XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System输入通道
流量表兼容性矩阵
ethermeter®，Signalerizer™，themeterDisplay™兼容性矩阵1。脉冲型仪表和以乙体主题display™和Signalizer™的设计旨在专门接口到绝对编码器型仪表。然而，尽管主要专为绝对编码器型仪表设计，但Ethermeter®也为许多基于脉冲的仪表提供了仪表读取支持。因此，可以将脉冲表信号连接到以醚仪表输入通道的（或两者）。脉冲处理技术允许以太仪从基于非编码器的仪表收集电表总计和流量数据。常见的例子包括石油和化学仪，商业和工业天然气表，量校正量等。当以醚处理基于脉冲的仪表时，总计和流量率数据将从与基于编码器的仪表中使用的相同Modbus和Rockwell兼容的内存寄存器存储和传输。因此，无论将哪种类型的仪表连接到欲望术计（编码器与脉冲），连接的SCADA系统的总体化和流数据的收集都是相同的。由于可用的脉冲型仪表大量，因此我们无法提供完全兼容的脉冲型仪表制造和型号的详尽列表。相反，我们指定可接受的脉搏型技术，其中仅包括以下类型：•机械干触点•固态干触点•开放式收集器输入
DCLDYN 降落伞充气和轨迹分析工具
1) 空中运输建模，包括运输飞机内部的货物运动限制 a。地板摩擦和约束 b。重力下降模型 c。 飞机坡道的弹射模型 2) 弹射座椅模型包括： a。 火箭/弹射器性能 b。 DRI 和类似的暴露计算 3) 重要的货物模型，包括： a。包括多个马赫数和 AOA 表的高端空气动力学模型 b。用于重新定位模拟的多个线束连接点模型 c。 与其他客户（如 NASA）的空气动力学数据库非常接近的空气动力学数据库 4) 轨迹重启功能大大减少了使用多个降落伞完成轨迹的工作量 5) 通过完成基本 DCLDYN 工具的外循环进行蒙特卡罗分析 6) 提供额外功能的重要变体，包括： a。客户可交付模拟，旨在附加到客户模拟 i。完全 6 自由度降落伞 ii。从客户模拟调用，为飞行模型提供高保真降落伞模型 b。 重新定位变体，在集群汇合和车辆之间提供高保真度的降落伞安全带 i。包括安全带释放和阻尼器输入通道，用于研究动态机动和潜在控制。7) 使用 FEA 工具，适当完成上述任务 a。降落伞的刚性和柔性表示之间的差异
DCLDYN 降落伞充气和轨迹分析工具
1) 空中运输建模，包括运输飞机内部的货物运动限制 a。地板摩擦和约束 b。重力下降模型 c。 飞机坡道的弹射模型 2) 弹射座椅模型包括： a。 火箭/弹射器性能 b。 DRI 和类似的暴露计算 3) 重要的货物模型，包括： a。高端空气动力学模型，包括多个马赫数和 AOA 表 b。用于重新定位模拟的多个线束连接点模型 c。 与其他客户（如 NASA）的空气动力学数据库非常接近的空气动力学数据库 4) 轨迹重启功能大大减少了使用多个降落伞完成轨迹的工作量 5) 通过完成基本 DCLDYN 工具的外循环进行蒙特卡罗分析 6) 提供额外功能的重要变体，包括： a。客户可交付模拟，旨在附加到客户模拟 i。完全 6 自由度降落伞 ii。从客户模拟调用，为飞行模型提供高保真降落伞模型 b。 重新定位变体，在集群汇合和车辆之间提供高保真度的降落伞安全带 i。包括安全带释放和阻尼器输入通道，用于研究动态机动和潜在控制。7) 使用 FEA 工具，适当完成上述任务 a。降落伞的刚性和柔性表示之间的差异
PBL 3775/1 双步进电机驱动器
