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World File Search System高度损失
复飞期间高度损失 - BEA
11:14:14，在 401 英尺高度和 117 英尺高度，机组人员按下动力杆上的 TO/GA 按钮（下图 1 中的 点）进入 TO/GA 模式，并设置机头上仰姿态。由于 A/T 脱离后未手动启动，因此它没有自动启动，机组人员手动将动力杆向前推到对应于 N1 约 90% 的位置。飞机在恢复高度之前达到了最低无线电高度表高度 73 英尺。MASTER CAUTION 灯亮起十二秒（3）。尽管控制杆 (4) 上有向下机头的输入，但发动机推力和机头上仰配平的自动增加使俯仰角增加到 18°，略高于飞行指引仪 (F/D) 水平杆 (15°)。垂直速度迅速增加到 4,000 英尺/分钟。
文件。编号：MOC SC-VTOL 问题 - EASA
为了评估 VTOL 持续安全飞行和着陆的能力，应考虑影响飞机性能的任何变化（例如航程、预期高度损失、剩余爬升率），以便在发生单一故障或并非极不可能发生的故障组合后继续飞行和着陆（请参阅本 MOC 的第 10 节，认证最低性能 (CMP)）。此类故障后可使用的备降机场的特性可能与预定着陆的机场不同。在这种情况下，应在飞行前确定和决定所需备降机场的必要信息，以便能够相应地规划飞行（例如滑行着陆所需的距离、载重能力、尺寸）。此外：
波长不敏感和无损50:50定向耦合器
定向耦合器（DCS）在具有多功能应用（例如电源拆分，调制和波长施用）多路复用等多功能应用中起关键作用。然而，由于分散而引起的固有波长依赖性对使用DC构成了带宽的限制。尤其是50:50 DC仅在一个波长下实现此比率。这种意外的耦合变化显着降低了许多硅光子应用的性能。在寻求实现宽带50:50 DC时，已经探索了各种计划。值得注意的是，已经提出了基于模式进化的绝热DC，其中输入波导中的光在DC中的均匀或奇数模式在50:50分裂[1]中均具有均匀或奇数。绝热DC是固有的较长设备，可能会超过300 µm，并且经常表现出高度损失。另一种设计策略采用了非对称DC，利用不同宽度的波导来降低波长依赖性。尽管具有潜力，但这些设计对线宽变化高度敏感，并且制造不耐症[2]。实现宽带功能和制造公差在硅光子学中构成了重大挑战，这主要是由于纳米级维度和高指数对比度[3]。最近，弯曲的DC（不对称DC的子集）已成为可行的解决方案[4]。他们提供宽带耦合，这是一个相对紧凑的足迹，同时保持较高的制造耐受性。通过弯曲波导的不对称引入消除了对不同波导宽度的需求，因此解决了在具有不对称波导宽度的DC中观察到的制造灵敏度。由于不对称性，不再是不可能的，与在对称的直接直流中耦合相反，这会导致非单调耦合与波长，并且可以设计为实现最大值
自动食品识别和卡路里管理...
1人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV）和对象检测之间的关系。。。。。。。。。。。。4 2通过乘以网格单元中存在的ob ject的概率以及在预测和地面真相边界框之间与联合（iou）相交的概率来计算YOLO中的信心评分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3边界框预测图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 4 iou通用公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 5 iou二进制公式（tp = true straine，fn = false n = false and and fp =假阳性。）6 6 YOLO架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 7边界盒坐标损耗包含对象的网格单元。。。。。。。。。。。7 8包含对象的网格单元的边界框宽度和高度损失。。。。。。。。7 9包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。。。7 10不包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。7 11分类损失在网格细胞中存在对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 12目录结构，用于组织食物图像及其相应的标签，用于在Yolo模型中进行训练，验证和测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 13各种食物类别的yolov5对象检测的精确构态曲线。。17 14 F1分数曲线Yolov5对象在各种食物类别上检测。。。。。。。。。17 15 Yolov5损失曲线和关键指标（精度，召回和地图）在时期。。。18 16混淆矩阵说明了Yolov5模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 17各种食物类别的yolov6对象检测的精确构度曲线。19 18 F1分数曲线Yolov6对象检测各种食物类别。。。。。19 19 Yolov6损失曲线和关键指标（精度，回忆和地图）。。。20 20混乱矩阵说明了Yolov6模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 21各种食物类别的yolov7对象检测的精确构度曲线。。21 22 22 F1分数曲线在各种食物类别上检测。。。。。。。。。21 23 Yolov7损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）在时期。。。。22 24混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 25在各种食物类别上用于yolov8对象检测的精确构度曲线。。23 26 F1在各种食物类别上检测Yolov8对象检测的得分曲线。。。。。。。。。23 27 Yolov8损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）。。。。24 28混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 29 YOLO模型的比较：检测速度和训练时间。。。。。。。。。。26 30跨关键评估大会的YOLO模型的全面绩效比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 31用户帐户注册提示用户输入其个人信息和健康数据以进行个性化卡路里跟踪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 32登录页面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 33带有输入接口的主页，具有使用设备相机捕获图像或从设备存储中上传现有图像的选项。。。。。。。。30 34卡路里跟踪页面，显示每日卡路里限制，当天消耗卡路里，详细的食物日志以及每月的日历，突出显示每日卡路里的摄入量。。。。31