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福利摘要 ASO PPO 计划 7 - 450/900 80/60
距离最近的减肥手术 CME 50 英里或以上的旅行费用：往返 CME 的交通费用限制为每人每趟 130 美元（术前访问、初次手术和一次后续访问）；会员及其陪同人员的酒店费用限制为一间双人入住的房间，每趟 2 天 100 美元，或根据医疗需要，用于术前和后续访问；会员及其陪同人员的酒店费用限制为一间双人入住的房间，在会员初次手术住院期间（4 天）每天 100 美元；其他合理费用限制为每人每趟 4 天 25 美元。
紧凑型 VHF 发射器，功率为 100 W 至 2.5 kW
可通过两个额外的模拟信号输入输入 RDS 或 SCA 信号。当然，还提供了用于同步外部 RDS 编码器的导频音输出。接口包括用于模拟左/右、AES/EBU、MPX 的 XLR 以及用于其他信号的 BNC。对于未来的应用（例如在单频网络中运行），发射器可以同步到外部频率参考（10 MHz）或时间参考（1 pps）。
NIR/VIS 单频激光器的封装挑战 Björn Globisch，TOPTICA EAGLEYARD，Rudower Chaussee 29，12489 Berlin EPIC Technology
NIR/VIS 单频激光器的封装挑战 Björn Globisch，TOPTICA EAGLEYARD，Rudower Chaussee 29，12489 Berlin EPIC 技术会议@柏林 Fraunhofer IZM，2024 年 6 月 4/5 日
KPI 测量、监测和分析指南 - 欧洲空中导航安全组织
头脑风暴 一种强大、通用且简单的技术，用于在很短的时间内从一群人中产生大量围绕共同主题的想法。原因 问题存在的已证实原因 - 不要与症状混淆。检查表 一种系统的数据收集和解释工具 常见原因变异 系统固有且可预测的变异源。它影响正在研究的过程输出的所有单个值；在控制图中，它作为随机过程变异的一部分出现。只有通过改变系统才能消除常见原因变异。控制图 按数据发生的顺序显示数据，并统计确定预期常见原因变异的上限和下限。它用于指示过程变异的特殊原因，监控过程以进行维护，并确定过程更改是否产生了预期的效果。控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 效果 可观察到的行为或问题的证据。相互关系 有向图 复杂问题、系统或情况中所有因素的图形表示。LSL 下限规格限是产品或流程性能可接受的值。这也称为下限规格限或 LSL。平均值 一组数字的平均值。等于所有值的总和除以值的数量。中位数 在一系列数字中，中位数是至少有一半的值大于或等于它，至少有一半的值小于或等于它的数字。根本原因 造成不良状况或问题的基本原因。在许多情况下，根本原因可能由几个较小的原因组成。根本原因分析 使用一种或多种不同的工具来确定特定故障的根本原因。运行图 用于根据时间或顺序分析过程的图表。它们给出了某个过程随时间变化的图像，并有助于检测该变化的特殊（外部）原因。任何异常的不可预测的变化。散点图 通过图形方式显示两个变量之间的关系来解释数据的图表 σ 用于表示标准偏差的希腊字母。特殊原因 原因通常不是过程的一部分，会导致过程变化，通常会使过程失控。
新规则、常见陷阱和机遇
• 服务合同和供应品或产品合同（非制造商）限制为 50%； • 一般建筑合同限制为 85%；以及 • 专业贸易合同限制为 75% • 此限制不适用于 13 § 125.6(c) 中定义的“类似情况实体”（SSE） • 对于某些类别的合同，规则在应用分包百分比之前将某些项目的美元价值从合同总美元价值中排除。最常见的排除是所有建筑合同和供应合同的材料成本。
线性丢番图方程 (LDE) 解码器：训练... - CDN
用户意图。基于 SSVEP 与视觉刺激调制频率锁定这一知识，界面通常设置为在场景中具有多个目标，每个目标都标记有一个通过闪烁传递的唯一频率。目标可以是放置在物体上或附近的发光二极管 (LED)，以表示潜在动作、物品或到达坐标 [4–7]，也可以表示在计算机屏幕上，每个目标块代表 BMI 拼写器中的字符或用于控制计算机或其他设备的命令 [8–10]。为了从界面中呈现的所有目标中识别出用户的预期目标，解码算法会分析包含 SSVEP 的收集到的脑信号的频率成分，并根据主要频率特征做出决策。在典型的 SSVEP 设置中，诱发的 SSVEP 包含刺激频率 𝑓 ，以及该频率的谐波 2 𝑓、3 𝑓，... [1, 11]。传统基于 SSVEP 的 BMI 的局限性之一是目标数量受到 SSVEP 有限的响应范围 [1] 和谐波存在的限制，如果在界面中同时使用某个频率及其谐波，可能会导致错误分类。这减慢了 BMI 在提高命令处理能力（命令数量）方面的发展 [12]。为了解决这个问题，引入了多频 SSVEP 刺激方法，旨在增加在有限频率下可呈现的目标数量 [13–17]。然而，多频 SSVEP 的解码器尚未得到广泛探索。现有的多频 SSVEP 解码器包括基于功率谱密度的分析（PSDA）[15, 17]、多频典型相关分析（MFCCA）[18] 和针对每个单独用户或用例的基于训练的算法 [13, 19]。与两种无需训练的方法相比，基于训练的算法具有更高的分类准确率，但需要为每个用户进行额外的训练和界面设置。PSDA 和 MFCCA 支持即插即用，提高了 BMI 的实用性。然而，PSDA 通常解码准确率有限，因为它没有充分考虑多频 SSVEP 中的复频率特征，这些特征不仅包含刺激频率及其谐波（如单频 SSVEP），还包含刺激频率之间的线性相互作用 [16]。MFCCA 通过在解码中引入线性相互作用而显示出在多频 SSVEP 解码中的优势 [18]，但 MFCCA 的一个主要问题是它是基于典型相关分析 (CCA) [20] 开发出来的，具有很高的时间复杂度。 CCA 的渐近时间复杂度为 O ( lD 2 ) + O ( D 3 ) （以 O ( n 3 ) 为界，其中 n 表示解码时的输入大小），其中 l
深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
FALCON®II——全球产品系列
RF-5800V-HH 是 RF-5800V VHF 收发器的手持式配套产品，可将 FALCON II 战术无线电系列的性能扩展到班组级别。标准功能包括 Citadel 数字加密、Quicklook 1A ECCM 跳频、无线电到无线电填充、耳语操作和固定频率信道扫描。该无线电在固定频率和 ECCM 模式下提供完整的数据功能，并自动检测传入的数字语音或数据。Quicklook 1A ECCM 跳频可确保在干扰环境中实现可靠的语音和数据通信。