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World File Search System波形图
磁带在飞行测试数据记录和处理系统中的作用。
在寻找该问题的答案时，人们会发现磁带录音机不一定比其他录音机更小、更轻、更便宜、更容易操作或更准确；但它有一个特点使它与其他设备截然不同。所有录音机都具有存储信息以供日后使用的功能；但磁带中的信息以电信号形式提供，而其他录音机则产生视觉图像，例如指示仪表和波形图的图片。为什么这很重要？这很重要，因为当今飞行测试飞机的最大问题之一是测试数据的处理。通过以电子可检索形式记录数据，可以利用自动数据处理机器，从而大大减少问题。
爆炸箔和线材的 SXR/EUV 辐射光谱、空间和
图 2. 铝丝负载（3 根卷在一起的丝，每根直径为 25 μm）在长度为 4 mm 的爆炸下获得的实验结果：a – 负载放电电流信号的波形图、PCD 信号曲线、MCP 扇区的开启时刻（显示为 PCD 信号曲线下方的棍棒）；b – 从电流脉冲开始计算，在 I – 90 ns、II – 100 ns、III – 110 ns 时刻开启的 MCP 扇区的空间分辨率光谱记录；c – 光谱强度分布图，从上到下编号并标记为左（L）和右（R），（记录 R 中零级右侧的下降是由于 MCP 扇区之间存在非工作区）；d – 相对辐射强度（RRI）在上述三个时刻的最大光谱强度区域中对空间坐标的依赖关系。
DigitalCommons@TMC——德克萨斯医疗中心
摘要：癫痫是第二大最常见的慢性神经系统疾病，其治疗往往因患者对药物没有反应而变得复杂。抗癫痫药物治疗失败通常是由于存在非癫痫性癫痫发作。区分非癫痫性癫痫发作和癫痫性癫痫发作需要对癫痫监测单元记录的脑电图 (EEG) 进行昂贵且耗时的分析。机器学习算法已用于从 EEG 中检测癫痫发作，通常使用 EEG 波形分析。我们采用了一种替代方法，使用卷积神经网络 (CNN) 和 MobileNetV2 的迁移学习来模拟癫痫病专家对 EEG 图像的真实视觉分析。来自不同医疗机构的两个癫痫监测单元的 107 名成年受试者的总共 5359 张 EEG 波形图图像被分为癫痫组和非癫痫组，以对 CNN 进行训练和交叉验证。该模型在提取训练数据的站点实现了 86.9%（曲线下面积，AUC 0.92）的准确率，在仅使用数据进行验证的另一个站点实现了 87.3%（AUC 0.94）的准确率。这项调查证明了使用 CNN 分析 EEG 绘图图像可以实现的高准确率以及该方法在 EEG 可视化软件中的稳健性，为在临床环境中使用类似方法进一步对癫痫发作进行细分奠定了基础。