2 1 [8] M B1 电机输出 B，通道 1。当相位 1 为高电平时，电机电流从 M A1 流向 M B1。 3 2 [10] E 1 共发射极，通道 1。此引脚连接到传感电阻 RS 到地。 4 3 [11] M A1 电机输出 A，通道 1。当相位 1 为高电平时，电机电流从 M A1 流向 M B1。 5 4 [12] V MM1 电机电源电压，通道 1，+10 至 +40 V。V MM1 和 V MM2 应连接在一起。 6,7 5, 6, [1-3, 9, GND 接地和负电源。注意：这些引脚用于散热。 18,19 17, 18 13-17, 确保所有接地引脚都焊接到适当大的铜接地平面 28] 上，以实现有效散热。 8 7 [18] V R1 参考电压，通道 1。控制比较器阈值电压，从而控制输出电流。 9 8 [19] C 1 比较器输入通道 1。该输入感测感测电阻两端的瞬时电压，由内部数字滤波器或可选外部 RC 网络滤波。 10 9 [20] 相位 1 控制输出 M A1 和 M B1 处的电机电流方向。当相位 1 为高电平时，电机电流从 M A1 流向 M B1。 11 10 [21] Dis 1 通道 1 的禁用输入。当为高电平时，所有四个输出晶体管都关闭，导致输出电流迅速减小至零。 12 11 [22] RC 时钟振荡器 RC 引脚。将一个 12 kohm 电阻连接到 V CC ，并将一个 4 700 pF 电容连接到地，以获得 23.0 kHz 的标称开关频率和 1.0 µ s 的数字滤波器消隐时间。 13 12 [23] V CC 逻辑电压电源，标称值为 +5 V。 14 13 [24] Dis 2 通道 2 的禁用输入。当为高电平时，所有四个输出晶体管都将关闭，从而导致输出电流迅速减小到零。 15 14 [25] 相位 2 控制输出 M A2 和 M B2 处的电机电流方向。当相位 2 为高电平时，电机电流从 M A2 流向 M B2。 16 15 [26] C 2 比较器输入通道 2。该输入感测传感电阻两端的瞬时电压，该电压由内部数字滤波器或可选的外部 RC 网络滤波。 17 16 [27] V R2 参考电压，通道 2。控制比较器阈值电压，从而控制输出电流。 20 19 [4] V MM2 电机电源电压，通道 2，+10 至 +40 V。V MM1 和 V MM2 应连接在一起。 21 20 [5] M A2 电机输出 A，通道 2。当相位 2 为高电平时，电机电流从 M A2 流向 M B2。 22 21 [6] E 2 共发射极，通道 2。此引脚连接到接地的传感电阻 RS。 23 22 [7] M B2 电机输出 B，通道 2。当相位 2 为高电平时，电机电流从 M A2 流向 M B2。1,24 NC SO 引脚 1 和 24 为“未连接”
PBL 3775/1 双步进电机驱动器
2 1 [8] M B1 电机输出 B，通道 1。当相位 1 为高电平时，电机电流从 M A1 流向 M B1。3 2 [10] E 1 共发射极，通道 1。此引脚连接到传感电阻 R S 接地。4 3 [11] M A1 电机输出 A，通道 1。当相位 1 为高电平时，电机电流从 M A1 流向 M B1。5 4 [12] V MM1 电机电源电压，通道 1，+10 至 +40 V。V MM1 和 V MM2 应连接在一起。6,7 5, 6, [1-3, 9, GND 接地和负电源。注意：这些引脚用于散热。18,19 17, 18 13-17, 确保所有接地引脚都焊接到足够大的铜接地平面 28] 上，以实现高效散热。8 7 [18] V R1 参考电压，通道 1。控制比较器阈值电压，从而控制输出电流。9 8 [19] C 1 比较器输入通道 1。此输入检测传感电阻上的瞬时电压，由内部数字滤波器或可选的外部 RC 网络滤波。10 9 [20] 相位 1 控制输出 M A1 和 M B1 处的电机电流方向。当相位 1 为高电平时，电机电流从 M A1 流向 M B1。11 10 [21] Dis 1 禁用通道 1 的输入。当为高电平时，所有四个输出晶体管均关闭，导致输出电流迅速降至零。