波形 波形所有者 所有权类型* 链路 11/TADIL A/B(HF 和 UHF) 美国海军赞助者链路 16 TADIL-J 和高级功能 美国海军主导服务/核心链路 16 版本 6.03 美国海军主导服务/核心链路 22 北约改进型 L-11(NILE) 美国海军赞助者链路 4A TADL C 美国海军赞助者链路 SATCOM 波形 美国赞助者多功能高级数据链(MADL) 美国空军赞助者/核心多功能高级数据链块 4 美国空军赞助者/核心 MPU5 L 和 S 波段波形 美国赞助者移动用户目标系统(MUOS)通用空中接口版本 3.1.5.3
小野淳一 川崎医疗福祉大学 医疗技术学部 临床工程系 〒701-0193 冈山县仓敷市松岛 288 电话:086-462-1111 传真:086-462-1193
摘要 颜色分选机通过传感器检查谷物,并利用颜色差异通过短时间的压缩空气脉冲去除污染物。谷物分选机在碾米行业中已成功使用多年。颜色分选机用于谷物清洁,以去除灰尘颗粒、黑尖、烧焦、其他变色谷物和其他内部污染物等不需要的材料。当今先进的颜色传感器坚固、紧凑、维护成本低且能耗极低。因此,这些颜色传感器可以考虑纳入任何现代谷物清洁厂。本文旨在为谷物分选机开发 Calib_IO、波形生成和时钟生成模块,以去除灰尘颗粒、黑尖、烧焦、其他变色谷物和其他内部污染物等不需要的材料,并提高其处理速度。时钟生成模块是使用 Quartus II 软件设计的,并在 Cyclone IV E(FPGA KIT)中实现,其中包含用于谷物分选的紧凑型颜色传感器。关键词:谷物分选、颜色分选机、Calib_IO、波形生成、时钟生成
•ASOC:对数字转换器的类似物芯片•HDSOC:HDSOC:SIPM专用读数芯片,具有偏见和控制•Aardvarc:快速计时和较低的时间安排和较低死时间的速率读数芯片•AOD•AOD•AOD•AOD:低密度数字化器,具有高动态范围(HDR)选项(HDR)•Strawz:Strawing自动波形数据,
抽象的抽水储存厂(PSP)被认为是具有低CO 2足迹的批量存储能源最成熟和最可靠的技术。随着可变可再生能源和电源设备的大规模整合,传输系统操作员(TSO)需要更大的灵活性,以确保电能的安全供应。从一家发电公司的角度来看,这代表了收入来源的多元化,因为作为快速频率服务倾向于出现的新市场。,尽管他们可以通过消耗或提供能源来平衡网格功率,但PSP的主要缺点是他们的低时间响应,使他们无法获得这些新的报酬机制。使用电池或超级电容器等技术的技术,使用诸如独立的储能系统(ESS)杂交水力发电厂,以提高PSP的灵活性并解锁提供动态辅助服务的一种考虑的解决方案之一。但是,水电站和环境限制中可用的少量空间可能会使这种解决方案难以访问。传统上,可逆PSP与固定速度机一起使用。静态频率转换器(SFC)通常用于在泵模式下启动组。从这个角度来看,拟议的论文提出了增强静态转换器(E-SFC)的创新概念。它是将ESS直接集成到工厂的SFC中,以使用电源转换器的使用使用。纸张的组织如下。在第3节中,暴露了协同控制方法操作混合动力厂的需求。与与工厂中型电压网格耦合的传统EST相比,它还提供了减少总体资本支出的机会。第1节提出了水力发电厂的灵活性,以适应不断增长的需求和全球新兴的辅助服务。在第2节中,SuperGrid Institute杂交PSP的创新解决方案,并在未来的电力市场中保持了现有的水力发电机队的关键作用。第4节描述了PSP在LOOP(PHIL)测试钻机中实时功率硬件杂交的实验结果。最后,第5节结束并突出了所提出的解决方案的优势。
缩写 AIS = 简明损伤量表;AMP = ICP 脉冲幅度;AU = 任意单位;AUC = 曲线下面积;CENTER-TBI = 欧洲创伤性脑损伤神经创伤效果合作研究;CT = 计算机断层扫描;FFT = 快速傅里叶变换;GCS = 格拉斯哥昏迷量表;GOSE = 格拉斯哥扩展预后量表;HFC = 高频质心;HHC = 高次谐波质心;ICP = 颅内压;ICU = 重症监护病房;IQR = 四分位距;ISS = 损伤严重程度评分;MANOVA = 多元方差分析;MLS = 中线移位;PRx = 压力反应指数;PSI = 脉搏形状指数;ResNet = 残差神经网络;ROC = 受试者工作特征;TBI = 创伤性脑损伤。提交于 2022 年 6 月 27 日。接受于 2022 年 10 月 28 日。引用时请注明 2022 年 12 月 23 日在线发布;DOI:10.3171/2022.10.JNS221523。
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
近年来,单发语音转换(VC)取得了重大进步,使能够用一个句子改变说话者特征。但是,随着该技术的成熟并产生了越来越现实的说法,它很容易受到隐私问题的影响。在本文中,我们提出了RW-Voiceshield,以保护声音免于复制。这是通过通过使用基于原始波形的生成模型产生的不可察觉的噪声来有效攻击单发VC模型来实现的。使用最新的单发VC模型进行测试,我们进行了测试,在黑盒和白色盒子方案下进行主观和客观评估。我们的结果表明,VC模型产生的话语与受保护的说话者的话语之间的说话者特征存在显着差异。此外,即使在受保护的话语中引入了对抗性噪声,说话者的独特特征仍然可以识别。索引术语:语音转换,对抗性攻击,扬声器verification,扬声器表示