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无线电操作员手册 - GlobalSecurity.org
无线电波的频率是一秒钟内发生的完整周期数。周期越长，波长越长，频率越低。周期越短，波长越短，频率越高。频率以赫兹 (Hz) 为单位进行测量和表示。每秒一个周期表示为 1 赫兹。由于无线电波的频率非常高，因此通常以千赫兹 (千赫 [KHz]) 或百万赫兹 (兆赫 [MHz]) 为单位进行测量和表示。1 KHz 等于每秒 1,000 个周期，1 MHz 等于每秒一百万个周期。有时频率以十亿赫兹 (千兆赫 [GHz]) 表示。1 GHz 等于每秒十亿个周期。
复合材料应用中的无卤阻燃剂和抑烟剂
当所有其他变量保持不变时，配方中的 ATH 含量与 RHR 和烟雾产生之间存在直接相关性。上图清楚地说明了这一点。配方中 ATH 含量越高，点火时间越长，热释放率越低，烟雾产生量越少。请注意，不含 ATH 的配方（蓝线，含 250 phr 碳酸钙）的点火时间最快。ATH 不仅是最经济的阻燃剂，而且还具有抑烟作用。如下面的烟雾减少率图表所示，ATH 含量与烟雾产生量之间的相关性也非常强。
机载激光扫描用于亚马逊地形建模...
很少有研究致力于了解亚马逊森林的数字地形模型 (DTM) 的创建。当使用机载激光扫描估算植被生物量时，DTM 具有特殊而重要的作用。我们研究了脉冲密度、空间分辨率、滤波算法、植被密度和坡度对 DTM 质量的影响。使用机载激光扫描测量了三个亚马逊森林地区，并根据随机重采样过程将每个原始点云的目标减少到每平方米 20、15、10、8、6、4、2、1、0.75、0.5 和 0.25 个脉冲。通过逐像素计算偏差并通过均方根误差 (RMSE) 进行汇总，将重采样云的 DTM 与原始 LiDAR 数据生成的参考 DTM 进行比较。还评估了重采样云的 DTM，考虑了与参考 DTM 的一致性水平。我们的研究表明，回波密度和水平分辨率之间存在明显的权衡。森林冠层密度越高，要求回波密度越高或 DTM 分辨率越低。
cio 季度新闻简报 - SAF/CN
DAF IT Pulse 提供了有关基础 IT 用户体验以及最近的 DAF SW 应用程序 UX 的宝贵定量和定性见解。我们调查了 DAF 产品组合，并确定了 40 个最常用的 DAF 应用程序，以使用我们的标准衡量标准：用户体验可用性指标 (UMUX-Lite)。UMUX-Lite 是行业最佳实践，它使用 0-100 的量表来衡量用户报告的有效性和效率。分数越高表示体验越好（例如，有效、简单），分数越低表示体验越差（例如，无效、低效）。更重要的是，我们在 UX 评分中加入了两个开放式问题，以提供分数背景。以下是过去六个月收集的 UX 分数的快照。应用程序所有者可以通过 CIO 仪表板的测试版获取分数和相关用户的评论。SAF/CN 还获得了 OMB 的反馈调查批准，这意味着应用程序所有者可以利用他们自己的应用程序中的反馈链接直接提出请求或建议。发送电子邮件至 saf.cnspeit.strategypolicywork@us.af.mil 开始。
Zhendong Hu, Xueqing Liu, Tianli Ren, Haroon A. M. Saeed, Quan Wang, Xin Cui, Kai Huai, Shuohan Huang, Yuming Xia, Kun(Kelvin) Fu, Jianming Zhang and
式中，T d 表示信号延迟，K为系数，DK表示介质材料的介电常数。可以看出，材料的介电常数越低，信号延迟越低，信号保真度越高。因此，在第五代通信技术深入发展的背景下，使用低k材料成为降低信号滞后时间的有效途径。一般在微电子领域常用的介质材料都是介电常数相对较低的材料。低介电材料是指介电常数高于空气（1）而低于二氧化硅（3.9）的材料，其值范围在1~3.9之间。低介电聚合物材料因具有易加工、热稳定性、电绝缘性等优点，被广泛应用于电子电工、电子集成、印刷电路板、通讯材料等领域。目前已知聚四氟乙烯（PTFE）[6, 7]、液晶聚合物（LCP）[8 – 10]、聚酰亚胺（PI）[11 – 14]等已广泛应用于电路板基材，环氧树脂、氰酸酯树脂等也作为优良的胶粘剂广泛用于电子设备的封装材料[15 – 17]。图1为环氧树脂、氰酸酯树脂和聚四氟乙烯的介电性能。
增量式旋转编码器 RHI90N
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。结构越紧凑，对现代机器的性能要求越高，这一点就越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。对于所有干扰环境，没有理想的解决方案。当采取以下措施时，编码器应处于完美的工作状态：• 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。• 编码器的布线应远离可能造成干扰的电源线。
儿童时期的多模态神经相关性...
成分。分数越高表示症状严重程度越高 (即越差)。误差线表示自举估计的置信区间。 (c) 与 LC1 相关的显著表面积、厚度、体积载荷（自举重采样和 FDR 校正 q<0.05 后）。 (d) 与 LC1 相关的显著 RSFC 载荷（自举重采样和 FDR 校正 q<0.05 后）。RSFC 载荷经过阈值处理，因此仅显示具有显著自举 Z 分数的网络内或网络间块。网络块遵循与 17 个 Yeo 网络 (Schaefer et al., 2018; Yeo et al., 2011) 和皮层下区域 (Fischl et al., 2002) 相关的颜色。弦图总结了网络内和网络间显著的 RSFC 载荷。有关更详细的网络可视化，另请参见图 1a。DorsAttn，背侧注意力； RSFC，静息状态功能连接；SalVentAttn，显著性/腹侧注意；SomMot，躯体感觉运动；TempPar，颞顶叶。
![arXiv:2111.01457v4 [cs.SD] 2022 年 10 月 31 日](/simg/c\cb1162b508e7d25d9394ae5d0bc21f4c32769d20.webp)
arXiv:2111.01457v4 [cs.SD] 2022 年 10 月 31 日
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
使用编码器-解码器框架从颅内深度电极合成语音
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。