• 6.5 英寸 VGA 电容式触摸屏,配备全彩色图形用户界面 • 菜单和功能有 9 种语言可供选择 • Visual Connection Management™ 终端可指导电缆连接 • 通过使用现代模拟和数字组件以及最先进的电路板技术,提高了操作可靠性 • 工件校准 — 仅使用三个外部标准(10 V、1 ohm 和 10 k ohm)即可自动调整整个仪器 — 将性能优化到最佳指定性能 • 校准检查 — 测试所有功能和范围自最近一次校准以来是否存在任何漂移的过程 — 可持续确保性能。将根据规格测量和评估任何输出漂移。 • 兼容 52120A 和 5725A 放大器 • 完全兼容 MET/CAL ®,兼容 5700A 和 5720A 程序(MET/CAL 版本 7.3 及更高版本) • 提供 30 MHz 和 50 MHz 宽带输出选项
• 6.5 英寸 VGA 电容式触摸屏,带全彩图形用户界面 • 菜单和功能有 9 种语言可供选择 • Visual Connection Management™ 终端指导电缆连接 • 通过使用现代模拟和数字组件以及最先进的电路板技术,提高了操作可靠性 • 工件校准 - 仅使用三个外部标准(10 V、1 ohm 和 10 k ohm)来自动调整整个仪器的过程 - 将性能优化到最佳指定性能 • 校准检查 - 测试所有功能和范围自最近一次校准以来是否存在任何漂移的过程 - 提供对性能的持续信心。任何输出漂移都会根据规格进行测量和评估。• 与 52120A 和 5725A 放大器兼容 • 与 5700A 和 5720A 程序完全兼容 MET/CAL ®(MET/CAL 版本 7.3 及以上) • 提供 30 MHz 和 50 MHz 宽带输出选项
不断变化的神经系统如何保持和稳定地产生既定行为仍然是个谜。一种可能的解决方案是固定相关电路中单个神经元的活动模式。或者,只要群体动态受到限制以产生稳定的行为,单个细胞中的活动可能会随着时间的推移而漂移。为了在这些可能性之间进行仲裁,我们在大鼠表现出刻板的运动行为(包括学习和先天行为)时连续数周记录了运动皮层和纹状体中的单个单元活动。我们发现两个大脑区域的行为锁定的单个神经元活动模式具有长期稳定性。在数周的记录中观察到的少量神经漂移可以通过与任务无关的行为输出的伴随变化来解释。这些结果表明刻板行为是由稳定的神经活动模式产生的。
人工智能与数据、计算能力和新算法的结合可以为解决工程问题(例如机床状态监测)提供重要工具。然而,这些问题中的许多问题都需要能够在高度动态的场景中执行的算法,在这些场景中,数据流具有来自不同类型变量的极高采样率。基于高斯混合模型的无监督学习算法(称为基于高斯的动态概率聚类 (GDPC))就是其中一种工具。然而,如果数据流中发生大量与瞬态相关的概念漂移,则该算法可能存在重大限制。在这些条件下,GDPC 变得不稳定,因此我们提出了一种称为 GDPC+ 的新算法来提高其稳健性。GDPC+ 代表了一项重要的改进,因为我们引入了:(a) 基于贝叶斯信息准则 (BIC) 自动选择混合成分的数量,以及 (b) 基于柯西-施瓦茨散度与迪基-富勒检验相结合的概念漂移过渡稳定。因此,就误报数量而言,GDPC+ 在高度动态场景中的表现优于 GDPC。使用随机合成数据流和从高速生产发动机曲轴的机床获得的真实数据流状态监测研究了 GDPC+ 的行为。我们发现初始时间窗口大小可用于使算法适应不同的分析要求。还通过归纳由重复增量修剪以产生误差减少 (RIPPER) 算法生成的规则来研究聚类结果,以便从底层监控过程及其相关概念漂移中提供见解。
TRAX2 将 PNI 的高灵敏度磁感应传感器与高稳定性 3 轴 MEMS 加速度计相结合,可在各种条件下提供准确的航向信息,并能够克服局部磁场变化引起的误差。这提供了无漂移、高精度航向、俯仰和横滚以及长期静态精度。
通过在各种开关条件下进行长期测试,研究了英飞凌 CoolSiC™ MOSFET 的这种现象的特点。数据显示,开关应力会导致 V GS(th) 随时间缓慢增加。然而,无论选择何种参数,都从未观察到由开关引起的负 V GS(th) 漂移。在相同工作条件下承受应力的不同器件的 V GS(th) 漂移值相似。阈值电压 V GS(th) 的增加会降低 MOS 沟道过驱动 (V GS(on) – V GS(th) ),因此可以观察到沟道电阻 (R ch ) 的增加。这种现象在公式 [1] 中描述,其中 L 是沟道长度,W 是沟道宽度,μ n 是自由电子迁移率,C ox 是栅极氧化物电容,V GS(on) 是正导通状态栅极电压,V GS(th) 是器件的阈值电压 [2]。
不断变化的神经系统如何保持和稳定地产生既定行为仍然是个谜。一种可能的解决方案是固定相关电路中单个神经元的活动模式。或者,只要群体动态受到限制以产生稳定的行为,单个细胞中的活动可能会随着时间的推移而漂移。为了在这些可能性之间进行仲裁,我们在大鼠表现出刻板的运动行为(包括学习和先天行为)时连续数周记录了运动皮层和纹状体中的单个单元活动。我们发现两个大脑区域的单个神经元活动模式都具有长期稳定性。在数周的记录中观察到的神经活动少量漂移可以用与任务无关的行为输出的伴随变化来解释。这些结果表明刻板行为是由稳定的单个神经元活动模式产生的。
冷却塔的作用是冷却循环水流(见图 1)。冷却塔充当热交换器,通过下落的水推动周围空气,使部分温水蒸发(蒸发释放热量,提供冷却),然后将较冷的水循环回需要冷却的任何设备(例如冷却器冷凝器)。通常,在冷却塔水中添加氯和螯合剂等化学物质,以控制生物生长(称为“生物膜”)并抑制矿物质积聚(称为“水垢”)。控制生物膜和水垢对于保持冷却塔的传热效率至关重要。随着塔中的水量通过蒸发和漂移减少,这些化学物质及其副产品的浓度会增加。冷却塔还会从周围空气中吸收污染物。为了将化学物质和污染物浓度保持在合理水平,需要定期通过称为“排污”或“放气”的过程从系统中排出水。排污水和因蒸发和漂移而损失的水被新鲜的“补充”水(也含有矿物质和其他杂质)取代。
1。除非另有说明,否则任何问题的参考框架都是惯性的。2电流的方向是正电荷会漂移的方向。3,电势在距离分离点电荷的无限距离处为零。4除除非另有说明,否则所有电池和仪表都是理想的选择。5。平行板电容器的电场的边缘效应可以忽略不计。
数据库越来越多地拥抱AI,以提供智能的数据库分析和自主系统优化,旨在减轻各个行业的最终用户负担。少,大多数现有方法无法解释数据库的动态功能,这使得它们对以不断发展的数据和工作负载为特征的现实世界应用程序无效。本文介绍了NeurdB,这是一个由AI驱动的自主数据库,可深化AI和数据库的融合,并适应数据和工作负载漂移。NeurdB建立了一个新的数据库AI生态系统,该系统将AI工作流无缝整合到数据库中。此集成能够有效有效的数据库AI分析和快速自适应学习的数据库组件。经验评估表明,神经d在管理AI Analytics任务中的现有解决方案大大优于现有的解决方案,而拟议中的学习组件比最新的方法更有效地处理数据和工作量漂移。