葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

近年來已經建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統，神經網絡，支持向量機，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實際檢驗中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態，怎樣定義這個中間狀態以及其對電路有怎樣的影響，如何準確描述這種影響，通過查閱文獻，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個問題。

本發明公開了一種多用戶 MIMO 廣播信道在混合 CSI 下的自 由度優化方法，包括：(1)根據靜態接收器組的信道參數 Hs 設計預編 碼矩陣 W，<img file=""DDA0000731125240000011.GIF"" wi=""380"" he=""87""/>(2)通過靜態接收器的目標信號 d和預編碼矩陣W 獲得靜態 接收器組的編碼信號 Xs，<img file=""DDA0000731125240000013.GIF"" wi=""534"" he=""88""/> 其 中 xi ＝ Wdi ∈ CK × 1 ， <img file=""DDA0000731125240000014.GIF"" wi=""501"" he=""85""/>(3) 對 動態用戶的目標信號 Xd 和靜態接收器組的編碼信號 Xs 進行格拉斯曼 -歐氏疊乘，得到疊乘信號<img file=""DDA0000731125240000012.GIF"" wi=""364"" he=""142""/>基站發送此疊乘信號；(4)各用戶對接收信號進 行解碼。本發明方法對于動態用戶來說，疊乘并不改變它與基站間的通信，就好像沒有靜態用戶存在一樣，其自由度是沒有變化的；對于 靜態用戶來說，基站發送疊乘信號時，可以讓它獲得額外的自由度增 益。

本發明公開了一種在 P2P-CDN 混合視頻點播網絡中的性能測試 方法，屬于視頻點播技術領域。本發明包括：客戶端的設計和實施、 分布式行為估計。本發明將播放緩沖分為三個流機器，管理者按照流 機器的任務處理權限的來依次分配任務實現任務窗口的管理，同時利 用 rCDN 窗口長度靈活伸縮和三個流機器重新加入的機制來模擬客戶 端的暫停和拖拽，最后提出了集中式的控制機制為提前離開的客戶端 選擇合適的替代者。本發明提供了在大規模、真實環境下的性能測試 方法，降低了在視頻點播網絡中的視頻緩沖時間，為用戶提供穩定性 能和可靠服務

所屬領域：家用電器 項目中全直流空調器通過對每塊太陽能電池模組標配一個太陽能控制器，實現每塊太陽能電池板 都能跟蹤到最大功率點。通過將太陽能控制器進行小型化、模塊化、標準化的設計，使其可以直接安 裝于太陽能模組上，實現分布式獨立控制。利用蓄電池一方面可以作為短時間內的直接電源，在長時 間內主要的用途是平滑太陽能發電的功率波動，讓太陽能側的功率在加入蓄電池后變得輸出平穩。基于太陽能電池和蓄電池、市電混合使用的，太陽能發電被優先利用的混合能源空調器系統。太 陽能電池板面積 4m2 光伏電池板功率 600W 蓄電池。空調器主要技術指標可以達到制冷量：3.5kW（0.35—4.2kW）制熱量：4.7kW（0.4—5.2kW）制冷劑：R410A 能效比 SEER: 5.6 （GB 21455）。

利用二氧化硫與有機物質形成加合物的性質，采用吸收劑吸收氯化氫和二氧化硫混合氣體中的二氧化硫，然后再對其進行解吸，同時得到工業級的氯化氫氣體和二氧化硫氣體。該項目裝置包括兩個塔-吸收塔和解吸塔。在吸收塔中二氯化硫與吸收劑逆流接觸吸收，塔頂出來合格的氯化氫氣體；二氧化硫與吸收劑形成的加合物從塔底出來，經換熱后進入到解吸塔，得到工業級的二氧化硫氣體。進而將二者分離開來，變廢為寶，重新進入生產環節，減少環境污染，有節約生產成本。

本發明公開了一種基于開槽結構的四分之一模基片集成波導濾波器，包括四分之一模基片集成波導弧形腔，四分之一模基片集成波導弧形腔通過基片集成波導圓形腔沿任意兩條相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波導弧形腔包括介質基片，介質基片的上表面設有上金屬層，介質基片的下表面設有下金屬層，介質基片中沿四分之一模基片集成波導弧形腔的周向均勻分布有貫穿上金屬層和下金屬層的金屬通孔。本發明相對于傳統的基片集成波導圓形腔有效實現了小型化。并且，相對于傳統的多層結構，本發明結構簡單，加工方便。此外，相對于傳統的微帶結構，本發明的濾波器品質因數高，損耗小。

