型单元 (FMU)。随后，它被集成到两个商业软件虚拟环境框架中以证明其可交换性。此外，通过在时间域和点云级别比较模拟和实际测量数据来验证 LiDAR 传感器模型的准确性。验证结果表明，模拟和测量的时间域信号幅度的平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 1.7%。此外，从虚拟目标和真实目标接收的点数 N points 和平均强度 I mean 的 MAPE 分别为 8.5% 和 9.3%。据作者所知，这是迄今为止报告的接收点数 N points 和平均强度 I mean 的最小误差。此外，距离误差 d error 低于实际 LiDAR 传感器的测距精度，对于此用例为 2 cm。此外，将试验场测量结果与商业软件提供的最先进的 LiDAR 模型和提出的 LiDAR 模型进行了比较，以测量
增材制造中的残余应力控制
摘要：残余应力是金属增材制造 (AM) 中零件或系统失效的主要原因之一，因为它们极易引起裂纹扩展和结构变形。尽管残余应力的形成已被广泛研究，但影响其在 AM 中发展的核心因素尚未完全揭示。迄今为止，已经开发出几种基于降低热梯度的策略来减轻 AM 中残余应力的表现；然而，如何选择最佳加工方案对于 AM 设计师来说仍不清楚。在这方面，与热变形和机械约束相关的屈服温度概念在控制残余应力方面起着至关重要的作用，但尚未得到充分研究，并且控制应力的相应方法也尚缺乏。为了进行此类研究，首先使用三杆模型来说明残余应力的形成机制及其主要原因。接下来，使用经过实验校准的热机械有限元模型来分析残余应力对扫描模式、预热、能量密度、部件几何形状和尺寸以及基板约束的敏感性。根据从此分析中获得的数值结果，提供了有关如何在 AM 过程中最大限度地减少残余应力的建议。
D2435-M-MS1-PSUMON-01数据表03012025V5
DyCon D2435-M-MS1是一种高效率，5个安培开关模式，双输出，“智能” 24VDC电源（PSU），带有整体的Dycon PSUMON-01 PSU显示器和显示。PSU模块具有按需负载共享，以提供出色的灵活性，可以快速，大容量，电池充电，延长，备用，在光负载下持续持续时间，或者短，高电流，高电流，峰值负载，备用容量转移到电池充电中。它装有恒定操作温度传感器，该温度传感器会自动调整充电速率，以确保仅仅因为环境温度的上升而不会过度充电。这些单元不再依靠简单的电压读数来衡量电池状况，而是不断检查并显示电池的阻抗和电压，这使得对即将到来的问题和延长电池寿命的读数和警告更加准确。积分PSUMON-01监视器和易于阅读的显示器实时显示所有操作数据，而无需多米。可选的快速扫描模式即使显示了毫米和毫米的最小变化，任何故障消息都以红色显示。D2435-M-MS1-PSUMON-01安装并连接到2毫米钢安装板，一个可远程安装的绿色LED状态指示器，所有电池，地球和显示连接器都包含在纸箱中。
驾驶舱内的视觉扫描策略受飞行员专业知识的调节：飞行模拟器研究
在飞行过程中，飞行员必须严格监控他们的飞行仪表，因为这是更新他们情况意识的关键活动之一。监控对认知要求很高，但对于在参数出现偏差时及时干预是必要的。许多研究表明，很大一部分商业航空事故与机组人员对驾驶舱的监控不力有关。眼动追踪研究已经开发出许多指标来检查艺术观赏、体育、国际象棋、阅读、航空和太空等领域的视觉策略。在本文中，我们建议使用基本和高级眼部指标来研究新手和飞行员的视觉信息获取、凝视分散和凝视模式。该实验涉及一组 16 名经过认证的专业飞行员和一组 16 名新手，他们在飞行模拟器中执行手动着陆任务场景。两组以不同难度着陆三次（通过双任务范式进行操控）。与新手相比，专业飞行员的感知效率更高（停留次数更多且更短）、注意力分布更佳、视觉注意力处于环境模式、视觉扫描模式更复杂更精细。我们通过基于余弦 KNN（K 近邻）的机器学习使用转换矩阵对飞行员的资料（新手 - 专家）进行分类。几个眼部指标也对着陆难度敏感。我们的研究结果可以帮助评估机组人员的监控绩效、改进初始和复训并最终减少因人为错误导致的事故和意外，从而使航空领域受益。
深度半监督学习用于脑肿瘤分类
