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超导体中自场临界电流的基本性质*
在不耗散能量的情况下进行电流的能力是超导体的特性，用于在核融合1和航空中用于医疗保健，自然科学和持续的全球项目中使用的磁系统。最高耗散电流被称为临界电流，这是超导体的主要实际特性之一（以及临界电流密度J C）。最近，Goyal等人2在4.2 k In（Re）BCO膜时报告了创纪录的高J c〜190 mA/cm 2，超过了最佳商业（RE）BCO电线中最高的J C，高出5倍。基于此高J C的巨大潜在实际影响，我们检查了原始的实验数据2，发现该高值源于单位转换的错误。真正的J C比报告的J C小10倍，与许多制造商当前达到的值一致。
一种用于自动挤奶系统中自动检测奶牛社交互动的计算机视觉方法
欧洲兽医培训协调委员会 (ECCTV) 专家工作组建议在兽医实践中使用数字技术和人工智能 (DT&AI) [1]。特别是，ECCTV 工作组指出了将 DT&AI 融入兽医实践以改善畜群健康管理 (HHM) 的重要性，包括预防、可持续生产、性能和农场动物的繁殖。这些建议主要适用于养牛业，该行业需要新的智能方法，例如使用新技术和新方法进行数据分析。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 等新兴领域有望在应对养牛业面临的新挑战方面发挥重要作用 [2]。
从智能手机捕获的心电图照片中自动检测心脏状况
摘要背景研究人员已经开发了基于机器学习的ECG诊断算法，这些算法匹配甚至超过心脏病专家的性能水平。但是，它们中的大多数不能用于现实世界中，因为老年的ECG机器不允许安装新算法。目的是开发一种智能手机应用程序，该应用程序会自动从照片中提取ECG波形，并通过研究人员构建的各种诊断算法将其转换为电压序列进行下游分析。方法是使用客观检测和图像分割模型从临床医生拍摄的照片中自动提取ECG波形的一种新型方法。模块化机器学习模型的开发是为了依次执行波形识别，脱离环线和比例校准。然后使用基于机器学习的心律分类器分析提取的数据。从40个516扫描和444张照片的ECG的结果波形自动提取。扫描13 258（96.8％）的12 828（96.8％）和5743中的5399（94.0％）被正确裁剪和标记。11 604 of 12 735（91.1％）扫描，5752中的5062（88.0％）拍摄的波形在自动环和噪声删除后获得了成功的电压时间信号提取。在概念验证示范中，使用ECGS的照片作为输入，使用ECGS的照片，可达到91.3％的敏感性，94.2％的敏感性，94.2％的特异性，95.6％的阳性预测价值，88.6％的负预测值和93.4％的F1得分。结论对象检测和图像分割模型允许从照片中自动提取ECG信号以进行下游诊断。这条新颖的管道规定了需要昂贵的ECG硬件升级的需求，从而为大规模实施基于机器学习的诊断算法铺平了道路。
一项关于加强学习中自我播放方法的调查
I. i ntroduction r einformention学习（RL）代表机器学习中的重要范式[1]，与通过与环境的互动进行优化决策过程。它从根本上使用马尔可夫决策过程（MDP）进行建模，这是一个数学框架，描述了在状态，行动，过渡和奖励方面的环境。在MDP中，代理人通过观察状态，根据定义的政策执行诉讼，获得后续奖励，并过渡到后续状态。RL算法的主要目标是得出最佳策略，该政策随着时间的推移而产生最大预期的累积奖励。深度RL通过使用深层神经网络作为函数近似器来扩展传统RL [2]。深度学习与RL的这种融合在处理高维状态空间方面发挥了作用，这有助于在各种复杂的任务中进行突破。
户外环境中自动导航的实时衡量标准映射
摘要 - 编码人类优先知识的度量语义图的创建代表了环境的高级突出。然而，构建此类地图构成了与多模式传感器数据融合，实时映射性能的融合以及结构和语义信息一致性的保留相关的挑战。在本文中，我们引入了一个在线度量 - 语义映射系统，该系统利用LIDAR-Visual-Visual-Visual惯性传感生成了大型室外环境的全局度量标准网格地图。利用GPU加速度，我们的映射过程达到了出色的速度，无论场景尺度如何此外，我们将所得地图无缝地集成到现实世界中的导航系统中，从而实现了基于公制的语义地形评估和在校园环境中的自主点 - 要点导航。通过对包含24个序列的公共可用数据集进行的广泛实验，我们证明了映射和导航方法的有效性。
户外环境中自动导航的实时衡量标准映射
摘要 - 纳入人为优先知识的度量语义图的创建代表了环境的高级突出。然而，构建此类地图构成了与多模式传感器数据融合，实时映射性能的融合以及结构和语义信息一致性的保留相关的挑战。在本文中，我们引入了一个在线度量 - 语义映射系统，该系统利用LIDAR-Visual-Visual-Visual惯性传感生成了大型室外环境的全局度量标准网格地图。利用GPU加速度，我们的映射过程达到了出色的速度，无论场景尺度如何此外，我们将所得地图无缝地集成到现实世界中的导航系统中，从而实现了基于公制的语义地形评估和在校园环境中的自主点 - 要点导航。通过对包含24个序列的公共可用数据集进行的广泛实验，我们证明了映射和导航方法的有效性。对从业者的注释 - 本文在复杂的，非结构化的环境中应对具有丰富语义元素的复杂，非结构化环境中的移动机器人的竞争挑战。传统导航依赖于几何分析和手动注释，努力区分相似的结构，例如道路和人行道。我们的地图集成到现实世界中的导航系统中，通过与公共和专有数据集进行实验，可在本地化和地形评估中有效。索引条款 - 自主驾驶，映射，导航我们提出了一个在线映射系统，该系统为大型室外环境创建全局标准网格地图，利用GPU加速速度，并克服了现有的实时语义映射方法的限制，这些方法通常可以配置为室内设置。未来的工作将集中于整合基于内核的方法，以提高地图的语义准确性。
纸巾（陆上、海上、空中自卫队迷彩图案）
2024 年 7 月 10 日 — ) 即为中标价，因此无论投标人是消费税及地方消费税的应税企业还是免税企业，投标人均需支付估价金额的 100/110（以降低的税率为准）...
