Hi-Rel Power Solutions Military hermetic hybrid DC/DC-converters 5W to 120W, single, dual, triple versions Space rad-hard hermetic hybrid DC/DC-converters 5W to 120W, single, dual, triple versions, TID 100krad, SEE 82MeV MIL-PRF-38534 DLA qualified, SMD part number available New space rad tolerant hermetic混合DC/DC转换器25W,40W,单个,双版本,最高30Krad,最多可与他们的Hermetic Hermety Hybrid DC/DC转换器相互补充,可提供一系列输入电压和包装rad-Hard和Rad Tollerant PCB的DC/DC CORESTERS,并与CELUTION TRERTERS一起定制,并将其定制为CYERTER,并将Quad,Octo版本,输出功率5w至400W,TID 100KRAD,请参阅60mev
巴伦将单端信号转换为平衡信号,广泛用于射频前端模块,如倍频器、混频器等,它们利用差分信号来消除共模信号并改善端口隔离。巴伦的关键性能规格包括插入损耗、幅度/相位平衡和芯片尺寸。这些参数在毫米波 (MMW) 电路和系统的设计中非常重要 [1]。Marchand 巴伦 [2-10] 利用两个耦合线段,由于其工作带宽宽且易于实现,在 MMW 频率电路设计中得到广泛应用。在 [2] 中,提出了一种基于改进的离中心频率法的非对称宽边耦合 Marchand 巴伦。它实现了 34-110 GHz 的带宽;然而,它的插入损耗很高,平均约为 3 dB。为解决不平衡性能问题,还设计了另一种带有偏置半径线圈的30 GHz至60 GHz变压器巴伦[11]。结果显示,幅度不平衡为0.12 dB,相位不平衡小于1 ◦;但最大插入损耗约为3 dB。一种小型化片上Marchand巴伦[12]基于堆叠螺旋耦合(SSC)结构,带有自耦合补偿线和带深沟槽的中心抽头接地屏蔽,设计用于6.5 GHz至28.5 GHz的宽带工作,但测得的最大插入损耗为3 dB。宽带工作和幅度/相位不平衡一直是先前报道的文献的重点,同时以巴伦插入损耗为代价。在本文中,介绍了一种具有低插入损耗的新型Ka波段Marchand巴伦的设计,同时实现了宽带工作和可接受的不平衡性能。所提出的巴伦采用边耦合和宽边耦合组合结构来增强主信号和次信号之间的耦合,从而在 29.0 GHz 至 46.0 GHz 的 1 dB 带宽内实现了 1.02 dB 的测量低插入损耗。第 2 节介绍了巴伦的详细分析和所提出的巴伦设计,第 3 节讨论了实验结果并与最新技术进行了比较,第 4 节得出结论。
Lidia Galabova,保加利亚索非亚技术大学 Rossen Radonov,保加利亚索非亚技术大学 Elitsa Gieva,保加利亚索非亚技术大学 Marin Hristov,保加利亚索非亚技术大学 Ivan Yatchev,电子、电气工程和电信联盟 (CEEC) Valentina Markova,IEEE 保加利亚分会主席,保加利亚 Dimitar Arnaudov,保加利亚索非亚技术大学 Ivailo Pandiev,保加利亚索非亚技术大学 George Angelov,保加利亚索非亚技术大学 Ivelina Ruskova,保加利亚索非亚技术大学 Nikolay Hinov,保加利亚索非亚技术大学 Mihaela Georgieva,保加利亚索非亚技术大学 Georgi Nikolov,保加利亚索非亚技术大学 Katya Asparuhova,保加利亚索非亚技术大学
EOST381M 基于模块化有效载荷,最多可容纳六个 EO 传感器。它是一个单 LRU 和 ITAR 免费系统,使用专有的 ERICA_Plus 热像仪,工作在中波长光谱 (3-5μm) 中,基于公司的焦平面阵列 (FPA) Hawk(标准清晰度)或 Falcon(高清)探测器。对于瞄准操作,EOST381M 使用激光指示器(符合 STANAG3733)进行炸弹/导弹精确激光制导。对于距离测量,如果需要,可以安装激光测距仪,并且还可以使用 NVG 兼容激光指示器与全高清 TVC SPOTTER 配合使用,以提供增强的微光目标标记能力。如果需要,可以选择使用 SWIR 摄像机来提供可见点激光以进行视觉目标确认。
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应对 21 世纪农业 (Ag) 的巨大挑战需要从根本上转变我们对人工智能 (AI) 技术作用的设想,以及我们构建农业 AI 系统的方式。这种转变对于复杂、高价值的农业生态系统尤其必要,例如美国西部种植 300 多种作物的农业生态系统。该地区的农民和政策制定者面临着盈利能力不稳定、作物严重损失和作物质量差等问题,原因是劳动力成本增加、熟练工人短缺、天气和管理不确定性以及水资源短缺等诸多挑战。虽然 AI 有望成为应对这些挑战的重要工具,但必须扩展 AI 能力,并需要考虑人类的投入和行为——呼吁建立强大的 AI-Ag 联盟,这也为实现持续创新创造了新的机会。实现这一目标远远超出了任何特定研究项目或学科范围,需要在研究、开发和培训方面进行更全面的跨学科努力。为了满足这一需求,我们发起了 AgAID 研究所,这是一个多机构、跨学科的国家人工智能研究机构,它将建立新的公私合作伙伴关系,涉及农业和人工智能领域的各种利益相关者。该研究所致力于为特色作物农业提供人工智能解决方案,其中与水资源可用性、气候变化和极端天气以及劳动力短缺有关的挑战都非常突出。我们对 AgAID 研究所所有活动的方法都遵循三个跨领域原则:(i) 作为人工智能设计的第一原则;(ii) 适应不断变化的环境和规模,以及 (iii) 扩大人类技能和机器效率。AgAID 研究所正在开展一系列活动,包括:使用农业人工智能应用作为开发创新人工智能技术和工作流程的试验台;为气候智能型农业奠定技术基础;充当文化包容性协作和跨学科学习以及知识共同生产的纽带;为农业和人工智能技术交叉领域的职业培养下一代劳动力;促进技术采用和转让。
SICCONA / BFSA SICCONA 和 BFSA(蓝军态势感知)是两种为意大利陆军使用的各种战斗和战术/后勤车辆开发的指挥、控制和导航系统。SICCONA 和 BFSA 包括最新一代的通信和网络系统,并为机组人员提供有关作战区域的精确和最新信息。这一目标是通过收集、整合和分发战术数据(例如友军和敌军的位置以及参与行动的所有其他单位的状况和状态)来实现的。