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World File Search System相位延迟
精确和近似标量电磁波散射的统一处理
在计算成像中，对象的定量物理特性是根据缩写范围的光学测量值估算的。导致散射的复杂光 - 物质相互作用受麦克斯韦方程的控制，或者在某些假设下，标量helmholtz方程式从与波长相比的物体中删除光弹性散射[1]。为了简化建模光学散射和估计对象性能的过程，已经进行了许多关于近似于标量Helmholtz方程的解决方案的研究。最原始的是投影近似，其中假定散射的场维持入射波前，例如平面或球形波，而attenua则和相位延迟会累积与穿过对象的射线的光路长度成比例的。当入射波前是平面或球形时，该假设会导致ra换变换公式，并且是计算机断层扫描的基础。当涉及到具有不可忽略的折射的相对较薄的对象时，所谓的单个散射近似（包括第一个出生和rytov方法）提供了更合适的描述[2]。随着对象变得密集且高度散射，正如预期的那样，即使是单个散射方法也开始失败，并且需要计算多个散射的模型。代表性的方法是Lippmann-Schinginger方程（LSE）[3-5]，多切片方法[6-9]和梁传播方法（BPM）[10-13]和BORN SERIST [14，15]。多层和梁传播方法非常紧密地相关，重要的区别是前者是由求解的schrödinger方程激励的，而后者则是用于Helmholtz方程。可以从标量Helmholtz方程开始制定多个散射模型，但它们依赖于差异
Le Maitre® MVS Hazer 操作手册 - JP Leisure
Le Maitre MVS 烟雾机是高规格烟雾机系列中的最新产品，因此可以满足大多数需要更高要求的应用。它利用原始专利技术，通过易于更换的“转换”管产生烟雾，同时受益于其更大合作伙伴 Stadium 烟雾机在开发过程中取得的进步。更大直径的转换管、更高功率的气泵、相位延迟高侧电流控制、更高温度的清洁方案都有助于提高输出和可靠性。MVS 具有集成的四通道电流协议 DMX、数字编程、数字显示器和独特的气流系统。现在可以控制音量输出，也可以控制烟雾的投射距离。同样，对两个内置大功率风扇的独特数字控制不仅可以控制投射功率，还可以控制投射相对于机器位置的角度。烟雾输出角度可通过电子方式调整至 90 度。烟雾绝不会与导轨或结构接触，否则通常会导致冷凝水和残留物的积聚。机器的控制中使用了两个通信处理器设备，可以高效、专用地控制其连接的设备。控制面板处理器包括非易失性存储器，允许将所有设置保留在该存储器中，并在启动时调用。这对于需要“开机即用”模式的俱乐部或剧院设置来说是理想的选择。最新的高温转换管清洁技术从首次开启开始仅需两分钟的操作，在机器运行期间不再需要。MVS 本身的设计考虑了用户操作和安装，因此可以在多个位置使用。底座支撑板可以调整，以在多个角度物理支撑机器，而单独的瓶架可以连接或与机器分离使用。Le Maitre 认为，这台机器是目前世界上最有效和用途最广泛的烟雾机之一，并得到了我们一贯高水平的技术和销售沟通网络的支持。有关 MVS 的所有详细信息可在我们的网站 www.lemaitreltd.com 上找到
大脑优化指数
简介 最近的研究表明，智力与神经效率有关，神经效率定义为在局部神经元集合“中枢”中快速募集大量神经元（称为神经资源）的能力，随后在短暂的锁相持续时间（例如 250 毫秒）内介导功能。此外，效率与中枢之间的连接有关，以相干性和相位延迟来衡量。中枢在脑内以互连的网络形式组织，每个中枢都向所有其他中枢发送和接收信息，而智力与在本地有效处理信息以及尽量减少补偿和远距离中枢负担的能力直接相关（Thatcher 等人，2016 年；Thatcher，2012 年；2016 年）。本文档的目的是描述如何开发、测试和交叉验证与智力和效率相关的最佳大脑功能指数的细节。我们将脑优化指数（BOI）更名为脑优化指数（BOI），以更清楚地反映使用马里兰大学规范参考数据库中的“顶尖表现者”或智商得分≥120的个体作为最佳参考人群，使用判别分析计算统计距离（Thatcher 等人，2003 年；2007 年；2008 年）。一些图表可能仍使用“功能”一词，但分析中没有任何变化。“优化”一词更符合制定脑指数的目的和初衷。脑连接主要有三种类型。一种是通过结构 MRI 和扩散张量成像测量的结构连接。无论人活着还是死后不久，这种级别的连接都是相同的，代表了大脑的基本结构基础结构。第二种是通过 EEG 相干性和脑区间 fMRI 相关性测量的功能连接。这一层次衡量两个或多个大脑区域之间的时间相关性，并表明相关区域共享的功能活动。第三个层次称为有效连接，它是衡量两个或多个连接大脑区域之间信息流的大小和方向的指标（Nolte 等人，2008a；2008b；Ewald 等人，2013）。类比而言，结构连接就像连接停车场和体育场的街道，功能连接是两个位置变化之间的相关性，有效连接衡量两个位置之间人流的方向和大小。
Cruden摩托车模拟器评估
摩托车行业的研究落后于汽车行业的研究。特别是在安全方面，需要进行更多研究，因为摩托车在道路伤亡人数中占比过高。车辆研究中的重要工具是车辆模拟器。使用摩托车模拟器使制造商能够开发新的摩托车技术，并可以使摩托车更安全。不幸的是，可用的摩托车模拟器很少，用于开发新摩托车和摩托车安全系统的模拟器就更少了。此外，对现有摩托车模拟器的验证不足，可用的设计知识也很少。本论文评估了 Cruden 摩托车模拟器，并表明它可以用于摩托车研究。该评估由三部分组成。首先，基于现有文献开发了一种新的摩托车动力学模型，并使用参数估计方法对虚拟模拟数据进行了验证。结果表明，存在倾覆和摇摆特征模态，并且这些特征模态表现出与真实摩托车中观察到的定性相似的行为。摩托车模拟器使用 Stewart 平台和车把控制加载器为用户提供运动提示。在第二部分中，对这两个系统进行了评估。对于这两个系统，都使用特定的输入序列来收集输出数据。使用系统识别方法，对运动平台和车把控制加载器的动力学特性进行了评估。将动力学特性与摩托车动力学模型所需的特性进行比较，结果表明 Stewart 平台和车把控制加载器具有足够的带宽和足够小的相位延迟，可以准确模拟摩托车动力学。在第三部分也是最后一部分中，使用人类研究方法进一步评估摩托车模拟器。在速度感知实验中，参与者被要求在无限高速公路上以三种不同的速度骑行，结果表明，摩托车模拟器上的速度感知与现实生活中观察到的情况相对应：参与者整体低估了他们的骑行速度。还观察到，高速下的速度感知相对比低速下更准确，这也与文献中的发现相符。本研究的这部分还提出了另外两个问题，即摩托车模拟器是否真的需要平台运动和上身跟踪。为了回答这些问题，参与者被要求沿着一条轨迹骑摩托车，该轨迹有四个半圆形拐角，由短直道隔开。比较了转向扭矩和车道偏差等客观指标以及工作量和模拟器晕动症等主观指标。最后，结果表明，平台运动显著提高了骑手的表现和对摩托车模拟器的感知，但未能证实关于上肢追踪的重大发现。