XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System灵敏度
诊断性乳房超声中的人工智能
结果：经验丰富的读者在曲线（AUC）下表现出卓越的性能，为0.888 [95％置信区间（CI）：0.793–0.983]，表明诊断精度很高。相反，KOIOS决策支持（DS）系统的AUC为0.693（95％CI：0.562–0.824）。在KOIOS和弹性的指导下，经验不足的读者的AUC为0.679（95％CI：0.534–0.823），而仅KOIOS的AUC为0.655（95％CI：0.512-0.799）。在没有任何指导的情况下，经验较低的读者表现出最低的性能，AUC为0.512（95％CI：0.352–0.672）。经验丰富的读者的灵敏度为98.1％，特异性为58.8％，正预测值为88.1％，负预测值为90.9％，总体准确性为88.6％。KOIOS DS的灵敏度为92.5％，特异性为35.3％，精度为78.6％。在受考山和弹性的指导下，经验丰富的读者的灵敏度为92.5％，特异性为23.5％，精度为75.7％。仅由Koios引导时，经验较低的读者的灵敏度为90.6％，特异性为17.6％，精度为72.9％。最后，没有任何指导的经验较低的读者的灵敏度为84.9％，特异性为17.6％，精度为68.6％。
NOEMA-A 阶段.pdf - IRAM
接收器温度和改进的孔径效率将使四个波段的谱线灵敏度提高 3 倍（观测速度提高 9 倍）。当查看线测量和连续灵敏度时，增益数字变得更加引人注目：配备边带分离混频器的 NOEMA 阵列总带宽为 32 GHz（双极化中为 2SB），将使连续灵敏度提高 5 倍（或观测速度提高 25 倍）。这显然是探测灵敏度的重大突破，例如，高红移的弱星系群远低于最近在毫米和亚毫米波长下进行的河外星系调查的源混淆极限。对于线测量和红移 CO 发射搜索将获得类似的增益。由于对扩展源的灵敏度与阵列合成光束的大小紧密相关，因此将 PdBI 的角分辨率加倍需要 3-4 倍的灵敏度才能最佳地满足科学要求。使用 6 个元件，只需在观察时间上进行昂贵的投资即可提供所需的灵敏度。基线长达 1600 米的 12 天线阵列提供了出色的测绘能力，合成光束面积缩小了 3 到 4 倍，动态范围大大改善（倍数 > 20-100）。NOEMA 仅具有两种阵列配置，还将提供更高的校准精度、更高的观察效率以及在扩展配置下每年超过 4 个月的连续天文操作。NOEMA 校正大气相位变化的能力对于在四个毫米波段实现高效、灵活的操作（空间分辨率低至 0.1”）具有重要意义。图2：NOEMA 的空间分辨率与当前和未来的（亚）毫米波阵列相比。NOEMA 旨在覆盖 70 – 370 GHz 范围。
智利电力市场预测 - Aurora的中心场景
I.基本负亚价格ii。能力和第三代。产能付款IV。捕获价格V.电池动力学VI。煤逐渐消除灵敏度VII。传输灵敏度IV。今天的会话中涵盖的关键要点
通过 EEG-PPG 增强可穿戴癫痫发作检测...
摘要 — 本文介绍了 B RAIN F USE N ET，一种基于脑电图 (EEG) 与光电容积描记法 (PPG) 和加速度计 (ACC) 信号的传感器融合的新型轻量级癫痫检测网络，适用于低通道数可穿戴系统。B RAIN F USE N ET 利用灵敏度-特异性加权交叉熵 (SSWCE)，这是一种结合了灵敏度和特异性的创新损失函数，可解决严重不平衡数据集的挑战。对于仅使用四个通道的基于 EEG 的分类，B RAIN F USE N ET - SSWCE 方法成功检测到 CHB-MIT 数据集上 93.5% 的癫痫发作事件（基于样本的灵敏度为 76.34%）。在 PEDESITE 数据集上，仅考虑 EEG 数据时，我们分别表现出基于样本的灵敏度和假阳性率 60.66% 和 1.18 FP/h。此外，我们证明，整合 PPG 信号可将灵敏度提高到 61.22%（成功检测到 92% 的癫痫发作事件），同时将假阳性数量降低到 1.0 FP/h。最后，当还考虑 ACC 数据时，对于基于样本的估计，灵敏度增加到 64.28%（成功检测到 95% 的癫痫发作事件），假阳性数量下降到仅 0.21 FP/h，而当考虑基于事件的估计时，每天的误报少于一次。BRAIN FUSE N ET 资源友好，非常适合在低功耗嵌入式平台上实施，我们
风力发电机
其中 E 实际，t 涡轮机的实际能量产量 t E 计算，t 计算的涡轮机净能量产量 t 灵敏度 t 涡轮机能量产量中的风速灵敏度 t 权重 t 涡轮机的相对加权因子 t 风速灵敏度是在扰动计算中计算出来的，其中风速降低了 3%。风速灵敏度定义为（净能量差异，单位为 MWh）/（风速差异，单位为 m/s）。加权因子表示用户对涡轮机生产数据质量或参考涡轮机与拟议涡轮机的相关性的信心。数据质量低的涡轮机应赋予较低的权重。在计算校准因子时，各个加权因子被标准化。计算出的校准因子可以在控制面板中的流量模型页面中输入。然后，将使用流量模型计算出的风力资源的平均风速乘以校准因子。风速和风能图也按校准因子缩放。
CAL200技术参考手册
当麦克风和仪器处于室温附近的温度或不接近海平面的静态压力以外的其他温度时，则需要在环境温度和现行的静态压力下添加校正。使用CAL200检查从Larson Davis运送的校准数据，以获取这些校正。可以将校正添加到上一段中获得的级别，以获取CAL200的实际级别。麦克风的灵敏度随静压而变化。如果仪器在一个环境中校准并移动到另一种环境，则灵敏度将根据温度和压力的变化而变化（稳定后）。静压系数通常为-0.013 dB/kpa，用于PCB®½英寸自由场麦克风。例如，如果系统在85 kPa下进行校准，那么在海平面上，该系统的灵敏度降低了0.21db。麦克风的灵敏度也随温度而变化略有不同。PCB½“自由场麦克风的温度系数通常为-0.009 dB/°C。如果在18°C下校准了系统，则在23°C下的敏感性降低了0.05 dB。