摘要背景：本文讨论了从四种磁共振图像 (MRI) 扫描模式（即 T1 加权 MRI、增强 T1 加权 MRI、T2 加权 MRI 和 FLAIR）中对脑肿瘤、神经胶质瘤进行分类的问题。目前，许多可用的神经胶质瘤数据集通常包含一些未标记的脑部扫描，并且许多数据集的大小适中。方法：我们建议利用深度半监督学习来充分利用未标记数据。深度 CNN 特征被纳入一个新的基于图的半监督学习框架，用于学习未标记数据的标签，其中添加了新的 3D-2D 一致性约束以对来自同一 3D 脑部扫描的 2D 切片进行一致性分类。然后训练深度学习分类器使用具有估计标签的标记和未标记数据对不同类型的神经胶质瘤进行分类。为了缓解中等规模数据集导致的过度拟合，在 CNN 的训练中加入了生成对抗网络 (GAN) 生成的合成 MRI。结果：所提方案已在两个胶质瘤数据集上进行了测试，TCGA 数据集用于 IDH 突变预测（基于分子的胶质瘤亚型分类）和 MICCAI 数据集用于胶质瘤分级。我们的结果显示出良好的性能（TCGA 数据集上的测试准确率为 86.53%，MICCAI 数据集上的测试准确率为 90.70%）。结论：所提方案对于胶质瘤 IDH 突变预测和胶质瘤分级是有效的，其性能与最先进的方案相当。
飞行员与车辆接口 - William J. Hughes 技术中心
2.1-1 主飞行显示布局 7 2.1-2 符号位置图 8 2.1-3 波音 727 驾驶舱 11 2.1-4 麦道 MD-80 驾驶舱 12 2.1-5 麦道 MD-11 驾驶舱 14 3.5-1 地平线的建议几何形状 30 4.2-1 单色 CRT 示意图 41 4.2-2 荫罩 CRT 的原理 43 4.2-3 特丽珑彩色 CRT 的工作原理 44 4.2-4 光束指示器 CRT 的构造 45 4.2-5穿透式荧光 CRT 的构造 46 4.2-6 CRT 的光束形成区域 47 4.2-7 磁和静电聚焦方法 48 4.2-8 光栅扫描模式 50 4.2-9 典型的 CRT 驱动电路 51 4.2-10 GaAsP LED 的相对光谱特性 55 4.2-11 LED 的示意图 56 4.2-12 相对光强与正向电流的关系 57 4.2-13 LED 光学串扰 58 4.2-14 LED 的共阳极连接 60 4.2-15液晶 64 4.2-16 TN 液晶单元的响应时间 65 4.2-17 液晶阵列的矩阵寻址 67 4.2-18 TFT 液晶显示器的横截面视图 69 · 4.2-19 TFEL 夹层结构 71 4.2-20 矩阵 EL 显示器电气模型 73 4.2-21 基本真空荧光显示器结构 75 4.2-22 AC 等离子显示面板结构 77 4.2-23 基本 HUD 组件 80
基于MEMS的AR/VR显示和
关于Oqmented Oqmented是一家深层技术公司，开发和销售了用于超紧凑lbs显示器的高性能MEMS镜子，并且在3D级传感解决方案中用于移动和固定应用程序中。独特的Lissajous扫描模式与获得专利的真空包装泡泡MEMS®技术以及专有的电子产品和软件相结合，在消费者和其他各个行业中启用了新产品类别。将于11月9日至11日在加利福尼亚州圣克拉拉的Awe USA 2021举行。关于Vsquared Ventures Vsquared Ventures是位于慕尼黑的B2B Deep Deep的早期VC。在欧洲领先的技术企业家和家庭办事处的支持下，Vsquared Ventures拥护技术来推进社会。该基金投资于几个尖端的技术领域，例如新空间，量子计算，新材料和边境硬件，AI和机器人技术。过去的创始投资包括ISAR航空航天和IQM量子计算机。关于Salvia Salvia Gmbh的关于赫尔穆特·杰格尔（Helmut Jeggle）创立和经营的投资公司。Salvia通过其资本，专业知识和广泛的网络协助创新公司。位于Holzkirchen（慕尼黑）的私人投资公司的重点是在深度技术和科学领域的公司，这些公司正在推动可持续变化，并可以向世界展示前进的方向。该公司的目的是创建长期，合适和“健康”的价值观。公司联系人：