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U-Blox GNSS产品概述
C Crystal-based receiver F Time & frequency reference receiver, VCTCXO-based G, Q TCXO-based receiver H Accompanying module for heading information J, M Crystal-based receiver and low backup battery current K Automotive dead reckoning (ADR) with RTK for lane-accurate positioning L Automotive dead reckoning (ADR) with 3D inertial sensors N TCXO-based receiver, upgradability （Flash）P高精确GNSS接收器R高精度GNSS接收器具有集成IMU传感器s，w tcxo的接收器，带有天线主管或/和锯过滤器t时间同步接收器，基于tcxo的u u-noded dead dead reckoning（udr）与3D惯性传感器v adr and udr fess 3d dd dd dd dd/divrial d/div
定位技术的发展与演变——GMV
随着各种导航仪器的相继发明，纬度读数逐渐得到改善：12 世纪的星盘、16 世纪的戴维斯象限仪以及 18 世纪的八分仪和六分仪，使纬度读数的精度达到了一海里。然而，经度仍然是一个推测航位的问题，因为没有时钟能够在整个典型航行的平均时间内保持足够的精度。第一台适用于导航的航海天文钟是在 18 世纪下半叶开发出来的，并在 19 世纪安装在船上。在开始航行之前，时钟会与参考天文台的当地时间同步，该天文台会发布导航所需的天文年历，例如英国的格林威治或加的斯的圣费尔南多；在特定的时间，这些参考天文台会将一个巨大的时间球在桅杆上上下升降，以便航海者可以记下他们自己时钟的偏差。
全球导航卫星系统（GNSS）和其他用于各种应用的地理空间工具
如今，全球卫星导航系统（GNSS）在许多领域都起着基本作用，例如民航，海上和土地导航和地理器，由于能够在全球范围内提供全球，三维，全天候，速度和速度和时间同步。全球导航卫星系统练习的最终产品是接收站的三维坐标（3D）。这些坐标在大多数地理空间应用中被发现可靠。但是，除了大地坐标外，数据管理中的某些应用还需要其他信息。因此； GNSS已与其他数据获取方法集成在一起，以提高各种应用程序的数据质量。这些有助于解决各个方法失败的许多问题。本文研究了一些基于卫星的系统，并报告了GNSS与其他数据采集工具的集成，例如地球级别，遥感，地理信息系统（GIS），惯性导航系统（INS）等。在某些情况下，协同作用导致了其他卫星或有效载荷计划，例如重力恢复和气候实验（GRACE），而它已改善了许多领域的GNSS应用程序。GNSS集成。
神经元如何适应昼夜节律
大多数人类是昼行性的，这意味着他们通常白天醒着，晚上睡觉。然而，许多其他动物并非如此，它们喜欢夜生活，全天休息。那么大脑如何决定我们是夜行性还是昼行性呢？许多生理过程，如清醒或睡眠，都与白天和黑夜的时间同步。这些活动由称为昼夜节律钟的分子振荡器调节，它由基因转录和蛋白质翻译的正反馈和负反馈回路组成，使过程以〜24 小时的周期发生。就像管弦乐队中的乐器一样，这些遍布全身的时钟发出的“滴答声”必须协调一致，以协调不同器官的活动。对于哺乳动物来说，这首交响曲的指挥是“主昼夜节律时钟”，它位于视交叉上核 (SCN)，这是大脑下丘脑区域内约 20,000 个神经元组成的一个集群。SCN 中的每个神经元都会根据昼夜循环调整其电活动，最终产生身体遵循的节律输入（Reppert 和 Weaver，2002 年）。
事件框架立体声相机系统的动态校准框架
摘要 - 事件摄像机和常规框架摄像机的融合是一个新颖的研究场，由事件摄像头和框架摄像头组成的立体声结构可以结合两者的优势。本文为事件框架立体声摄像机系统开发了动态校准框架。在此框架中，第一个步骤是在圆网校准模式上完成初始检测，并提出了滑动窗口时间匹配方法以匹配事件框架对。然后，为两个摄像机设计了一种重新填充方法，以获取模式的准确信息。尤其是对于事件摄像机，具有较高计算效率的斑块大小运动补偿方法旨在实现扭曲事件图像中两个摄像机和拟合圆的时间同步。最后，通过构造具有两种类型边缘的姿势地标图，两个相机之间的姿势在全局优化了全局优化。所提出的校准框架具有高实时性能和易于部署的优点，并且通过基于自记录的数据集进行了实验来验证其有效性。本文的代码发布于：http：//github.com/rayhu95/efsc calib。
