各个国家核监管机构、标准制定组织 (SDO) 和核电站供应商的目标是确保核电站对公共安全的风险最小。安全分类是实现此目标的基本安全概念之一。但是,实施安全分类方案的方式有很多种,这导致在 SSC 的设计和制造中应用了不同的标准。各个监管机构、SDO 和供应商的不同期望导致了核电站开发过程中的额外费用,特别是当一个国家接受的工厂设计在另一个国家获得许可时。
设计、生产并测试了一种 LTCC 微流体装置,该装置带有流体混合曲流、Y 型试剂接头、光学检测通道、光纤、流体输入/输出、加热器、温度传感器和专用温度控制器。连接光纤的配置允许测量光透射率和荧光强度。该装置用于液体的化学分析。微流体系统通过长光纤连接到典型的分析紫外-可见光和荧光光谱微分析系统。Golonka 等人在论文中介绍了系统中测得的光透射率和荧光。18 本文介绍了一种类似的系统,其中包含短石英光纤以及与 LTCC 模块集成的光源和检测器。介绍了微流体系统技术、石英光纤集成方法和温度控制器。为了验证透光率的测量效率,使用蠕动泵将 Ponceau IV R 溶液泵入 LTCC 微系统。使用光纤在 l 5 502 nm 处进行光学检测。采用高效 LED 作为光源,通过一根光纤将光传输到检测通道。另一根光纤连接到集成光检测器。
包容性 我们所有的孩子都有自己的身份和因素,使他们成为独特的个体。我们的一些孩子和年轻人比其他孩子和年轻人更脆弱,需要额外的支持才能安全和茁壮成长。有额外需求的儿童和年轻人,包括残疾人、无人陪伴的寻求庇护者、少数民族背景的人或具有其他受保护特征的人,可能需要额外的考虑。有证据表明,与其他孩子相比,他们更有可能得到照顾,被照顾的时间更长,被不适当安置的风险也更高。
1欧盟理事会于2023年2月20日通过的欧盟的共同军事名单(由理事会公共立场涵盖的设备2008/944/CFSP定义了控制军事技术出口和设备出口的共同规则)
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摘要:本文旨在研究补偿硅压力传感器的迟滞误差,以提高传感器精度。研究对象是基于MEMS技术的工业领域中的大量程扩散硅压阻式压力传感器。由于传感器的迟滞特性复杂,补偿困难,目前尚未见相关研究的先例。作者分析了迟滞特性的成因和影响因素,并通过实验证明了硅压力传感器满足广义Preisach模型的必要和充分条件。利用传感器的Preisach模型,采用逆广义Preisach模型的补偿算法对迟滞误差进行补偿,实验表明,补偿后迟滞误差明显减小,从而提高了传感器的精度。
ENDEVCO ® 8500 型扩散压阻式压力传感器是压力传感器系列,与 Endevco 生产高质量仪器的传统一脉相承。除了高质量和高性能之外,这些传感器还具有高度的微型化。该产品系列中最受欢迎的版本之一采用 10-32 UNF 螺纹外壳(直径 5 毫米)。由硅制成的压力传感表面的有效面积直径仅为 0.08 英寸(2 毫米)。性能和耐用性的关键在于独特的传感器设计,该设计结合了扩散到硅芯片中的四臂惠斯通电桥。Endevco 开发了一种特殊形状的硅芯片,而不是简单的平面隔膜,可将应力集中在电阻元件的位置。这可以提高给定共振频率的灵敏度,并大幅提高耐用性。小型传感器内包含桥平衡和温度补偿元件,以优化性能。这是通过使用混合电路制造技术实现的。
自从 20 世纪中叶麦卡洛克-皮茨神经元 1 和感知器 2 模型诞生以来,人工智能 (AI) 或人工神经网络 (ANN) 在很大程度上仍然是一个计算机科学术语。由于计算能力不足,本世纪后期的进展受到阻碍。1980-2000 年期间的集成电路制造无法在单个处理器和内存芯片上高密度集成晶体管。因此,在深度神经网络 (DNN) 或深度卷积神经网络 (DCNN) 3 上运行模拟并存储指数级累积的数据在时间和能源成本方面是不切实际的,尽管当时 ANN 模型已经相对完善 4-10 。随着芯片密度的提升以及对摩尔定律的追求带来的图形处理单元 (GPU) 等多核处理器的出现,再加上更高效的 ANN 算法 3,11,12,计算能力瓶颈在本世纪初得到成功解决。2012 年,具有十亿个连接的 DNN 被证明能够识别猫和人体等高度概念化的物体 13。同年,DNN 被证明在图像分类准确率方面与人类不相上下(基于 MNIST 数据库),甚至在交通标志识别方面也超越了人类 14。脉冲神经网络 (SNN) 由 Maass 于 1995 年提出 15,16,它采用脉冲