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ATEM Production Studio 4K – 技术规格
全新 ATEM 2 M/E Production Studio 4K 可让您制作广播级质量的现场多机位制作，支持标清、高清或令人惊叹的超高清！配备 20 个内置重新同步器的输入，因此您可以连接各种视频源，如摄像机、硬盘录像机和计算机，实现精彩的现场音乐、体育赛事等！ATEM 2 M/E Production Studio 4K 具有先进的广播功能，如色度键、可自定义的过渡、上游和下游键控器、DVE、超级源、音频混音器、2 x 多视图、媒体池等！您还可以获得 6G- SDI 和 HDMI 4K 连接以及 6 个辅助输出，实现最先进的现场制作切换！
化学卫生计划及合规文件 - LS-020
第 8 条 OSHA 要求维护所有危险化学品的安全数据表 (SDS) 并使其随时可用。纸质副本和电子副本均可。应保留特别危险物质和高容量危险品的纸质副本，以便在交付给医疗保健提供者时快速获取。如果使用电子副本，最好将其存储在硬盘、闪存驱动器、内联网或其他类似的本地来源上。仅仅能够按需搜索互联网并不是保持遵守法规的可接受方法，因为这种方法限制了 SDS 的可访问性。同样，UTK CHP 要求维护化学品清单。在本节中指明 SDS 和化学品清单的位置和访问说明。
闭路电视 (CCTV) - 南澳警察
有许多系统用于记录 CCTV 图像。数字技术为将 CCTV 视频图像记录到大容量硬盘中铺平了道路。数字视频录像机 (DVR) 和网络视频录像机 (NVR) 都记录直接连接到录像机的摄像机的图像。但是，与 NVR 一起使用的 IP（互联网协议）摄像机或集中式 IP 摄像机不需要摄像机现场的电源等支持基础设施。相反，IP 摄像机使用以太网供电 (PoE)，通过该电缆（通常是 Cat 5 或 Cat 6）传输电力和数据。分散式 IP 摄像机不需要中央 NVR，因为摄像机具有内置的录制功能，可以直接录制到数字存储介质，例如闪存驱动器、硬盘驱动器或网络附加存储。
铁磁半导体中各向异性磁阻效应的综述
电阻是衡量电流流过材料时遇到的阻力大小的一种量度。在某些材料中，这种阻力还取决于施加在材料上的磁化强度和方向。这种现象称为各向异性磁阻 (AMR)。1856 年，苏格兰物理学家开尔文勋爵通过对铁和镍等铁磁金属进行实验首次观察到了这种现象[1]。他发现，当磁力方向垂直于电流时，电阻减小，而当磁力方向一致时，电阻增大。AMR 的应用可以在自旋电子学中找到，这是一项固态技术，其中电子自旋可以被操纵以产生有用的特性。自旋电子学用于各种技术，例如车辆中的导航系统和用于数据存储的硬盘[2]。
理论上的大脑——目录和第一章
在现代主流文化中，无论是大众文化还是科学文化，大脑都是一种计算机，一种处理信息的机器。它以感官信号的形式获取数据，将其编码为某种电子格式，然后使用神经算法处理数据。它将信息传送到专门的处理模块：视觉皮层用于视觉处理，海马体用于记忆存储和检索，前额叶皮层用于决策和规划。最终，它向肌肉输出运动指令。显然，大脑不是一台带有晶体管、硬盘和 USB 端口的传统计算机，而是一种经过进化优化的“生物计算机”。因此，神经科学的目标是“逆向工程”大脑，以了解其功能组织和生物实现。
议程
x 9：00-10：00 AM全体谈话i Room Sh 305铁胶片薄膜用于旋转和光子学设备（纸张ID TFE22-18）Caroline Ross，马萨诸塞州技术研究所摘要：Ferromagnetic Insulutor薄膜在Ppentronic，Magnonic，Magnocic，Magnetpticts and Magnetpticter和Magnetpicter andece中提供独特的功能。yttrium铁石榴石具有非常低的磁阻尼，稀土离子的取代以及诸如抗岩石缺陷等点缺陷的引入允许调节各向异性，磁盘，补偿温度和光学特性。我们使用脉冲激光沉积来生产稀土石榴石的单晶膜，厚度为2.5 nm，约2个单位细胞。我们在石榴石/重金属双层中显示了有趣的磁性行为，包括旋转轨道扭矩驱动的域壁运动在室温下以超过4 km/s的速度，切换磁态。铁石榴石还表现出磁性活性和红外线的高透明度，我们展示了如何将硅上生长的石榴石用于集成的磁置隔离器中，以控制光子电路中的光流。Bio：Caroline Ross获得了博士学位。来自英国剑桥大学是哈佛大学的博士后，然后在1997年加入MIT之前在Komag Inc.开发了硬盘技术。。 她的兴趣包括磁性和多效薄膜和阻止共聚物自组装。 她是APS，MRS，英国物理研究所和IEEE的院士，并且是2011年磁性和磁性材料会议的主席。Bio：Caroline Ross获得了博士学位。来自英国剑桥大学是哈佛大学的博士后，然后在1997年加入MIT之前在Komag Inc.开发了硬盘技术。她的兴趣包括磁性和多效薄膜和阻止共聚物自组装。她是APS，MRS，英国物理研究所和IEEE的院士，并且是2011年磁性和磁性材料会议的主席。
人工智能为每个人而生，为每个人而设
2007-2008年之后神经网络的发展出现了快速增长。事实上，当时发生了三件重要的事情。首先，智能手机出现了。大约在同一时间，第一个社交网络诞生了；社交网络 VKontakte 于 2006 年推出。社交网络和智能手机是有关一个人及其行为的巨大数据来源。第三个方面是存储非常便宜。此时，硬盘已经变得便宜很多，而且人们可以积累、存储和处理所有这些信息。由于数据的多样性，同样的技术开始以完全不同的方式发挥作用，解决了更多的问题。随着时间的推移，运行此类算法所需的计算能力变得更加容易获得。您的智能手机已经可以做很多事情，并且通常有一个进行神经网络计算的专用芯片。
AI-HyperCal：使用人工智能已知点识别进行场景内高光谱图像校准
2016 年末，阿勒颇东部落入俄罗斯支持的叙利亚军队手中，朝鲜再次开始加强核试验，遥控飞机 (RPA) 袭击次数最多的一年也结束了。所有这些飞行小时数带来了空中情报、监视和侦察 (ISR) 的上升，导致硬盘溢出，其中包含数百万小时的视频和无数高分辨率静态图像，这些图像被上传到美国空军分布式通用地面系统。1 然而，如果没有图像分析师的处理、利用和分发 (PED)，所有这些数据都毫无意义。PED 确保图像质量高，并且感兴趣的对象具有位置、材料、大小和背景特征。周围的机构时间表、其他物体的位置和人员流动都可能影响最终的情报评估。