12 11 [22] RC 时钟振荡器 RC 引脚。将一个 12 kohm 电阻连接到 V CC 并将一个 4 700 pF 电容连接到地，以获得 23.0 kHz 的标称开关频率和 1.0 µ s 的数字滤波器消隐时间。 13 12 [23] V CC 逻辑电压电源，标称值为 +5 V。 14 13 [24] Dis 2 禁用通道 2 的输入。当为高电平时，所有四个输出晶体管均关闭，从而导致输出电流迅速降至零。15 14 [25] 相位 2 控制输出 M A2 和 M B2 处的电机电流方向。当相位 2 为高电平时，电机电流从 M A2 流向 M B2。16 15 [26] C 2 比较器输入通道 2。此输入检测传感电阻上的瞬时电压，该电压由内部数字滤波器或可选的外部 RC 网络滤波。17 16 [27] V R2 参考电压，通道 2。控制比较器阈值电压，从而控制输出电流。20 19 [4] V MM2 电机电源电压，通道 2，+10 至 +40 V。V MM1 和 V MM2 应连接在一起。21 20 [5] M A2 电机输出 A，通道 2。当相位 2 为高电平时，电机电流从 M A2 流向 M B2。22 21 [6] E 2 共发射极，通道 2。此引脚连接到接地的传感电阻 R S。23 22 [7] M B2 电机输出 B，通道 2。当第 2 相为高电平时，电机电流从 M A2 流向 M B2。1,24 NC SO 引脚 1 和 24 为“未连接”
![arxiv：2306.11137v1 [eess.iv] 2023年6月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aec2225b328fb4ca18e3057ee2fee65eff0d007c.webp)
arxiv：2306.11137v1 [eess.iv] 2023年6月19日
t 2加权磁共振成像（MRI）和扩散加权成像（DWI）是宫颈癌诊断的重要组成部分。但是，由于图像的不对准，将这些训练的这些渠道结合起来是具有挑战性的。在这里，我们提出了一个新型的多头框架，该框架使用扩张的卷积和共享残留连接来单独编码多参照MRI图像。我们采用残留的U-NET模型作为基线，并执行一系列建筑实验，以根据多参数输入通道和特征编码配置来评估肿瘤分割性能。所有实验均使用包括207例局部晚期宫颈癌患者在内的队列进行。Our proposed multi- head model using separate dilated encoding for T 2 W MRI, and combined b1000 DWI and apparent diffusion coefficient (ADC) images achieved the best median Dice coefficient similarity (DSC) score, 0.823 (confidence interval (CI), 0.595-0.797), outperforming the conventional multi-channel model, DSC 0.788 (95% CI, 0.568-0.776），尽管差异没有统计学意义（p> 0.05）。我们使用3D Grad-CAM和通道辍学研究了通道灵敏度，并强调了T 2 W和ADC通道对准确的肿瘤分割的关键重要性。但是，我们的结果表明，B1000 DWI对整体细分性能有很小的影响。我们证明，使用单独的扩张特征提取器和独立的上下文学习提高了模型减少DWI边界效应和变形的能力，从而改善了分割性能。我们的发现可能对可以扩展到其他多模式分割应用程序的可靠和可推广模型的开发具有重要意义。
对正常读数ASIC的性能评估，重点是TOF-PET中的Cherenkov排放
