XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自锁托
南托托声学测量设施 (STAFAC)
美国海军在巴哈马群岛海舌南部 (TOTO) 运行的潜艇辐射噪声测量系统已接近使用寿命，需要在 2009 财年之前更换。这项为期四年的项目从 2005 财年开始，将在同一区域安装固定、底部安装、与岸上连接的声学系统，以取代现有的水面舰艇部署的潜艇辐射噪声高增益测量系统。主要系统基础设施安装于 2008 年 4 月至 5 月，声学传感器安装于 2008 年 7 月至 8 月。STAFAC 的初始作战能力 (IOC) 为 2008 年 10 月。机械、系泊和安装 (MMI) 综合项目团队由来自罗德岛州纽波特的海军水下作战中心 (NUWC)、加利福尼亚州波特休尼米的海军设施工程服务中心 (NFESC) 和加利福尼亚州文图拉的声音与海洋技术 (SST) 的人员组成，负责设计、制造 STAFAC 系统的机械部件，并安装整个 STAFAC 系统，包括位于巴哈马安德罗斯岛 AUTEC 的 MMI 和阵列部件。STAFAC 系统的配置如右图所示。STAFAC 水下机械系统包括所有底部安装的遥测和电缆、深海系泊设备以及纳入 AUTEC 陆地和海上站点的相关机械子系统。这些包括海底电力和遥测电缆、电光机械终端；遥测和电力转换接线盒的浅水安装结构；仪器压力容器；
托罗索尔
Torosol TOROSOL NPK 系列：Torosol NPK 系列是采用最新技术配制的均匀原料混合物。Torosol NPK 系列中列出的 6 种不同配方经过配制，可完美满足任何类型种植园所需的营养。Torosol NPK 肥料是可溶性的。用于生产肥料的原材料质量上乘，不含任何钠、氯或重金属。Torosol NPK 产品组的每种配方都与 EDTA 螯合，含有易于吸收的微量元素。由于其 EC 值和 PH 值较低，因此易于吸收。此外，每种配方都含有不同浓度的硫；因此，通过稳定 pH 值并促进微量元素的吸收，对植物根部产生积极影响。Torosol NPK 系列有 6 种不同的配方。这些配方如下：15-30-15 + 7 SO 3 + TE 这是一种含有高百分比磷的配方。当需要支持根系生长、在植物中储存磷以及在开花阶段保持花朵健康时，这种配方可能是首选。如果与微量元素一起使用并定期使用，也可以满足对此类微量元素的需求。 16-8-24 + 2MgO + 5 SO 3 + TE 这是一种含有高百分比氮和钾的配方。这是提高产量和质量所必需的。它在植物发育后使用。它是一种有助于果实发育的配方，使果实丰满、坚硬和色彩鲜艳；从而为植物提供高质量的果实。它可以一直使用到收获季节。 16-6-31+ 2 MgO + 1 SO 3 + TE 这是一种含有高百分比钾的配方，在果实开始形成时使用。它支持果实发育，降低开裂风险，支持果实坚硬和丰满，并提供植物发育所需的氮。它还有助于植物对各种农业疾病的免疫力。 18-18-18 + 10 SO 3 + TE 这是一个标准配方，含有高比例的氮、磷和钾，可以在每个阶段使用，以满足土壤的需要。
庞托托克技术中心-Oklahoma.gov
第1章简介俄克拉荷马州交通运输部（该部）有权按照联邦法规规定的23CFR§1.11，《州法规》第69期O.S.进行顾问选择程序和执行顾问合同。§708.2和俄克拉荷马州的行政法典（OAC）730：30-5-1。本出版物根据法规，法规，规则和政策为利益相关者提供顾问合同的采购和管理。顾问选择和管理过程的目标是在项目时间表中以公平合理的成本为公众提供优质的运输改进。基于资格的选择（QB）是美国国会作为《布鲁克斯法》（公法92-582）建立的采购过程，该过程指导顾问的选择以及顾问合同的准备和管理。
使用...设计和构建智能锁系统
本文旨在利用物联网 (IoT)、WiFi 模块、继电器模块和其他外围设备设计和构建智能门锁系统，为人们提供无与伦比的家庭入口控制和可访问性。传统门锁系统速度慢、不安全且易受攻击，需要人工干预才能锁定和解锁。因此，基于 IoT 的智能门锁系统提供了性能更好的适当锁保护机制。该系统包括微控制器 (NodeMCU ESP8266)、电磁锁、直流电池 (12V)、5V 3A 降压转换器 (LM7805)、WiFi 模块和开关设备 (继电器)。使用 3 个独立设备对系统设置进行了 10 次试验测试。所有试验都准确地解释了收到的命令并将相应的信号传输到接口的继电器模块。随后，继电器模块对集成电磁锁机构执行锁定/解锁操作，从而实现了研究的预期目标。
使用 NAC1080 实现 NFC 被动锁
2 如何设计无源智能锁系统.......................................................................................................................................................................................3 2.1 单芯片解决方案....................................................................................................................................................................................................3 2.1.1 单芯片解决方案.......................................................................................................................................................................................................3 2.1.2 集成式智能锁系统.......................................................................................................................................................................3 2.1.3 集成式智能锁系统.......................................................................................................................................................................3 2.1.4 单芯片解决方案.......................................................................................................................................................................................................3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... ................. ... .................. 18 2.7 应急电源.................. ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23
