指标 定义 响应性 描述执行任务或响应需求或订单的行动或反应的快速性 可靠性 客户界面的可靠性定义为“按要求执行任务的能力” 敏捷性 指抵抗外部影响或干扰的能力。 成本 指供应链上的成本。它们与不同阶段和流程有关,包括材料、人工和运输成本。 资产管理效率 指资产的出色使用以及与制造或外包战略相关的所选战略
近几年来,测量系统中软件的使用急剧增加,使许多设备更易于使用、更可靠、更准确。然而,软件中隐藏的复杂性是未检测到错误的潜在来源。此类系统的用户和供应商都必须意识到所涉及的风险并采取适当的预防措施。此类风险可能对测量系统的某些用途产生安全隐患。本指南参考通用安全标准 IEC 61508 处理安全隐患。警告读者,安全是一个系统问题,这意味着本指南(仅处理软件)只能提供安全系统中测量软件验证的部分解决方案。在本指南中,我们考虑了在测量系统中使用软件的影响。此类软件可以嵌入测量系统中,由系统供应商提供但与测量系统分开,也可以单独开发以与一种或多种类型的测量系统配合使用。关键问题是保持测量过程的完整性。尽管测量系统的用户与测量系统供应商的观点不同,但仅提供了一份指南。这样做的原因是,用户需要了解供应商可以合理提供什么来证明测量的完整性。同样,供应商也需要意识到合理的担忧
记录版本:该预印本的一个版本于 2023 年 10 月 10 日在《自然通讯》上发表。已发布的版本请参阅 https://doi.org/10.1038/s41467-023-41859-6 。
艾默生的 Micro Motion 以其质量和可靠性享誉全球 85 多个国家。作为艾默生 PlantWeb ® 数字工厂架构的一部分,Micro Motion 可提高工厂可用性、降低成本并增强安全性。Micro Motion 在全球安装了超过 750,000 个仪表,提供其他地方无法提供的应用专业知识、服务和技术支持。
今天的惯性导航系统(INS)的实现发生在所谓的“皮带降”技术中,其中所有惯性传感器(陀螺仪和加速传感器)都安装在车辆上。过去,这些系统是在所谓的“ gimbal”技术中设计的,其中陀螺仪用于机械地稳定太空中的加速度传感器。在绑带系统中,稳定化是数学上的,因此所有惯性传感器均暴露于整个车辆动力学。由于缺乏机甲鼻子式辅助,在运行中的皮带系统要比Gimball Systems强大得多,但是测量范围,尺度的准确性和传感器的稳健性的要求相应地更高。
1921 第一台便携式光机经纬仪 1925 第一台航空摄影相机 1969 第一台红外测距仪 1984 第一台测量用 GPS 1991 第一台工业激光跟踪仪 1993 第一台手持式激光测距仪 2004 第一台通用 GPS/TPS 系统 - Leica System 1200 第一台移动式 CMM - Leica T-Probe 和 Leica T-Scan 2005 第一台集成 GPS 的全站仪 - Leica SmartStation 2008 第一台面向未来的 GNSS 系统 - Leica GPS1200+ 2009 第一台带数字彩色显示屏和倾斜传感器的手持式激光测距仪 - Leica DISTO D5 2011 第一台脉冲频率为 500 KHz 的机载激光扫描仪 - Leica ALS70 2012 第一台采用 WFD 技术的 3D 激光扫描仪 - Leica ScanStation P20 2013 第一台 MultiStation - Leica Nova MS50
摘要 - 学生的关注是揭示其目标,意图和兴趣的必不可少的输入,这对于从心理学到互动系统的众多研究领域被证明是无价的。但是,大多数现有的对注意力进行分类的方法都无法对其复杂的性质进行建模。为了弥合这一差距,我们提出了一种新型的卷积神经网络方法,它利用脑电图(EEG)数据将注意力分为五个状态:选择性,持续,持续,分裂,交替和放松状态。我们通过标准的神经心理学任务收集了20个受试者的数据集,以引起不同的注意状态。我们提出的模型在此配置下的平均跨学生精度为92.3%(SD = 3.04),非常适合最终用户应用程序。我们基于转移学习的方法将模型个性化为个别受试者有效地解决了脑电图信号中个体可变性的问题,从而提高了对现实世界应用程序模型的性能和适应性。这代表了基于脑电图的分类领域的重大进步。实验结果表明,注意力集优于受试者独立和受试者依赖性设置中流行的EEGNET基线(P值<0.05),尽管我们的数据集有局限性,但仍证实了我们提出的方法的有效性。这些结果强调了使用脑电图数据对注意力分类的注意力的有希望的潜力。索引术语 - eeg,注意,情感计算,认知参与评估
摘要 - 学生的关注是揭示其目标,意图和兴趣的必不可少的输入,这对于从心理学到互动系统的众多研究领域被证明是无价的。但是,大多数现有的对注意力进行分类的方法都无法对其复杂的性质进行建模。为了弥合这一差距,我们提出了一种新型的基于卷积神经网络的方法,该方法利用脑电图(EEG)数据将注意力分类为五个状态:选择性,持续,持续,分裂,交流和放松状态。我们通过标准的神经心理学任务收集了20个受试者的数据集,以引起不同的注意状态。我们提出的模型在此配置时的平均跨学生精度为92.3%(SD = 3.04),非常适合最终用户应用。我们基于转移学习的方法将模型个性化为个别受试者有效地解决了脑电图信号中个体可变性的问题,从而提高了对现实世界应用程序模型的性能和适应性。这代表了基于EEG的分类领域中的显着进步。实验结果表明,在受试者独立和受试者依赖性设置中,注意力集优于流行的EEGNET基线(P值<0.05),尽管我们数据集局限性,但确认了我们提出的方法的有效性。这些结果强调了使用EEG数据注意注意力集对注意力的有希望的潜力。索引术语 - eeg,注意,情感计算,认知参与评估
latgms在正常服务操作过程中不断测量和分析轨道参数 - 包括量规,轮廓,对齐,跨层和扭曲。如果Latgms检测到轨道的不规则性,则及时发送通知。在正常服务操作期间收集数据可能会通过检查员的专用轨道检查车和视觉检查来降低检查频率。