eNOS表达在狗的小脑中自然感染了犬ltes虫
摘要基于人类的生态足迹越过世界的承载能力，并威胁了子孙后代的生命。制定政策并创造机会减少生态足迹的负面影响。生态足迹的范围比其他环境变量更大，并且是文献中少数研究的概念。在这项研究中，使用Stipypath模型的生态足迹的概念有助于解释人类的活动和环境关系，并试图分析人类在Türkiye的积极和负面影响。在Türkiye中，已经检查了GDP，人口，能源使用，绿色技术专利与生态足迹和生态足迹之间的关系，这是1973 - 2021年之间的人均关系。分析结果表明，变量之间存在长期且具有统计学意义的关系。根据发现，人均GDP增加了人口和能源的生态足迹，绿色技术和出口减少。考虑到Türkiye最近通过签署了《巴黎协定》并开始实施欧洲绿色共识的标准，从而签署了巴黎协定，因此可以看出，对环境政策的需求正在增加。也有可能欧洲绿色共识有助于减少Türkiye的生态缺陷。关键字：生态足迹，Stirpal模型，生物能力凝胶代码：Q56，Q57，F64根据从研究中获得的发现，可以说，为了减少Türkiye的生态足迹，有必要提高消费者的环境意识，确保能源效率，并使用环境敏感性和出口中的绿色技术。
水生环境中自由生活的变形虫的社交生活
自由生活的变形虫（FLA）在自然界和人造环境中很普遍，它们可以通过形成囊肿在恶劣的条件下生存。研究发现，一些FLA物种能够显示出对人类健康的致病性，导致中枢神经系统，眼睛等严重感染。回收率极低。因此，必须在环境栖息地建立FLA的监视框架。许多研究调查了独立FLA的风险，但FLA与周围微生物之间的相互作用确定了生态系统中的微生物群落，并在很大程度上影响了公共卫生。在这里，我们系统地讨论了FLA和不同类型的微生物之间的相互作用，以及对环境中FLA的行为和健康风险的相应影响。特别是细菌，病毒和真核生物可以与FLA相互作用，并引起对FLA感染性的增强或抑制的影响，以及微生物社区的变化。因此，考虑到环境中FLA和其他微生物的共存对于降低环境健康风险至关重要。
青春期发育对泰迪研究中自身抗体外观和1型糖尿病进展的影响
1 tum医学院，慕尼黑技术大学，慕尼黑81675，德国慕尼黑2德国环境卫生中心，糖尿病研究所，Helmholtz Munich，慕尼黑80939，德国慕尼黑3号，慕尼黑3卫生信息学院，佛罗里达州南部佛罗里达大学，坦帕，佛罗里达州坦帕市，33612，美国4迪亚比特，33612 5儿科，临床医学研究部，医学研究中心，OULU，OULU，OULU和OULU University Hospital，90014 Oulu，芬兰Oulu 6 Barbara Davis糖尿病中心，Anschutz Medical Campus，Aurora，科罗拉多州Aurora，科罗拉多州，科罗拉多州80045，美国糖尿病和糖尿病学院，美国7号国立糖尿病学院。 of Pediatrics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA 9 Department of Clinical Sciences, Lund University/Clinical Research Centre, Skane University Hospital, 21428 Malmö, Sweden 10 Department of Pediatrics, University of Turku and Turku University Hospital, 20520 Turku, Finland 11 Institute of Biomedicine, Research Centre for Integrative Physiology and Pharmacology, and Centre for Population Health Research,图尔库大学，20520年芬兰图尔库，12个生物技术与基因组医学中心，佐治亚州医学院，奥古斯塔大学，奥古斯塔，奥古斯塔，佐治亚州奥古斯塔，乔治亚州30912，美国13德国糖尿病研究中心（DZD），85764，慕尼黑 - 尼古拉伯格，德国 - 德国14 forschergruppe i derschergruppe Is numrike nimun nimurik kinik kinik kinik kinik kinich kinik kinik kinichike， 81675德国慕尼黑15 Forschergruppe糖尿病E.V.在德国环境卫生研究中心的Helmholtz Munich，德国慕尼黑80939，16德国糖尿病学院，佛罗里达大学哥伦比大学医学院糖尿病学院，盖恩斯维尔大学，佛罗里达州盖恩斯维尔大学，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学，美国17号儿科内部学科儿科科学学院临床科学系马尔莫尔姆大学，伦德大学，伦敦，洛德大学。 20502马尔默，瑞典