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Eagle Eye完整订阅消除了前期资本成本，并包括终身维修和更换。 捆绑所有您需要的东西，并通过Eagle Eye完全订阅获得安心。 完整的订阅包括所有需要的硬件，蜂窝调制解调器管理订阅（M40）和蜂窝调制解调器数据计划订阅（DPMM-001）。 不包括相机订阅。Eagle Eye完整订阅消除了前期资本成本，并包括终身维修和更换。捆绑所有您需要的东西，并通过Eagle Eye完全订阅获得安心。完整的订阅包括所有需要的硬件，蜂窝调制解调器管理订阅（M40）和蜂窝调制解调器数据计划订阅（DPMM-001）。不包括相机订阅。
GSFC 立方体卫星任务的飞行和直接到地球/空间中继通信系统架构
摘要 — CubeSat 平台由于成本低廉且发射相对容易，在空间科学应用中的应用越来越广泛。它正在成为低地球轨道 (LEO) 及更远轨道上的关键科学发现工具，包括地球同步赤道轨道 (GEO)、拉格朗日点、月球任务等。这些任务及其科学目标的复杂性日益增加，必须得到通信技术同等进步的支持。每年都需要更高的数据速率和更高的可靠性。然而，CubeSat 平台的尺寸、重量和功率 (SWaP) 约束的减小给卫星通信领域带来了独特的挑战。目前缺乏专门针对 CubeSat 平台的通信设备。缺乏标准化、经过测试的设备会延长开发时间并降低任务信心。此外，使用 CubeSat 平台的任务通常会受到更困难的设计约束。天线的位置、尺寸和指向通常服从于有效载荷仪器和任务目标的要求。传统的链路裕度估计技术在这些情况下是不够的，因为它们强调最坏的情况。实际上，即使在一次通过过程中，实际链路参数也可能有很大差异。这为预测通信性能和安排地面站联系带来了新的挑战，但也为提高效率带来了新的机会。本文介绍了与 Vulcan Wireless, Inc. 合作为 CubeSat 平台设计的新型软件定义无线电 (SDR) 的集成、测试和验证过程。SDR 计划用于 NASA 戈达德太空飞行中心 (GSFC) 即将进行的 5 项 CubeSat 任务，包括地球同步转移轨道 (GTO) 任务，它还可以作为未来任务的标准和经过充分测试的选项，实现标准化、快速和低成本的 CubeSat 通信系统网络集成过程。已经开发了详细的模拟来估计这些任务的通信性能，采用了独特的天线位置和姿态行为
LED 显示屏行驱动芯片TM3301
集成串行译码电路 集成 8 高效 PMOS 输出 , 导通电阻 100mΩ 集成内部防烧功率管 动态消影技术 反向击穿保护 支持最大持续电流 2.5A 低功耗设计 消影电位 8 档可调 封装形式： SOP16 广泛应用领域： LED 显示屏、 LED 照明、 LED 景观亮化
日本陆上自卫队下志津驻地 2024 年 4 月
d.销售历史（附录7）（包含上述信息的小册子或其他文件也可以接受）e.财务报表 (a.) 个人：最近的（申请日前一年内提交给税务局的）蓝色所得税申报表和最终纳税申报表。 (b.) 法人：最近的（申请日前一年内最终确定的）资产负债表、损益表、股东权益变动表、净资产变动表、损益表、财务报表等）f.最近的公司或所得税纳税证明 (a.) 如果是个人，则为第 3-2 部分 (b.) 如果是公司，则为第 3-3 部分 * 在过去三个月内签发 g.公司简介（附录8或宣传册可接受）h.印章证明书 * 近 3 个月内签发
使用粗图>在看不见的环境中的机器人导航
摘要 - 公制占用图广泛用于机器人导航系统中。但是，当机器人被部署在看不见的环境中时，构建准确的度量图会耗时。可以使用粗图直接在以前看不见的环境中直接导航？在这项工作中，我们提出了粗大地图导航器（CMN），这是一个可以使用不同的粗图在看不见的环境中执行机器人导航的导航框架。为此，CMN解决了两个挑战：（1）新颖而现实的视觉观察； （2）粗图上的误差和错位。为了解决在看不见的环境中的新型视觉观测，CMN了解了一个深刻的感知模型，该模型将视觉输入从各个像素空间映射到本地占用网格空间。为了解决粗图上的误差和未对准，CMN使用预测的局部占用网格作为观测值扩展了贝叶斯过滤器，并直接在粗图上保持信念。使用最新信念，CMN提取了全球启发式向量，该向量指导计划者找到本地导航行动。经验结果表明，CMN在看不见的环境中实现了高导航的成功率，明显优于基准，并且对不同的粗图形具有鲁棒性。
具有最小导频开销的决策导向混合 RIS 信道估计
摘要 — 要获得可重构智能表面 (RIS) 的好处，通常需要信道状态信息 (CSI)。然而，RIS 系统中的 CSI 获取具有挑战性，并且通常会导致非常大的导频开销，尤其是在非结构化信道环境中。因此，RIS 信道估计问题引起了广泛关注，并且近年来也成为热门研究课题。在本文中，我们针对一般非结构化信道模型提出了一种决策导向 RIS 信道估计框架。所采用的 RIS 包含一些可以同时反射和感知传入信号的混合元素。我们表明，借助混合 RIS 元素，可以准确恢复导频开销与用户数量成比例的 CSI。因此，与采用无源 RIS 阵列的系统相比，所提出的框架大大提高了系统频谱效率，因为无源 RIS 系统中的导频开销与 RIS 元素数量乘以用户数量成正比。我们还对导频导向和决策导向框架进行了详细的频谱效率分析。我们的分析考虑了 RIS 和 BS 的信道估计和数据检测误差。最后，我们给出了大量模拟结果来验证分析的准确性，并展示了所提出的决策导向框架的优势。
这位工程师拥有170万美元的TFSA - 直到他的Tesla股票花了一段时间...
詹姆斯可能想考虑他想在“沙盒”中玩的“免费钱”。他的TFSA的价值占其投资资产的30％。这是他们财富的重要数量。他应该考虑将其中的一部分转移到他的托管投资组合中，同时仍允许他自行投资剩下的金额。
使用深度学习对 I 导联心电图数据进行急性心肌梗死检测
摘要 — 心肌梗塞 (MI) 因其高死亡率和发病率而成为全球主要的健康问题。及早发现 MI 对于及时进行医疗干预和改善患者预后至关重要。在本研究中，我们研究了使用心电图 (ECG) 数据的导联 I 预测 MI 的可行性，重点关注可穿戴监测系统的实际应用。利用 PTB-XL 数据集（其中包括包含正常和各种 MI 样本的 12 导联 ECG 记录的全面集合），我们采用深度学习技术开发二元分类模型。对于使用导联 I 进行 MI 检测，我们在测试集上实现了 0.92 的 AUC 和 0.82 的 AUPR。相比之下，使用 6 导联和 12 导联配置均导致 AUC 为 0.99。这些发现证明了仅使用导联 I 检测 MI 的潜力，这是通过可穿戴设备测量的。这一进步可以通过及时检测和干预显着改善 MI 患者的临床结果。索引术语 — ECG、心肌梗死、Lead-I、ResNet、Transformer、深度学习