導讀東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法，以對運動想象(MI)任務進行分類。ESI技術采用邊界元法(BEM)和加權最小范數估計(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問題。然后在運動皮層中創建十個scout來選擇感興趣的區域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時間序列中提取特征。最后，使用CNN對MI任務進行分類。實驗結果:在Physionet數據庫上的整體平均準確率達到94.5%，分別對左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個準確率達到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗證進行驗證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗證方法的有效性，加入了4個新的受試者進行驗證，發現總體平均準確率為92.5%。此外，全局分類器適應單一對象，整體平均準確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。系統框架圖1 系統框架圖系統框架如圖1所示。原始數據來自國際10-10系統的64個電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個樣本的速度采集。根據國際10-10系統從64個通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統進行記錄。記錄的數據被分為四個獨立MI任務包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執行運動想象時在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對EEG進行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過計算包含正問題和逆問題的源，將傳感器空間的活動轉化為源空間的活動。接下來，創建scout并提取特征。研究者在運動皮層中創建了10個scout，因為我們只關心與運動相關的活動。十個scout中的每一個都代表了可用源空間中的一個感興趣的區域(ROI)，并且是定義在皮層表面或頭部體積上的偶極子的子集。左腦的scout稱為L1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個scout的源時間序列中提取特征。最后，利用CNN對時頻圖進行分離并進行分類。實驗在實驗中，研究人員僅使用了隨機選擇的十個受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數據集包含每個受試者84次試驗，每一類包含21次試驗。在記錄64通道腦電圖時，受試者執行了不同的運動想象任務。每個受試者針對以下四個任務中的每一個執行了3輪21試驗：當目標出現在屏幕左側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕的右側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕頂部時，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕底部時，目標會想象雙腳張開和合攏，直到目標消失。然后受試者放松。為了統一數據維數，研究者選擇了4s的數據，因為每次想象任務的執行時間都在4s左右。此外，腦電圖任務是分開的，研究人員在實驗中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運動想象的scout分別命名為L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個scout每一個都被擴展到40個頂點，每個頂點只有一個源。L1區域對應40個信號，其他scout也一樣。在計算了來源后，研究者在運動皮層中創建了十個scout，如圖3所示。圖3 創建10個scout使用ESI計算十個受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗的四個任務(T1、T2、T3、T4)的源。對于這四項任務中的每一項，每個受試者每次都要進行7次測試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個步的10個被試的10個scout的4項任務的來源。然后提取10個scout的時間序列進行進一步分析。特征提取在計算源之后，研究人員在運動皮層中創建了包含40個源的10個scout，并提取了scout的時間序列。如圖4所示為提取R5 scout時間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時間序列。本文利用小波變換從scout時間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時間序列作為示例在這項研究中，研究者提出利用CNN來解決運動想象任務分類的問題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構，該網絡模型由一個六層卷積網絡組成，其中兩個最大池層和三個全連接層，如圖5所示。圖5對于Physionet數據庫，研究者首先采用Deep ConvNet架構，包括四個卷積層、四個最大池層和一個全連接層。在實驗中，研究者依據經驗使用兩個最大池化層。并嘗試了不同數量的卷積層和完全連接層。時頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對于每個任務，R5 scout的時頻圖如圖6所示。包含時間和頻率互補的時頻分析方法提供了時域和頻域的聯合分布信息，清晰地描述了信號頻率與時間的關系。圖6 R5 scout的時頻圖顯然，只有部分時頻映射是紅色的，表明每個任務只對特定的頻率和時間敏感。由于圖的數量比較大，研究者使用CNN來選擇和學習這些圖中最基本的特征。研究人員隨機選擇了幾個樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務的學習表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結果，將數據集分為90％作為訓練集，其余10％作為測試集。首先，將十個受試者的數據集（總共19320個樣本）分為17388個樣本以訓練所提出的CNN模型，以及1932個樣本以驗證模型的有效性。在實驗中，研究者還選擇了另外四個受試者的數據集以增加數據集的規模(27048個樣本)，其中24343個樣本是訓練集，其他樣本是測試集。在選定的scout上對所提出的CNN架構進行了十次訓練和測試，以驗證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個scout中每個的全局平均精度。圖8 統計結果R5的全局平均精度最高，達到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對應L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準確率分別為92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的總體精度均在91%以上，標準差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個scout中每個scout四個MI任務的組級統計結果及其標準差。一般來說，R5表現的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現最差。標準差較小，說明這些精度更接近平均值且穩定。圖9 統計結果圖9(a)顯示了帶有標準差的混淆矩陣，說明了group level分類結果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分別為95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四個MI任務中的每一個都如圖9(b)所示。通過改變訓練集和測試集順序的10次試驗，確定了scoutR5的性能，結果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說，四個任務中每一個的平均準確率都超過了93%。全局平均準確率為93.7%。10次試驗結果表明，該方法對scout R5的分類效果較好。從以上結果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對四個MI任務進行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準確性的比較。可以發現，該研究提出的模型可以達到最大的精度。從圖11. (b)不同模型的ROC曲線可以看出提出的模型比其他模型表現更好。?不同模型T1上的精度比較。(d)不同模型T2的精度比較。(e)不同模型T3的精度比較。(f)不同型號T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結論東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法。該方法可以對運動想象(MI)任務進行分類。實驗結果表明，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個新的受試者進行驗證來驗證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

本發明公開了一種U型集熱管超導液太陽能熱水器。在水箱的一端設有集熱管孔，U型集熱管由集熱內管和集熱外管組成，集熱內管的內置部分通入水箱內浸入水中，集熱內管外置部分套裝有集熱外管，安裝在拋物槽面的聚光線上，集熱內管與集熱外管間留有間隙，并呈真空狀態，集熱內管的內置部分向上傾斜，集熱內管外置部分向下傾斜，集熱內管管內裝有超導液。集熱管內的超導液受陽光照射，轉變為高溫超導液蒸氣，進入集熱內管內置部分，將水箱水加熱，水吸熱后使超導液蒸氣一部分變為超導液再流回集熱內管外置部分，超導液受到陽光照射再次蒸發，如此往復，實現將水加熱。

北京科技大學液相色譜質譜聯用儀招標項目的潛在投標人應在華采招標集團有限公司電子郵箱獲取招標文件，并于2022年07月11日13點30分（北京時間）前遞交投標文件。