Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper describes the dielectric material and the structure of standard capacitors developed by NIM, with capacitance range of 1pF to 1µF and the accuracy of 5ppm to 50ppm at 1 kHz. High stability and high accuracy of standard capacitors mainly derives from a choice of dielectric materials which are fused-silica and nano-ceramic. And the capacitors are placed into a constant temperature control...
This paper describes the dielectric material and the structure of the standard capacitance box (decade capacitor) developed by NIM with the capacitance range of 1pF to 0.1µF and the accuracy of 50ppm at 1 kHz. High stability and high accuracy of the standard capacitance box mainly derives from a choice of dielectric materials that are fused-silica and nano-ceramic, and each capacitor in the box contained...
Metric learning is a fundamental problem in computer vision. Different features and algorithms may tackle a problem from different angles, and thus often provide complementary information. In this paper, we propose a fusion algorithm which outputs enhanced metrics by combining multiple given metrics (similarity measures). Unlike traditional co-training style algorithms where multi-view features or...
We propose a novel method for detecting characteristic informative phenotype patterns from biomedical images. By building a metric space quantifying the difference between images, we learn the distributions of different classes, and then detect the characteristic regions using graph partition. We show that the detected regions are statistically significant. Our approach can also be used for designing...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.