MAtt：用于脑电图解码的流形注意力网络
脑电图 (EEG) 信号的识别严重影响非侵入式脑机接口 (BCI) 的效率。虽然基于深度学习 (DL) 的 EEG 解码器的最新进展提供了改进的性能，但几何学习 (GL) 的发展因其在解码噪声 EEG 数据方面提供出色的鲁棒性而备受关注。然而，缺乏关于深度神经网络 (DNN) 和几何学习在 EEG 解码中的合并使用的研究。我们在此提出了一种流形注意力网络 (mAtt)，这是一种基于几何深度学习 (GDL) 的新型模型，具有流形注意力机制，可在黎曼对称正定 (SPD) 流形上完全表征 EEG 数据的时空表示。在时间同步和异步 EEG 数据集上对所提出的 MAtt 的评估表明，它优于其他领先的 DL 方法用于一般 EEG 解码。此外，模型解释分析揭示了 MAtt 捕捉信息性 EEG 特征和处理大脑动态非平稳性的能力。
基于无人机的量子通信链路.pdf
移动平台之间的量子网络可实现安全通信、分布式量子传感器和分布式量子计算。随着未来量子互联网的不断进步，将移动平台（例如无人机、智能车辆、船舶和飞机）连接到量子网络仍然是一项挑战。例如，现实世界移动平台的工程约束要求量子系统具有小尺寸、小重量和小功率 (SWaP)。此外，必须将单光子路由到运动中并经历振动的平台。在此努力中，我们讨论了在多种配置（无人机到无人机、无人机到移动车辆和车辆到车辆）中开发和展示移动无人机和车辆平台之间的量子通信链路（包括诱饵态量子密钥分发 (QKD)）的进展。我们将讨论和分析关键子系统，包括基于谐振腔发光二极管 (LED) 的诱饵态 QKD 源、紧凑型光学系统设计、指向、采集和跟踪 (PAT) 子系统、单光子探测器、基于现场可编程门阵列的时间标记器以及新颖的时间同步算法。此外，我们还介绍了系统性能，包括在多种条件下的跟踪性能和移动平台配置。
ITU-R M.2516-0 报告 - 未来技术趋势面向 2030 年及以后的地面国际移动通信系统
2030 年及以后，IMT 的作用是将众多设备、流程和人类以认知方式连接到全球信息网格，从而为各个垂直行业提供新的机会。考虑到它们不同的发展周期，2030 年后，一系列潜在的进步和垂直转型将继续。数据速率不断提高的趋势将持续到 2030 年，届时室内峰值数据速率可能接近每秒兆兆比特 (Tbit/s)，需要大量可用带宽，从而产生 (亚) 兆兆赫 (THz) 通信。同时，垂直数据流量的很大一部分将是基于测量或与驱动相关的小数据。在大多数情况下，这将需要在紧密控制环路中实现极低的延迟，这可能需要较短的无线延迟，以便有时间进行计算和决策。同时，许多垂直应用中的可靠性和 QoS 要求将增加，以便在需要的地方提供所需的服务。工业设备、流程和未来的触觉应用（包括多流全息应用）将需要严格的时间同步以及对抖动的严格要求。
生理学的定量症状分析的胃二维二肾病
通过将症状曲线与其相关的时间同步胃振幅曲线进行比较，确定了感应性的，活性和冬季表型。由于每个患者都报告了多种症状，因此将将单个胃振幅曲线与五个不同的症状严重性曲线进行比较。可能由于过度的运动伪像，胃a振幅曲线可能会自动消除胃容过算法算法的缺失值。在这种情况下，相应的时间点也从症状严重性曲线中删除，因为在一个数据中缺少数据的情况下，这两条曲线无法比较这两条曲线。此外，这三种表型仅适用于振幅和症状严重程度曲线有足够差异的情况。例如，如果患者报告在11点李克特量表上最多变化了1点，则可能不会被认为是症状的足够重大变化，无法评估其与胃活动的关系。正式地，我们仅在振幅曲线的标准偏差为>10μV并且症状严重程度曲线的标准偏差> 0.5时才确定症状/振幅关联表型。
CWP全球AMAN项目-Green Whydrogen 扩展开发氢融资 nampower电池储能系统（BESS）项目 “公用规模长持续时间同步泵送热量... 扩展开发氢融资 H2Global Pilot拍卖的结果
Technical Infrastructure • Site investigation - 8500 km2 project area 70% complete • Desal and brine studies • Logistics and import infrastructure • WRG and Solar PV generation and transmission networks • Hydrogen and storage • Pipeline and corridors • Electrolyser selections • Import options • Export options • Geotech • Marine and bathymetry