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World File Search System混叠
SonyLIV 的技术规格
• 音频内容必须以 48khz 采样率的 24 位未压缩 (PCM) 数字音频交付。• 所有混音都应为近场混音，同时考虑家庭观看声音体验。• 音频信号不应包含嗡嗡声、杂音、失真、丢失、混叠、嘶嘶声和其他令人反感的伪影。• 使用 EBU-128 测量音频节目响度和真实峰值音频电平。• 所有音频录制/混音/母带制作都应按照专业标准在标准环境中完成。禁止使用视频编辑工具进行混音。• 对于配音节目，对话、音乐和效果应与画面同步。• 应避免使用过度处理/清理。• 对话质量在音质、音量等方面需要保持一致。• 整体音质应令人愉悦，没有明显的噪音或杂散信号。• 所有音频通道从头到尾都应同相。• 禁止从单声道升频到立体声、立体声升频到 5.1、5.1 升频到全景声。提交的作品必须为原始混音状态。• 在所有制作场景中录制狂野氛围，以便在主程序中编辑的整个场景中保持相同的氛围。• 必须使用多轨录音机进行现场录音。录音参考电平应为 -20 dBFS
用于小行星和彗星核心任务的小型全范围激光雷达
摘要：我们报告了一种新型空间激光雷达的开发，该雷达专为执行小型行星体任务而设计，用于地形测绘和样本采集或着陆支持。该仪器设计为具有宽动态范围，并针对不同任务阶段提供多种操作模式。激光发射器由光纤激光器组成，该激光器通过归零伪噪声 (RZPN) 代码进行强度调制。接收器通过将检测到的信号与 RZPN 内核关联来检测编码脉冲序列。与常规伪噪声 (PN) 激光雷达不同，RZPN 内核在激光发射窗口外设置为零，从而消除了接收器积分时间内的大部分背景噪声。该技术允许使用低峰值功率但高脉冲率的激光器（例如光纤激光器）进行长距离测距而不会产生混叠。激光功率和探测器的内部增益均可调整，以提供宽测量动态范围。激光调制代码模式也可以在轨道上重新配置，以优化针对不同测量环境的测量。接收器采用多像素线性模式光子计数 HgCdTe 雪崩光电二极管 (APD) 阵列，在近红外至中红外波长范围内具有近量子极限灵敏度，许多光纤激光器和二极管激光器都在此波长范围内工作。该仪器采用模块化和多功能设计，主要采用光通信行业开发的组件构建。
具有串联双线性的节能 delta-sigma ADC ...
Delta-sigma (ΔΣ) ADC 广泛用于信号采集和处理应用。因此，这种类型的 ADC 被用作编解码器和助听器，这些设备需要信号路径具有较大的动态范围 [1-4]。与奈奎斯特速率转换器相比，ΔΣ ADC 更易于设计，因为它们不需要具有严格参数的模拟组件。过采样转换器对输入信号带宽进行采样，因此无需使用抗混叠滤波器。通过中等过采样率和增加的采样率，可以设计高分辨率 ADC。这可以有效降低整个功耗，同时保持所需的分辨率 [5]。电压缩放适用于数字电路设计，以降低散热量，同时牺牲速度。已报道了几种解决该问题的技术，例如体驱动电路、SAR 操作、亚阈值操作 [6-9] 和过零电路 [10, 11]，但这些电路的性能非常低。delta-sigma ADC 是一种非常高效的结构，具有过采样和噪声整形特性。连续 ΔΣADC 的工艺缩放因子和带宽得到了改善。高性能模拟电路包括无运算放大器流水线 ADC [12, 13]、节能逐次逼近寄存器 (SAR) ADC [14, 15] 和数字校准技术 [16, 17]。为了在时域中处理信号，压控振荡器 (VCO) 起着重要作用 [18-24]。当触发器同步时，VCO 输出会在 VCO 中引入量化误差。
在医学图像处理中深度学习算法与中性粒细胞理论之间的杂交：调查
急性髓样白血病（AML）的特征是骨髓中骨髓分化和爆炸细胞的积累的破坏。虽然AML患者对诱导化疗的反应良好，但由于化学抗性率很高，长期结局仍然很差。靶向疗法的进步可以与常规化疗结合使用，可以扩大患者的治疗选择。但是，缓解通常是短暂的，随后是疾病复发和耐药性。因此，通过鉴定调节AML化学敏度的新型分子和细胞靶标，有必要的次态需求来改善治疗方案。膜支架（例如四叠蛋白的蛋白质家族）通常用作信号传导，将细胞外信号线索转化为细胞内信号级联。在这篇综述中，我们讨论了AML的常规和有针对性的治疗策略，并回顾了化学耐药机制，重点是四叠蛋白酶蛋白的四叠甲撒生蛋白家族。
计算情报部B.Tech ...
课程目标1。为计算机视觉引入图像处理技术的各种组成部分。2。了解过滤器和计算图像梯度。3。了解细分，模型拟合和跟踪4。传授有关对象注册和对象匹配的知识5。实施可用于对象识别的各种技术。单元I图像形成：几何摄像头模型，内在和外部参数，几何相机校准 - 线性和非线性接近，线性接近，光和阴影 - 推理，对建模间反射，人类颜色感知。单元-II早期视觉：线性过滤器 - 卷积，傅立叶变换，采样和混叠，作为模板的过滤器，相关性，本地图像特征 - 计算图像梯度，基于梯度的边缘检测器，方向，方向，纹理 - 本地纹理形式使用滤镜，形状。UNIT-III MID-LEVEL VISION: Segmentation by Clustering - Basic Clustering Methods, The Watershed Algorithm, Segmentation Using K-means, Grouping and Model Fitting - Fitting Lines with the Hough Transform, Fitting Curved Structures, Tracking - Tracking by Detection, Tracking Translations by Matching, Tracking Linear Dynamical Models with Kalman Filters.单元IV高级视觉：注册，注册刚性和可变形的物体，光滑的表面及其轮廓 - 轮廓几何，Koenderink定理，bitangent射线歧管，使用解释树和旋转图像，分类，错误，错误和损失的对象匹配。教科书：单位V对象检测和识别：图像中检测对象 - 滑动窗口方法，面部检测，检测人，边界和可变形对象，对象识别 - 分类，选择，应用程序，应用程序 - 跟踪人员，活动识别。
