抽象目标。了解驾驶员的认知负荷对于道路安全至关重要。大脑传感有可能客观地衡量驾驶员认知负荷。我们旨在开发一个高级机器学习框架,用于使用功能近红外光谱(FNIRS)对驱动程序认知负载进行分类。方法。,我们在驱动模拟器中使用FNIRS进行了一项研究,其n返回任务用作辅助驾驶员的结构性认知负载。为了对不同的驱动程序认知负载水平进行分类,我们检查了卷积自动编码器(CAE)和回声状态网络(ESN)自动编码器的应用,以从FNIRS中提取功能。主要结果。通过使用CAE,将两个和四个级别的驱动程序认知负载分类的精度分别为73.25%和47.21%。所提出的ESN自动编码器在没有窗口选择的情况下实现了组级模型的最新分类结果,精度为80.61%和52.45%,用于分类两个和四个级别的驱动程序认知负载。意义。这项工作为使用FNIRS在现实世界应用中测量驱动程序认知负载奠定了基础。此外,结果表明,所提出的ESN自动编码器可以有效地从FNIRS数据中提取时间信息,并且对于其他FNIRS数据分类任务很有用。
2009年,海军秘书建立了目标,部分目的是减少海军部队的能源消耗。两年后,海军启动了一项计划,以在其Arleigh Burke类(DDG 51飞行IIA)驱逐舰的舰队上开发和安装混合动力驱动器(HED)系统。海军的HED系统旨在通过使用船舶的电气系统中的过量电源来促进船舶来节省燃料。自2011年以来,海军官员告诉我们,他们已经在六个HED系统的开发,购买和升级上花费了1亿美元。1但是,海军仅安装了迄今为止的这些系统之一。在2018年10月,海军完成了DDG 103(USS Truxtun)上的一个系统的安装。海军购买的其他五个系统正在存储中。海军尚未购买34个原始概念计划的系统中的其余28个。
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方案#2首先将MEGA链接USB接口连接到干净,修补的Windows 8.1安装,Internet访问和设置以自动下载和安装Windows的驱动程序将识别Mega Link USB接口为单个“ stmicroelectronics virtualics virtual com port'实例'实例'实例(硬件ID ID vid 0483和PID 5740)。
旋转变压器驱动器利用 56F80x 的两个 ADC 通道和一个定时器。在此特定应用中,必须将 ADC 通道配置为同时采样正弦和余弦信号。定时器提供方波信号的生成。该信号进一步由外部硬件调节为便于激励旋转变压器的形式。控制器根据旋转变压器测量的正弦和余弦信号估计转子轴的实际角度。但是,控制器不仅专用于实现 R/D 转换,因此旋转变压器的软件驱动程序必须以能够链接并在现有应用程序(例如 PMSM 矢量控制应用程序)内运行的方式进行设计。