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World File Search System高清晰度
PFV-HD300 - 高清晰度数字接口单元
支持 HDTV 和 SDTV 功能板 PFV-HD300 支持 HKPF 系列 HD 功能板和 BKPF 系列 SDTV 功能板。最多可容纳 14 个板，系统互连灵活有效。可靠性高 PFV-HD300 确保安全性和高可靠性操作，并成功满足美国 EMC 标准 FCC 等级。S-BUS 功能 安装 BKPF-300 系列视频/音频选择器板后，PFV-HD300 可通过 BNC 连接器实现 S-BUS 控制，从而提供路由切换控制功能。冗余电源 可选的 BKPF-PS300 与标准电源装置相同，可确保为安装的板保持电力。可从框架正面轻松安装或拆卸，以最大限度地减少维修和维护所需的停机时间。
庞巴迪客舱电子系统 - 高清晰度 (CES ...
来自可靠来源的全球服务和支持。作为罗克韦尔柯林斯的客户，您可以信赖我们为您提供灵活而全面的服务，从初始交付到飞机的整个使用寿命。我们的全球支持网络提供基于性能的维护和维修、工程解决方案、租赁交换、培训和模拟等选项，所有这些都由业内最佳的周转时间支持。罗克韦尔柯林斯随时随地提供可靠的解决方案。
WESCAM MX™-8D。全数字化。高清晰度。
本产品数据表中包含的信息不受出口管制，可以不受出口限制地发布。本文描述的设备可能需要加拿大和/或美国政府授权才能出口。禁止违反加拿大和/或美国法律的转移。
北美自由贸易协定 - italaw
八、尽管本条另有规定，除附件303.8另有明确规定外，任何缔约方不得退还已缴纳的关税金额，或免除或减少对第8540.11.aa项（对角线超过14英寸的彩色阴极射线电视显像管，包括视频监视器显像管）或第8540.11.cc项（对角线超过14英寸的高清晰度电视用彩色阴极射线电视显像管）规定的非原产货物所欠的关税金额，该等货物进口到缔约方领土后又出口至另一缔约方领土，或被用作生产随后出口至另一缔约方领土的另一货物的材料，或被用作生产随后出口至另一缔约方领土的另一货物的材料的相同或类似货物所替代。
北美自由贸易协定 - italaw
8.不论本条其他规定如何，除附件 303.8 另有明确规定外，任何缔约方不得退还已缴纳的关税金额，或免除或减少对第 8540.11.aa 项（对角线超过 14 英寸的彩色阴极射线电视显像管，包括视频监视器显像管）或第 8540.11.cc 项（对角线超过 14 英寸的高清晰度电视用彩色阴极射线电视显像管）规定的非原产货物所欠的关税金额，该等货物进口到缔约方领土后出口至另一缔约方领土，或被用作生产随后出口至另一缔约方领土的另一货物的材料，或被用作生产随后出口至另一缔约方领土的另一货物的材料的相同或类似货物所替代。
从高处的阴影中检索建筑物形状...
摘要 — 不连续的物体（例如建筑物）会在 SAR 图像中产生阴影。阴影是显著的特征，对图像理解大有帮助。由于城市地区建筑物密度高，阴影覆盖了图像的很大一部分，并为构建城市地图提供了重要提示。阴影的一个直接用途是根据阴影尺寸确定建筑物高度。我们在此提出另一种方法，当有高分辨率干涉图时，利用阴影来帮助检测建筑物本身。从具有非常高清晰度的振幅图像和相应的干涉图开始，我们将建筑物检测问题建模为能量最小化，其中考虑了建筑物与其阴影之间的相互作用。尽管噪声水平很高，但该方法可以获得出色的检测结果，尤其是对于高大或孤立的建筑物。
视觉高清可充电金属光PMHRL71
产品描述Energizer®视觉高清可充电金属光提供具有出色的光输出的高性能创新。它易于使用，并具有USB-IN和OUT端口，这意味着它是可充电的，也可以为设备充电，这是您在需要为设备充电时的情况下的理想选择。此灯使用耐用的飞机级铝制成，这使其成为DIY项目和工作任务的绝佳工具。独特的Maxviz技术使用户能够以日光颜色和宽均匀的光输出体验尖锐的高清晰度性能。其亮度，耐用性和功能使Energizer®视觉高清可充电金属光成为各种任务的可靠光。包括USB充电线。
婴儿定向语音有助于语音学习吗？一项机器学习调查
一个著名的假设认为，通过用婴儿导向语音 (IDS) 而不是成人导向语音 (ADS) 与婴儿交谈，父母可以帮助他们学习语音类别。具体而言，据称 IDS 的两个特点有助于学习：过度发音，使类别更可分离，以及多变性，使泛化更具鲁棒性。在这里，我们测试了元音类别学习在日本成人用 ADS、IDS（针对 18-24 个月大的婴儿）或阅读语音 (RS) 发出的语音声学表示上的可分离性和鲁棒性。可分离性是通过计算日语的五个短元音类别之间的距离测量来确定的，而鲁棒性则通过测试六种不同的机器学习算法来评估，这些算法经过训练对元音进行分类，以泛化到 ADS 中新说话者所说的刺激。使用两种不同的语音表示，我们发现，在 RS 的情况下，高清晰度语音可以产生更好的可分离性，并且在 ADS 中，说话者之间的差异性增加可以为某些算法产生更稳健的类别。然而，这些结论并不适用于 IDS，事实证明，与 ADS 输入相比，IDS 既没有产生更可分离的类别，也没有产生更稳健的类别。我们讨论了在真实数据上运行的机器学习算法的实用性，以测试有关 IDS 功能作用的假设。