抽象目标。诸如Cherenkov发射（Cherenkov发射）的有效用法对于下一代，具有成本效益和超高敏感性的效果时间的启发时间引起了极大的兴趣。使用自定义，高功率消耗，读出电子设备和快速数字化，已经显示了与宠物大小的BGO晶体低于300 PS FWHM的前景。但是，这些结果无法扩展到由数千个检测器元素组成的完整系统。方法。为了铺平通往全型TOF-PET扫描仪的道路，我们使用Cherenkov发射闪光灯（BGO）研究了及时的ASIC的性能，以及基于FBK的金属沟通的最新SIPM探测器的开发之一。castic是一个高度可辨认的ASIC，具有8个输入通道，12 MW CH -1的功耗和能量测量的极好线性。为了将FASTIC的定时性能置于透视上，进行了比较测量与高功率消耗读数电子设备的比较测量值。主要结果。，对于2×2×3 mm 3和490 ps的最佳CTR FWHM，对于2×2×20 mm 3的Bgo晶体，及其可及时的2×2×3 mm和490 ps。此外，使用20毫米长LSO：CE：CA晶体，已经用castic测量了129 ps fwhm的CTR值，仅与离散HF电子设备获得的95 ps的最新ps略差。明显的能力。在第一次，已经评估了具有可伸缩性ASIC的BGO的定时能力。发现强调了宇宙ASIC在具有出色时机特征的成本效益TOF-PET扫描仪的发展中的潜力。
使用多层多层储层计算
大脑电路涉及大量的反馈回路，其动力学取决于相互作用的延迟。脑启发的储层计算利用互连单元的丰富复发动力学来执行输入的任务。特别是，时间延迟储层计算使用非线性延迟反馈回路架构中的高维瞬态动力学，例如时间序列预测和语音分类。最近还证明，通过包含多个延迟的延迟分化系统的动态属性修改，以提高时间延迟储层计算的性能。在这里，我们探索了这种基本和技术重要性的这种神经启发的计算的另一个方面：在混合物中分离和预测两个信号的能力，在混合物中，每个信号由于其潜在的动力学而具有一些内在的可预测性。使用混沌输入信号混合物的多层和多层储层计算进行了说明。与独立的组件分析和相关的无监督学习技术相反，这里的上下文在于平行监督每个信号的动力学学习，以便在训练集之外预测每个信号的每个信号。此外，将混沌信号的超渗透到单个输入通道中增加了任务的难度。我们用确定性和随机系统发出的各种信号来量化和解释这种性能。此外，我们还探索了深度延迟储层计算机的体系结构。我们的发现表明，多延迟储层计算可以学习和预测两个叠加确定性信号的未来。预测（因此分离）在单层和多层时间延迟的预订计算中可能会明显更高。混合信号的带通滤波以除去较低和较高的频率，将预测提高了几％。在某些情况下，矛盾的是，增加混合物中一个混沌信号的比例实际上可以帮助学习另一个混乱信号，从而稍微改善其预测。
DNx-AI-256
一般描述 DNx-AI-256 是高性能双通道同步器/解析器输入和输出板，与 UEI 强大的 Cube、RACKtangle 和 FLATRACK I/O 机箱兼容。256 系列板在功能上与 DNx-AI-255 类似，但为需要它的应用提供了更多的输出驱动。DNx-AI-256 系列也是 LVDT/RVDT 的理想解决方案。该板可以配置为两个输入、两个输出或一个输入和一个输出。该板提供 2 个输入通道，可监控 3 线同步器或 4 线解析器。该板的高精度电路与每个通道独立的 16 位 A/D 转换器相结合，可实现高达 ± 2.6 弧分的测量精度。输入的读取速率最高可达激励频率（最大 10 kHz）。每个通道均提供自己的可编程参考，输出可独立编程，最高可达 19.8 Vrms，频率范围为 50 至 10 kHz，最高可达 2.4 VA。使用外部参考时，DNR-AI-256 可在一个参考周期内自动调整模拟输出，以获得可变幅度和频率参考。