XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System莫扎特
FM 莫扎特 DDS NEXT - DB 广播
频率范围 87.5 至 108 MHz，步进为 10 kHz RF 输出阻抗 50 Ω 调制类型 F3E / F8E 直接 载波频率上的 FM 调制模式 单声道、立体声、多路复用、SCA、AUX、AES/EBU（通过前面板选择输入） 频率偏差 ±75 kHz =100 %，±150 kHz 能力 频率生成 NCO（直接数字合成） 频率稳定性 ± 1ppm/年 RF 谐波 超过 CCIR/FCC 要求 RF 杂散 超过 CCIR/FCC 要求 预加重 平坦 /50/75μs 可选 立体声操作 CCIR 450/S2“导频音系统”
FM 莫扎特 DDS NEXT - DB 广播
频率范围 87.5 至 108 MHz，步进为 10 kHz RF 输出阻抗 50 Ω 调制类型 F3E / F8E 直接 FM 调制方式 单声道、立体声、多路复用、SCA、AUX、AES/EBU（通过前面板选择输入） 频率偏差 ±75 kHz =100 %，±150 kHz 能力 频率生成 NCO（直接数字合成） 频率稳定性 ± 1ppm/年 RF 谐波 超过 CCIR/FCC 要求 RF 杂散 超过 CCIR/FCC 要求 预加重 平坦 /50/75μs 可选 立体声操作 CCIR 450/S2“导频音系统”
莫扎特的大脑和战斗机飞行员PDF
在“莫扎特的大脑和战斗机飞行员”中，理查德·雷斯塔克（Richard Restak）优雅地弥合了神经科学与实际人类潜力之间的鸿沟，揭示了我们如何通过从历史的天才和现代英雄的非凡成就中汲取灵感来增强我们的认知能力。雷斯塔克（Restak）的指南带有可访问的语言和迷人的例子，可以使读者穿越人脑的复杂性，剖析莫扎特，爱因斯坦和精英战斗机飞行员的认知策略，以解锁峰值心理表现的秘密。当您深入研究这种引人注目的叙述时，准备发现可行的见解和变革性的技术，这些技术可以增强您的思想，促进创造力，优化记忆力并提高您的才智，以应对当今快节奏的世界的挑战。
FM 莫扎特 DDS NEXT - DB 广播
频率范围 87.5 至 108 MHz，步进为 10 kHz RF 输出阻抗 50 Ω 调制类型 F3E / F8E 直接 FM 调制方式 单声道、立体声、多路复用、SCA、AUX、AES/EBU（通过前面板选择输入） 频率偏差 ±75 kHz =100 %，±150 kHz 能力 频率生成 NCO（直接数字合成） 频率稳定性 ± 1ppm/年 RF 谐波 超过 CCIR/FCC 要求 RF 杂散 超过 CCIR/FCC 要求 预加重 平坦 /50/75μs 可选 立体声操作 CCIR 450/S2“导频音系统”
FM 莫扎特 DDS NEXT - DB 广播
频率范围 87.5 至 108 MHz，步进为 10 kHz RF 输出阻抗 50 Ω 调制类型 F3E / F8E 直接 FM 调制方式 单声道、立体声、多路复用、SCA、AUX、AES/EBU（通过前面板选择输入） 频率偏差 ±75 kHz =100 %，±150 kHz 能力 频率生成 NCO（直接数字合成） 频率稳定性 ± 1ppm/年 RF 谐波 超过 CCIR/FCC 要求 RF 杂散 超过 CCIR/FCC 要求 预加重 平坦 /50/75μs 可选 立体声操作 CCIR 450/S2“导频音系统”
FM 莫扎特 DDS NEXT - DB 广播
频率范围 87.5 至 108 MHz，步进为 10 kHz RF 输出阻抗 50 Ω 调制类型 F3E / F8E 直接 FM 调制方式 单声道、立体声、多路复用、SCA、AUX、AES/EBU（通过前面板选择输入） 频率偏差 ±75 kHz =100 %，±150 kHz 能力 频率生成 NCO（直接数字合成） 频率稳定性 ± 1ppm/年 RF 谐波 超过 CCIR/FCC 要求 RF 杂散 超过 CCIR/FCC 要求 预加重 平坦 /50/75μs 可选 立体声操作 CCIR 450/S2“导频音系统”
莫扎特，一种基于QSAR多目标网络的工具，可预测多种药物 - 酶相互作用
摘要：开发能够预测药物与酶之间相互作用的模型是计算生物学的主要目标，因为这些模型可用于预测新的活性药物以及未经测试靶标的已知药物之间的相互作用。随着大型药物 - 酶对数据集的汇编（62,524），我们发现了一个独特的机会，试图构建一种新型的多目标机器学习（MTML）定量结构活性关系（QSAR）模型，以探测不同药物和酶靶标之间的相互作用。为此，本文基于使用拓扑药物的特征以及人工神经网络（ANN）多层感知器（MLP）提出了MTML-QSAR模型。发现最佳模型的验证是通过内部交叉验证统计和其他相关诊断统计参数进行的。发现该模型的总体准确性高于96％。最后，为了最大程度地扩散该模型，已经开发了一种公共且可访问的工具，以允许用户执行自己的预测。开发的基于Web的工具是可以访问的，可以作为免费的开源软件下载。
音乐对学生注意力的影响：探索音乐类型和生产力
注意力是决定一个人效率和职业道德的最重要因素之一。目前还没有太多关于如何操纵注意力以确定其对效率的直接影响的研究。边学习边听音乐在 Z 世代中也变得很流行。本文致力于探索听音乐与青少年注意力水平之间的相关性。使用 Google Scholar 进行了文献综述，并对佐治亚州同一所学校的 25 名高中生进行了研究。在文献综述中探讨了莫扎特效应和唤醒情绪假说，以帮助理解音乐为何会影响人们。结果表明，效率较高的人往往较少听音乐。从研究中得出的这一负面结果并不支持当前边学习边听音乐的趋势。这项研究丰富了对音乐的研究，并引发了未来对流派等细节的必要调查。这些细节将加深我们的理解，从而使音乐成为一种更强大的工具。
美国海军乐团音乐会/礼仪乐团萨克斯管试奏 2023 年 2 月 10 日
独奏选段 菲尔莫尔：《美国人》《我们》，从第二段开始到结束 比才：《阿莱城的女人》，行板极高至 17 后 [E] 斯特拉文斯基：《地狱之舞》选自《火鸟》，330 – 345 毫米 菲尔莫尔：《滚雷》，三重奏 格兰杰：《海边的莫莉》，27 – 42 毫米（包括拾音） 肖斯塔科维奇：《节日序曲》，[26] 至 [27] 伯恩斯坦（Lavender 译）：《西区故事》交响舞曲 1. 毫米。404 – 438 2. 毫米。679 – 694 施密特：《狄俄尼索斯舞曲》，[31] 至五后 [33] 吉亚基诺（Buchanan 编排）：《片头曲》，[F] 至 m. 147 (不要求爵士设置) 拉赫玛尼诺夫：交响舞曲，[13] 合奏选段后的慢板至四拍子 莫扎特：基于奏鸣曲 K. 379 的二重奏 (请准备上半部分) 可能还需要视奏