美国军用标准-MIL_STD_1553B

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MTBF即平均无故障时间，英文是“Mean Time Between Failure”，具体是指产品从一次故障到下一次故障的平均时间，是衡量一个产品的可靠性指标(仅用于发生故障经修理或更换零件能继续工作的设备或系统)，单位为“小时”。 MTBF值的计算方法，目前最通用的权威性标准是MIL-HDBK-217(美国国防部可靠性分析中心及Rome实验室提出并成为行业标准，专门用于军工产品)、GJB/Z299B(中国军用标准)和Bellcore(AT&T Bell实验室提出并成为民用产品MTBF的行业标准)。

美军标，美国航空航天军用标准，可根据此标准进行记载用电设备的设计。

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MIL-STD-1553B中文规范，对1553B的初学者有一定的帮助

此文件為軍用標準 "MIL-STD-3005 MELPe ,稱為增強型混合激勵線性預測 ( MELP ) 聲碼器 ",是一種以 2400、1200 和 600 bps 運行的三速率低速率編碼器。它可以作為一個可變速率聲碼器運行，它可以使其速率適應信道質量和/或聲學環境，或者作為以選定速率運行的固定速率聲碼器。Compandent 的MELPe 聲碼器軟件套件（又名MELPe++或MELPe-Plus-Plus）還包括速率之間的壓縮比特流轉碼以及可選的噪聲預處理器。

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多尺度领域对抗多实例学习CNN（CVPR2020） 抽象的 我们提出了一种从组织病理学图像中对癌症亚型进行分类的新方法，该方法可以在给定的完整幻灯片图像（WSI）中自动检测肿瘤特有的特征。应当通过参考WSI对癌症亚型进行分类，即WSI，即整个病理组织玻片的大尺寸图像（通常为40,000x40,000像素），该图像由癌症和非癌症部分组成。一种困难来自与注解WSI中的肿瘤区域相关的高昂成本。此外，必须通过更改图像的放大倍率从WSI中提取全局和局部图像特征。此外，应针对医院/标本之间的染色条件差异，稳定地检测图像特征。在本文中，我们通过有效地结合多实例，领域对抗和多尺度学习框架，开发了一种基于CNN的癌症亚型分类新方法，以克服这些实际困难。 本文档说明了如何在ref [1]中将源代码用于多尺度域对抗多实例倾斜（MS-DA-MIL）CNN。该算法针对数字病理图像的二进制分类问题，其中每个载玻片被分

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