XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采样周期
北美大型电力系统的可靠性标准
为确保任何一分钟间隔计算出的平均报告 ACE 和频率误差代表该时间间隔，一分钟间隔内至少 50% 的报告 ACE 和频率误差样本数据必须有效。如果报告 ACE 或频率误差的记录中断，导致一分钟采样周期数据可用或有效不足 50%，则该一分钟间隔将从 CPS1 计算中排除。为另一个平衡机构提供重叠监管服务的平衡机构在结合其报告 ACE 和频率偏差后计算其 CPS1 绩效
01数字计算机 - DTIC
每秒信息量。如果输入经过换向，以便按顺序对多个不同的电压进行采样，则基本采样率为每秒 640 个样本。该换向率受换向器中使用的水银继电器的工作速度限制。因此，对所有输入进行采样所需的总时间是输入通道数乘以采样率的倒数；例如，64 通道 REACON 的采样周期为十分之一秒。转换器可以连续运行，也可以按从计时器中预先选择的间隔运行，也可以按手动选择的间隔运行。连续运行时，只要操作按钮开关，就会进行记录；“手动”操作时，每次操作按钮时都会记录一组通道。
JEROME® 431-X 汞蒸气分析仪操作手册
仪器的进气口不得暴露于任何液体。• 该仪器不防爆。• 按下 SAMPLE 按钮启动 12 秒采样周期。• 每天测试后执行传感器再生。• 每天使用前再执行一次传感器再生并重新将仪器归零。• 在存储或闲置 30 天后执行传感器再生。注意：431-X 有两个不同版本，可以通过位于仪器背面序列号标签上方的小“SMV”标签区分。在本手册中，当需要区分这两个版本时，它们被称为“SMV”仪器或“非 SMV”仪器。检查仪器上的“SMV”标签以确定哪些步骤适用于您的仪器。如果需要，“SMV”仪器可以与选件功能和/或数据记录器功能一起购买。
具有串行控制和 11 个模拟输入的 12 位模拟数字转换器数据表 (Rev. C)
在采样期间，其中一个模拟输入内部连接到转换器的电容器阵列以存储模拟输入信号。在四个地址位被输入到输入数据寄存器后，转换器立即开始对所选输入进行采样。采样从 I/O CLOCK 的第四个下降沿开始。转换器保持采样模式，直到 I/O CLOCK 的第八个、第十二个或第十六个下降沿，具体取决于数据长度选择。在最后一个 I/O CLOCK 下降沿的 EOC 延迟时间之后，EOC 输出变为低电平，表示采样周期结束并且转换周期已开始。EOC 变为低电平后，可以更改模拟输入而不会影响转换结果。由于从最后一个 I/O CLOCK 的下降沿到 EOC 低电平的延迟是固定的，因此可以以固定速率数字化随时间变化的模拟输入信号，而不会因时序不确定性而引入系统谐波失真或噪声。
基于TQMM的数据融合算法及仿真
一般来说，异步航迹融合主要分为两类，一类是不同种类的传感器具有不同且固定的采样周期；另一类是传感器提供目标信息的时间间隔没有规律，即传感器没有固定的采样间隔。由于传感器自身的限制，第一类又可以根据不同采样周期的起始时间分为两部分。两种情况都可以先通过航迹预处理来同步传感器信息，然后再通过同步航迹融合算法进行跟踪。但预处理过程会导致误差增大，降低融合数据的可靠性。因此，研究人员提出了一系列异步航迹融合算法[1–10]。一些异步融合算法将数据配准的方法引入到融合算法中，实现融合前异步数据的同步，例如最小二乘法、插值法、外推法等。此外，一些算法根据接收时间对异步数据进行处理，并选择适当的融合方法进行异步数据融合，如基于最小误差协方差矩阵迹原则的融合算法[1，2]、基于信息矩阵的异步航迹融合算法[3-5]、分布式加权融合
通过多任务学习跨工程机队的知识转移的等级贝叶斯建模
摘要 - 我们提出并在实验上基于双波长DFB激光器，基于四个相移的Moiré光栅（4PS-SMG）。通过在山脊波导的每一侧设计4PS光栅，在腔内的两侧进行了等效的引入，从而实现了两种π相移，从而使设备能够展示双波长激光。山脊波导每一侧的4PS-SMG的采样周期分别为4668 nm和4609 nm。可以通过电子束光刻（EBL）以高质量实现采样周期的59 nm差异。此外，侧壁光栅结构只需要一个暴露才能定义山脊波导和光栅，从而避免了与光栅和山脊波导之间的未对准有关的问题。将电流注入130 mA至210 mA范围内的DFB激光器时，该设备会提供出色的双波长性能，其功率差在两种主要模式之间的功率差不到2 dB。该设备在39.4 GHz处提供高质量的射频（RF）信号，狭窄的线宽约为5.0 MHz。索引项 - 毫米波，双波长DFB激光器，DFB半导体激光器，采样Moiré光栅。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
洞穴特征、季节性和地下分布……
季节性通过影响给定位置的个人存在的环境条件的变化影响物种分布。尽管洞穴小气候的动力学是众所周知的，但只有少数研究评估了这种动力学对非刻痕洞穴物种的影响。在这里，我们评估了利用地下环境的物种是否显示出与洞穴微气象季节性变化有关的栖息地占用变化。我们每个月在意大利中部进行了一年的16个洞穴。洞穴被细分为三米的纵向部门。在每个部门中，我们测量了洞穴形态和微气候特征，评估了八个非湿球体分类群（正翅目，蜘蛛，胃足类和两栖动物）的出现，以及相关物种分布到环境特征和抽样周期。大多数物种的发生都与洞穴形态和微气候特征有关。调查月是确定洞穴部门物种存在的主要因素，表明洞穴居民在活动和分布中表现出强烈的季节性。对于多种物种，我们检测到采样周期和微气候特征之间的相互作用，这表明物种可以全年与不同的微生境相关。最富有的社区是在特定微气候（即高湿度，温度温度和低光）的地点发现的，但是物种丰富度的季节性也很强，这强调了户外和地下环境之间相互作用的复杂性。
不使用算法乘法运算的信号离散频率选择数字算法
最小化可编程逻辑器件和专用处理器微电子器件上离散信号频率选择数字算法硬件和软件实现的硬件成本[1]。这些任务可以而且应该通过最少算术乘法运算的级联数字滤波方法和不执行算术乘法运算的多频带数字滤波（MDF）方法来解决[2]，[3]，[4]。最少算术乘法运算的计算级联数字滤波算法可以基于幅频特性（AFC）具有对称性的NDF、基于Walsh NDF或基于齐次和三角数字滤波器来实现[5]。没有算术乘法运算的计算MDF算法可以而且应该在低位系数的NDF基础上、在低位系数的差分数字滤波器（DDF）基础上、或在整数系数的DDF基础上实现[6]，[7]。对于采样周期为 T 的 MDF 复信号 {х(nТ)}，使用低通数字滤波器 (LDF) 的此类算法，仅需在 𝑛ൌ0,1,2…𝑁െ1 处添加和移位其第 n 个时间样本即可执行信号的 N 点离散傅里叶变换 (DFT) [8]。本研究的目的是比较分析离散信号的频率选择数字方法，以构建其无需算法乘法运算的算法，并确定在不执行算术乘法运算的情况下将此类方法用于离散信号的多级 DFT 的必要和充分条件 [9]，[10]。该研究使用了具有最少数量的算法乘法运算的级联数字滤波算法和不执行算法乘法运算的 MDF 的计算程序 [11]，[12]。此类算法的比较分析结果以及硬件和软件建模已经证明并减少了硬件