Výsledky vyhledávání - "Engineering model"

Report

GALI -- A GAmma-ray burst Localizing Instrument: Results from Full Size Engineering Model

Autor: Saleh-Natur, Julia, Behar, Ehud, Reich, Omer, Tarem, Shlomit, Tarem, Zvika, Vdovin, Alex, Feigenboim, Amir, Rahin, Roi, Kaidar, Avner, Agalarian, Hovhannes, Osovizky, Alon, Ghelman, Max

We present a full-size engineering model of GALI - The GAmma-ray burst Localizing Instrument, composed of 362 CsI(Tl) small cubic scintillators, distributed within a small volume of $\sim2$l, and read out by silicon photo-multipliers. GALI can provid

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2408.02144

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Influence of boundary layer and pressure lag on unsteady aerodynamics of airfoil based on a simple semi‐empirical dynamic stall engineering model

Autor: Meng Chen, Zhiguo Li, Zhiying Gao, Jianwen Wang

Publikováno v: Wind Energy, Vol 27, Iss 9, Pp 922-935 (2024)

Abstract In view of the fact that dynamic stall models in the wind energy industry such as ONERA model, Beddoes–Leishman model, and Snel model are mostly semi‐empirical models, and the determination of empirical time constants has a great influen

Externí odkaz: https://doaj.org/article/62fcb2496afa4cbe932988ed8701dada

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

QuadTPat: Quadruple Transition Pattern-based explainable feature engineering model for stress detection using EEG signals

Autor: Veysel Yusuf Cambay, Irem Tasci, Gulay Tasci, Rena Hajiyeva, Sengul Dogan, Turker Tuncer

Publikováno v: Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-18 (2024)

Abstract The most cost-effective data collection method is electroencephalography (EEG), which obtains meaningful information about the brain. Therefore, EEG signal processing is crucial for neuroscience and machine learning (ML). Therefore, a new EE

Externí odkaz: https://doaj.org/article/f45d2afdabca418da0f31a8b779c773f

Zobrazit plný text záznamu