DNx-AI-256 还提供两个同步器/解析器/RVDT/LVDT 接口通道，非常适合用于姿态指示器等设备，或作为各种同步器或解析器输入设备的测试源。每个输出均接受独立的参考信号，并提供 16 位输出分辨率。无需外部缓冲，每个通道将以 3.0 VA 驱动高达 19.8 Vrms（总板输出必须小于或等于 5 VA）。可以监控每个输出通道消耗的电流，以确认接线正确，同步器/解析器或 RVDT/LVDT 的线圈符合预期。该板在通道之间以及 I/O 连接和底盘之间提供 350 Vrms 隔离。与所有 PowerDNA/UEILogger I/O 板一样，DNx-AI-256 可在恶劣环境下运行，并已通过 3g 振动、50g 冲击、-40 至 +70 °C 温度和高达 70,000 英尺的高度测试。包含软件，提供全面且易于使用的 API，支持所有流行操作系统，包括 Windows、Linux 和大多数实时操作系统（如 QNX、Intime、VXworks 等）。此外，UEIDAQ 框架（更高级别的 Windows 驱动程序）为使用多种流行 Windows 编程语言创建应用程序的用户以及 LabVIEW 和 MATLAB/Simulink 等数据采集软件包提供全面支持。由于 DNR-AI-256 具有高功率输出，因此应在其旁边的插槽中放置一个风扇装置以防止过热。风扇装置 DNR-FAN-925 包含在 DNR-AI-256 中。
大脑与行为认知神经科学视角免费 pdf
大脑与行为：认知神经科学视角，作者：David Eagleman 和 Jonathan Downar David Eagleman 是贝勒医学院神经科学系和神经科学与法律计划的主任，而 Jonathan Downar 在多伦多大学精神病学系和医学科学研究所工作。牛津大学出版社隶属于牛津大学，旨在促进研究、教育和学术的卓越发展。它在世界各地设有办事处，包括纽约、奥克兰、开普敦和香港。本书涵盖了认知神经科学和神经精神病学主题，Eagleman 和 Downar 也参与其中。阅读本书的早期阶段，我希望它的最终形式会是值得骄傲的。《大脑与行为》的目录列出了各种章节，包括介绍、感觉系统、运动功能、高级交互、动机行为以及大脑和行为障碍。文本描述了一个全面的指南，涵盖了认知神经科学的基础知识，从了解大脑如何与世界互动到通过案例研究探索其复杂性。教科书《大脑与行为，1e》的章节标题和内容讨论了人类大脑功能、行为和神经可塑性的各个方面。主题范围从了解不同感官如何工作到探索意识、记忆存储、语言习得、决策、情绪以及心智和大脑障碍。本书还深入探讨了与神经可塑性、神经元、突触、神经胶质细胞、脑组织分布以及相关性在行为和神经可塑性中的作用相关的关键原则、研究方法、案例研究和批判性思维问题。第 91 版案例研究：多发性硬化症重组机制日常生活的神经科学：局部神经元的魔力争夺有限空间麻醉剂争夺神经营养因子尖峰意味着什么？神经代码快速变化：揭示现有连接以尖峰形式编码刺激缓慢变化：新连接的生长解码尖峰改变输入通道研究方法：使用案例研究记录动作电位：用舌头攀爬的人电极更大的图景：添加新的外围设备个体和群体结论 126 闭锁综合症：了解运动系统在学习中的作用运动系统在学习中起着至关重要的作用，特别是在通过反馈开发内部模型时。运动系统在学习中发挥作用的关键原则包括： - 创建通过经验和反馈改进的内部模型的能力。 - 无意识推理的过程，其中先前的经验在不知不觉中为未来行动提供信息。 - 使用批判性思维问题来促进反思和改进。- 肌肉及其结构和功能在促进运动技能方面的重要性。 - 神经肌肉接头在神经元和肌肉之间传递信号的作用。 为了提高学习能力，请考虑以下策略： - 嵌入先前的经验以优化资源配置 - 鼓励内部活动以促进内部成长 - 培养重视批判性思维和无意识推理的文化 通过了解运动系统在学习中的作用，我们可以制定更有效的个人和职业成长策略。