Microlock HEPA 侧门螺栓锁外壳
Microlock HEPA SA 螺栓锁外壳采用摆动螺栓锁定机制，确保过滤器和外壳垫圈之间完美密封，并降低关键环境中空气旁路的可能性。此密封通过外壳内部的连续平面安装表面实现，该表面与过滤器上的周边垫圈配合。创建此密封只需将摆臂定位在过滤器旁边，然后定位并拧紧弹簧夹以将过滤器固定在外壳的周边安装表面上。
机器人夹爪自锁欠驱动机构
摘要 — 我们描述了一种新型机电一体化机器人夹持器的设计概念和第一个原型，该夹持器旨在安装在人形机器人上，以实现牢固（即锁定）和稳健的抓握。这种抓握可以理想地支持复杂的多接触运动，例如爬梯子或操纵复杂工具，同时具有节能效果。为此，我们提出了一种解决方案，即设计一种智能自锁欠驱动机构，该机构与执行器并联安装，当实现所需的抓握时自动触发。该设计通过差速齿轮利用夹持器和制动器之间的可调功率分配。我们的夹持器具有自适应、牢固抓握和节能功能的优势，并通过原型夹持器进行了实验。
基于相锁的值函数连接矩阵和CNN-LSTM
摘要：为了有效地检测由虚拟现实环境引起的运动疾病，我们开发了一种专门设计用于视觉诱导的运动疾病的分类模型，采用了相位锁定值（PLV）功能连接矩阵和CNN-LSTM架构。该模型解决了传统机器学习算法的缺点，尤其是它们在处理非线性数据方面的功能有限。我们使用来自25名参与者的EEG数据构建了基于PLV的功能连接矩阵和网络拓扑图。我们的分析表明，视觉诱发的运动疾病显着改变了脑电图中的同步模式，尤其是影响额叶和颞叶。功能连接矩阵用作我们的CNN-LSTM模型的输入，该模型用于对视觉诱导的运动疾病的状态进行分类。该模型表现出优于其他方法的优越性能，从而达到了伽马频带中最高的分类精度。具体来说，二进制分类的最高平均准确度为99.56％，三元分类达到86.94％。这些结果强调了该模型的分类有效性和稳定性，使其成为帮助诊断运动疾病的宝贵工具。
研究单个事件闩锁现象...
客观概述，实验设置，结果和讨论…….................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................16辐照设施和设置…………………………………………………………………………20 Single Event Latchup Results & Discussion…..………………………………... 21 ADS9818………………………………………………………………………………... 25 Device & Test Board Information…………..…………………………………… 25 Testing Facility & 设置…………..…………………………………………。…。27闩锁复制结果和讨论…..………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 设置…………..……………...………………………。…。30单个事件闩锁结果……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………32
带有密锁和联锁的车尾连接...
Brendan Crowley，Knorr Brake Corp. Ryan Crowley，Atkins Global NA Richard Curtis，Curtis Engineering Consulting Steven Dedmon，Standard Steel LLC Joe Di Liello，VIA Rail Canada Inc. David Diaz，LTK Engineering Services Adam Eby，Amtrak Phillippe Etchessahar，ALSTOM Transport Gary Fairbanks，联邦铁路管理局 Robert Festa，MTA Long Island Rail Road Steve Finegan，Atkins Global NA Gavin Fraser，Jacobs Francesco Fumarola，ALSTOM Transport Edward Gacsi，New Jersey Transit Joe Gagliardino，Arcosa Sebastien Geraud，ALSTOM Transport Jeffrey Gordon，联邦铁路管理局 Guillaume Ham-Livet，ALSTOM Transport Nick Harris，LTK Engineering Services Jasen Haskins，Atkins Global NA James Herzog，LTK Engineering Services Kenneth Hesser，LTK Engineering Services Lew Hoens，MTA Metro-North Railroad Christopher Holliday，STV Inc. George Hud，LTK 工程服务公司 John Janiszewski，LTK 工程服务公司 MaryClara Jones，运输技术中心 Robert Jones，Stadler 铁路集团 Larry Kelterborn，LDK Advisory，Inc. Joseph Kenas，庞巴迪运输公司 Peter Klauser，车辆动力学 Heinz-Peter Kotz，西门子交通公司 Scott Kramer，Arcosa Tammy Krause，Atkins Global NA Pallavi Lal，LTK 工程服务公司 Peter Lapre，联邦铁路管理局 Nicolas Lessard，庞巴迪运输公司 Cameron Lonsdale，标准钢铁有限责任公司 Daniel Luskin，美国铁路公司 Chris Madden，美国铁路公司 Francesco Maldari，MTA 长岛铁路 Brian Marquis，沃尔普国家铁路公司运输。系统。中心 Eloy Martinez，LTK 工程服务 Francis Mascarenhas，Metra Raynald Masse，Reseau de Transport Metropolitain Robert May，LTK 工程服务 Ronald Mayville，Simpson Gumpertz & Heger，Inc. Richard Mazur，Wabtec Corp. Patrick McCunney，Atkins Global NA Gerard McIntyre，Knorr Brake Corp. Bryan McLaughlin，Knorr Brake Corp.