摘要 - 该试验研究旨在开发一个深度学习模型,用于从SCG信号从左侧和左侧和头到英尺的方向(SCG X和SCG Y)从SCG信号沿背层方向预测地震心动图(SCG)。从15位健康的成人受试者中获得了用于培训和验证模型的数据集。使用放置在每个受试者胸部上的三轴加速度计记录SCG信号。然后使用心电图R波分割信号,并将片段降采样,归一化和焦点左右。所得数据集用于训练和验证具有两个层和一个辍学层的长期短期内存(LSTM)网络,以防止过度拟合。该网络作为SCG X和SCG Y的输入100个步骤,代表一个心脏周期,并输出了一个映射到预测目标变量的向量。结果表明,LSTM模型在背腹方向的预测和实际SCG段之间的均方根误差为0.09。该研究证明了使用从双轴加速度计获得的数据重建3轴SCG信号的潜力。索引术语 - 观察心动图,心脏振动,信号重建,深度学习,LSTM网络。
Axis Edge Vault是基于硬件的网络安全平台,可保护轴心设备。它构成了所有安全操作取决于并提供保护设备身份,保护其完整性并保护敏感信息免受未经授权访问的功能的基础。例如,Secure Boot确保设备只能使用签名的OS启动,从而防止物理供应链TAMPERING。使用签名的OS,该设备还可以在接受安装之前验证新设备软件。和安全的密钥库是用于保护安全通信的加密信息的关键建筑块(IEEE 802.1X,https,axis设备ID,访问控制键等)如果违反了恶意提取。通过常见的标准或FIPS 140认证的基于硬件的加密计算模块提供安全的密钥库和安全连接。
与我们产品的漏洞管理有关,Axis将轴安全开发模型(请参见上文第3.14节)应用于产品的生命周期。轴是根据CVE计划的既定框架,是一个授权的共同漏洞和暴露(CVE)编号(CVE)编号(CVE),并透明地披露漏洞。有关产品安全和漏洞管理的更多详细信息,请参阅www.axis.com/support/cybersecurity/vulnerability-managation and help.axis.com/axis-vulnerability-management-policy-policy
最近,对不同深度神经网络(DNNS)架构的平行杂交模型的持续发展,越来越多的兴趣激增,以保持有用寿命(RUL)估计。在这方面,本文在文献中的第一次介绍了一种新的基于Hybrid DNN的框架,用于RUL估算,称为嘈杂的多径平行混合模型,用于剩余有用的寿命估计(NMPM)。提议的NMPM框架是三个平行路径的编写,第一个使用了一个嘈杂的双向长短术语记忆(BLSTM),用于提取时间特征并学习在两个方向,正向和后门中学习序列数据的依赖。第二个平行路径采用嘈杂的多层感知器(MLP),由三层组成以提取不同特征类别的层。第三个平行路径利用嘈杂的卷积神经网络(CNN)来提取特征的组成类。然后将三个平行路径的串联输出送入嘈杂的融合中心(NFC)以预测RLU。提出的NMPM已根据嘈杂的训练机制进行了培训,以增强其泛化行为,并增强模型的整体准确性和鲁棒性。使用NASA提供的CMAPS数据集对NMPM框架进行了测试和评估,该数据集说明了卓越的性能与最先进的对应物相比。
摘要:磁传感器元件的准确测量一直是磁场应用中的重要问题,但传感器系统中存在不可避免的误差,在使用前需要进行校正。常见的标量校正方法难以对传感器元件进行有效校正,因为它需要均匀稳定的背景磁场,并且依赖于磁场模量。因此,设计了一套可用于传感器矢量校正的三轴亥姆霍兹线圈,以产生受控的标准磁场。分析了线圈的设计指标、均匀区大小以及磁场与电流的关系,为传感器元件的有效校准提供依据。测量结果表明,本文设计的线圈的均匀区大小和磁场精度满足设计要求。同时,利用该线圈进行传感器阵列标定和磁目标定位,使传感器误差降低了3个数量级,磁目标定位精度达到0.1m,实用效果良好。
