机译:三维双目距离传感器大规模集成,每帧输出时间为410μs高速数据输出方法
Center for Microelectronic System, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka 820-8502, Japan;
rnFukuoka Industry, Science and Technology Foundation, 680-4 Kawazu, lizuka, Fukuoka 820-8502, Japan;
rnCenter for Microelectronic System, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka 820-8502, Japan;
机译:使用带有沟槽的硅中介层的三维双目距离传感器的传感器组装方法
机译:错误到“实时输入输出标记方法和AI的科学基础”[美国工业和商业管理9(2019)1831-1872]&; LT; BR /& GT; - 无机组合与联系 最优输入输出规划模型和自动化,信息,智能化,大数据,新云计算技术,物联网或新互联网行业& amp; AI技术
机译:土壤孔隙中水和空气的三维分布:两相两次松弛时间晶格-玻尔兹曼和形态模型输出与同步加速器X射线计算机断层扫描数据的比较
机译:具有高速输出架构的时间延迟和集成图像传感器
机译:置信指标与输入输出模型的时间序列集成
机译:通过集成传感器特性数据采集硬件和统计方法实时动态范围和光束扫描显微镜的噪声增强
机译:“菲利普斯数据的卡尔内尔回归”摘要:经济学家认为菲利普斯曲线显示了通货膨胀与产出比率(失业率)之间的正(负)关系,可以从总需求 - 聚集供应设备中绘制出来。该文表明,菲利普斯曲线要求对总供给和总需求曲线的形式进行不太可能的限制。在这种情况下,将通货膨胀和能力利用数据作为估算潜在正式模型的基础是不恰当的。因此,本文使用非参数,数据驱动的方法来描述数据。核心回归的这种方法表明菲利普斯样本中的通货膨胀 - 失业关联在全球范围内是负面的,但在特定的失业范围内是不规则的。
机译:空气质量观测和模型输出的时间特征:时间序列分解方法捕获相关时间尺度