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400+页模拟电路设计宝典现

迫切需要采用像闪存这样的技术来提升系统的性能、降低拥塞,进一步促进了用户对闪存技术及相关解决方案的关注。

  • 2022-05-05
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声呐技术及其应用

 声呐是利用水中声波对水下目标进行探测、定位和通信的电子设备,是水声学中应用最广泛、最重要的一种装置。声波是人类迄今为止已知可以在海水中远程传播的能量形式,声纳(sonar)一词是第一次世纪大战期间产生的,它是由声音(sound)、导航(navigation)和测距(ranging)3个英文单词的字头构成的,是声音导航测距的缩写。它利用声波在水下的传播特性,通过电声转换和信息处理,完成对水下目标进行探测、定位和通信,判断海洋中物体的存在、位置及类型,同时也用于水下信息的传输。

  • 2022-02-10
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海洋水下声探测信号的类型与探析

水下声探测是外国调查船和水下文物盗捞船进行非法调查和探测的主要技术手段,根据信号的主要声特征,对海洋水下声探测信号进行分类,分为宽带中、低频信号和窄带高频信号。在福建兴化湾海域采集了浅地层剖面仪信号、电火花声源信号、侧扫声纳信号和单频测深信号4种代表性的海洋水下声探测信号,根据声特征分析给出了对应的分类,其中:浅地层剖面仪信号为信号类型确定的中、低频信号;电火花声源信号为宽带脉冲中、低频信号;侧扫声纳信号和单频测深信号为窄带高频信号。通过对4种实测声探测数据的分析研究,给出了对应类型的海洋水下声探测信号的分析、提取方法,其中:信号类型确定的中低信号和窄带高频信号在初步的时、频分析基础上,可通过带通滤波提取;宽带脉冲中、低频信号在初步的时、频分析基础上,可尝试通过小波尺度相关滤波的方法提取。结合已知的水下声探测信号的主要声特征,实现对采集的海洋水下声探测信号的识别。

  • 2022-02-10
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可回收式水下声学网络监测节点的设计与实现

随着现在社会的高速发展和各个领域科学技术的不断革新,人类把目光逐渐从陆地转移到了海洋,而开发海洋资源的前提是准确而高效地获取当地海洋环境的各种状态参数。近几年来随着我国综合国力的增长和国家发展战略的需要,不同形式的水下环境监测和信息采集装置也不断涌现,其中水下声学传感器网络系统是在一定范围的水域内通过预先布放的诸多传感器节点来获取一段时间内的水文信息,并进行声学通信和组网,最终通过特定节点以无线电或有线的方式来将信息传输到岸上的终端系统。目前国内对于水下网络监测节点的整套设计比较少,很多研究机构或院校自主研究的水下传感器网络监测节点还主要停留在实验室阶段。水下网络监测节点目前面临的主要问题是:①现有的海洋环境监测系统以及单个节点的环境适应能力较差;②传统的大型海洋监测节点的布放方式主要是借助于A型架和水下机器人相配合,导致节点的布放、回收和锚固系统结构复杂且可靠性不高;③监测节点在水下工作时没有电缆连接到外部供电设备,需要一种能够满足水下长时间工作的节点供电方案。

  • 2022-02-09
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海底信息网关键技术分析

随着全球化的发展,互联互通成为最为基本的需求,海量的信息流维系着整个社会的高效运转。在这样的场景中,海洋却是一道不可逾越的鸿沟,成为洲际信息交互的瓶颈。把光通信技术运用于海洋场景中,将能够突破信息流瓶颈,在国际通信中起到重要的作用。同时,海洋又是一个巨大的宝库,蕴藏着丰富的石油天然气、热液硫化物、矿藏结核和深海生物等资源,成为重要的科研平台,通过对海洋的合理观测和研究,可以实现对海底资源的充分开发和有效保护,对人们了解海洋、利用海洋、保护海洋有着重要意义。进入21世纪,围绕着海洋的国际之争,最令人瞩目的就是对海底信息网的传感技术和海底长距离、大容量、高速可靠的通信网系统的竞争。我国是海洋大国,拥有漫长的海岸线和丰富的海洋资源,在严峻的国际形势下,海洋的通信、观测和预警都面临这严酷的考验。组建一个高可靠的水下信息网,不管是对于国防建设维护国家安全还是满足国民经济生活需求都是至关重要的。

  • 2022-02-10
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血脑屏障及其体外模型研究进展

血脑屏障是介于血液循环系统和脑部中枢神经系统之间的一种动态界面,主要由脑微血管内皮细胞、星形胶质细胞、周细胞及一系列转运体和紧密连接蛋白构成,它们形成了一种致密的屏障,维持脑部内环境的稳态平衡,但同时也对作用于中枢神经系统的 药物的开发造成了困难。血脑屏障的体外模型有成本低、易操作、条件可控等优点,可以一定程度上预测体内实验的结果,减少在体实验成本,更符合伦理学,可用于脑部病理生理的研究和药物的筛选。综述了血脑屏障的组成和体外血脑屏障模型常用的细胞及其特点, 旨在为血脑屏障体外模型的构建提供参考。

  • 2022-02-09
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中国通服智慧安防解决方案

在我国的战略性新兴产业中,包括物联网在内的新一代信息技术产业具有资源消耗少、环境影响少等广泛特点,呈现出迅速发展的势头。 据测算,随着以智能服务为核心的智能交通、智能电网、智能医疗、智能家居、智能工业等物联网重点应用的局部展开,到2020年中国物联网产能市值将达到2万亿以上,物联网产业的发展对加快转变我国经济发展

  • 2022-02-07
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深信服下一代防火墙NGAF产品彩页

深信服科技股份有限公司是一家专注于企业级安全、云计算及基础架构的产品、服务和解决方案供应商,拥有深信服智安全、信服云和深信服新IT三大业务品牌,致力于让每个用户数字化

  • 2022-01-29
  • 阅读273
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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