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World File Search System降噪
XG-75P 便携式 VHF UHF-L - L3Harris
重型和轻型耳机配有入耳式或挂耳式听力保护装置、带降噪技术的灵活吊杆麦克风以及标准或远程 PTT。XG-75P 还可与骨传导头骨耳机和喉部麦克风/耳机套件一起使用。Covert Audio 套件有黑色或米色可供选择，并有 2 线或 3 线配置，包括耳机、麦克风和 PTT。
XG-75Pe 便携式 UHF-H，700/800 MHz - L3Harris
重型和轻型耳机配有入耳式或耳挂式听力保护装置、带降噪技术的灵活吊杆麦克风以及标准或远程 PTT。XG-75Pe 还可以与骨传导头骨耳机和喉部麦克风/耳机套件一起使用。隐蔽式音频套件有黑色和米色两种颜色，以及带耳机、麦克风和 PTT 的 2 线或 3 线配置。
XG-75P 便携式 VHF UHF-L - L3Harris
重型和轻型耳机配有入耳式或耳挂式听力保护装置、带降噪技术的灵活吊杆麦克风以及标准或远程 PTT。XG-75P 还可与骨传导头骨耳机和喉部麦克风/耳机套件一起使用。Covert Audio 套件有黑色或米色可供选择，并有 2 线或 3 线配置，包括耳机、麦克风和 PTT。
扩展现实飞行模拟与控制实验室
耦合飞行动力学、空气力学和气动声学模拟 § 线性化、稳定性、降阶、控制 § 实时空气力学和声学 § 实时交互空气动力学 § 旋翼飞行器（直升机、倾转旋翼机等）§ 扑翼微型飞行器（昆虫、鸟类） 先进飞行控制系统 § 旋翼机飞行控制系统 § 主动降噪飞行控制律 § 主动旋翼振动飞行控制律 感知建模和飞行员提示方法 § 全身触觉反馈 § 多模态飞行员建模 § 自转/舰载着陆提示算法
2023-2024 年度回顾
斯卡伯勒 Cross Lane 医院的工作人员、志愿者和患者创作并录制了一首歌曲，为 Danby 和 Esk 病房筹集资金。《我们的时代》是一首民谣，讲述了精神疾病的影响，当你进入新的一天时，它会慢慢变得明亮起来。这首歌是在与当地音乐家和志愿者一起活动期间创作的，通过听音乐和探索歌词和诗歌。该组织筹集了足够的资金为病房购买降噪耳机和乐器。
开发具有扩散的SELEX模拟器
背景：通过指数富集（SELEX）对配体的系统演变是一种发现具有高亲和力和特异性的新型配体的强大方法。但是，实验过程是耗时的，资源密集的，并且涉及许多可以显着影响结果的参数。本论文旨在使用扩散模型开发一个内部的SELEX模拟器，这些模型是一类生成模型，通过一系列通过一系列降噪步骤迭代精炼信号来学会降解数据。通过利用扩散模型的功能，我们可以简化配体发现并优化实验条件。
日常表现。 全面灵活。 - 华硕
ASUS ExpertBook L1 专为企业量身定制，是雄心勃勃的初创公司、成熟的教育机构和各种规模的成长型企业的明智之选。它拥有高性能、军用级耐用性和广泛的定制功能，可增强您的业务能力。它还经过精心设计，可以自信地处理您遇到的任何任务，配备全套 I/O 端口、快速 WiFi 6 和尖端 AI 降噪技术。ExpertBook L1 简化了您的工作流程，让您保持高效。
![中期业务计划（FY2020-FY2024）[带脚本]](/simg/b\b174cc868c2e4bf579afa4c5b50151c1abcab165.webp)
中期业务计划（FY2020-FY2024）[带脚本]
我们的中期目标是从OEM/ODM供应商提升到2024财年的战略合作伙伴。这意味着中期目标是成为汽车业务中必不可少的存在，并为寄养管理奠定坚实的基础。除了OEM的作用外，例如等待客户订单和响应，就像过去或ODM一样，我们还想积极提出音场调整，以增强汽车制造商到目前为止一直在进行的舒适性，以及降低车载噪音的降噪技术。
使用可调 Q 小波变换和旋转森林集成分类器的基于脑电图的情绪识别
人工智能 (AI) 的情绪识别是一项具有挑战性的任务。已经进行了各种各样的研究，证明了音频、图像和脑电图 (EEG) 数据在自动情绪识别中的实用性。本文提出了一种新的自动情绪识别框架，该框架利用脑电图 (EEG) 信号。所提出的方法是轻量级的，它由四个主要阶段组成，包括：再处理阶段、特征提取阶段、特征降维阶段和分类阶段。在预处理阶段使用基于离散小波变换 (DWT) 的降噪方法，在此称为多尺度主成分分析 (MSPCA)，其中使用 Symlets-4 滤波器进行降噪。可调 Q 小波变换 (TQWT) 用作特征提取器。使用六种不同的统计方法进行降维。在分类步骤中，旋转森林集成 (RFE) 分类器与不同的分类算法一起使用，例如 k-最近邻 (k-NN)、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、随机森林 (RF) 和四种不同类型的决策树 (DT) 算法。所提出的框架使用 RFE + SVM 实现了超过 93% 的分类准确率。结果清楚地表明，所提出的基于 TQWT 和 RFE 的情感识别框架是使用 EEG 信号进行情感识别的有效方法。