NASA STI 计划在该机构首席信息官的支持下运作。它收集、组织、归档和传播 NASA 的 STI。NASA STI 计划提供对 NASA 技术报告服务器 — 注册 (NTRS Reg) 和 NASA 技术报告服务器 — 公共 (NTRS) 的访问,从而提供世界上最大的航空和空间科学 STI 集合之一。结果在非 NASA 渠道和 NASA 的 NASA STI 报告系列中发布,其中包括以下报告类型: • 技术出版物。已完成研究或重要研究阶段的报告,介绍 NASA 计划的结果并包含大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 同行评审的正式专业论文的对应部分,但对手稿长度和图形展示范围的限制不那么严格。• 技术备忘录。初步或具有专门兴趣的科学和技术发现,例如“快速发布”报告、工作文件和包含最少注释的参考书目。不包含广泛的分析。
摘要 由于大多数机器学习 (ML) 模型都是孤立地进行训练和评估的,因此我们对它们对现实世界中人类决策的影响知之甚少。我们的工作研究了这些部署的人机交互系统中如何产生有效的协作,特别是在不仅准确性而且偏差指标至关重要的任务上。我们训练了三种现有的语言模型(随机、词袋和最先进的深度神经网络),并在有和没有人类合作者的情况下在文本分类任务上评估它们的表现。我们的初步研究结果表明,虽然高精度 ML 提高了团队准确性,但它对偏差的影响似乎是特定于模型的,即使没有界面变化也是如此。我们将这些发现建立在认知和 HCI 文献的基础上,并提出了进一步发掘这种互动复杂性的方向。
为了响应这一行动号召,GE 航空开发了 T901-GE-900(以前称为 GE3000),作为美国陆军航空兵的下一代涡轴发动机解决方案。更大的功率、更高的效率和更低的成本是这一大胆计划的重点,它将为未来的士兵配备我们国家所能提供的最佳发动机。通过与 Apache 和黑鹰战斗机建立值得信赖的合作伙伴关系,GE 创造了一款发动机,它能够提供战斗所需的性能,而不会牺牲单轴核心设计的维护简便性。单轴核心架构一直是陆军航空兵的支柱,也是目前运行的所有陆军涡轴发动机的首选设计。通过应用行业领先、成熟的技术,T901 能够轻松与陆军现有的直升机集成,同时超越性能要求。
X、Y、Z、B、C、5轴控制、主轴控制:1轴 OSP全范围绝对位置反馈(无需原点返回) 机械坐标系(1套)、工件坐标系(20套) 8位小数、±99999.999~0.001mm、0.001˚ 小数:1µm、10µm、1mm(0.0001,1英寸)(1˚、0.01˚、0.001˚) 倍率:0~200% 直接主轴转速指令倍率30~300%、多点分度 注册刀具数:最多999套、刀具长度/半径补偿:每个刀具3套 15英寸彩色LCD+多点触摸面板操作 自动诊断和显示程序、操作、机械和NC系统故障 程序存储容量: 4 GB;操作备份容量:2 MB 程序管理、编辑、多任务、计划程序、固定循环、G/M 代码宏、算术、逻辑语句、数学函数、变量、分支命令、坐标计算、面积计算、坐标转换、编程帮助、夹具偏移 应用程序以图形方式可视化和数字化车间所需的信息 高度可靠的触摸屏,适合车间使用。一键访问套件应用程序。 “单一模式操作”完成一系列操作 高级操作面板/图形促进流畅的机器控制 MDI、手动(快速移动、手动切削进给、脉冲手柄)、负载计、操作帮助、报警帮助、顺序返回、手动中断/自动返回、脉冲手柄重叠、参数 I/O、PLC 监视器、对准补偿 机器