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World File Search System低分辨率
评估低分辨率大脑成像的效用
由于低领域的MRI技术已被传播到世界各地的临床环境中，因此评估正确诊断和治疗给定疾病并评估机器学习算法的作用所需的图像质量，例如深度学习，在增强较低质量图像的增强中。在对正在进行的随机临床试验的事后分析中，我们评估了降低质量和深度学习增强图像的诊断效用，用于脑积水治疗计划。ct的感染后婴儿脑积水的图像因大脑和CSF之间的空间分辨率，噪声和对比度而降解，并使用深度学习算法增强了。将降解和增强的图像均呈现给三个经验丰富的儿科神经外科医生，这些神经外科医生习惯于在低至中收入国家（LMIC）工作，以评估用于脑力头脑的治疗计划中的临床实用性。此外，为了评估评估者的深度学习增强常规造成的重建误差是否可以接受。结果表明，大脑和CSF之间的图像分辨率和对比度与噪声比率预测图像的可能性被认为是对脑积水治疗计划有用的可能性。深度学习增强大大提高了对比度与噪声比率，从而提高了图像有用的明显可能性；但是，深度学习增强引入了结构性错误，从而造成了误导临床解释的重大风险。这些发现提倡新标准，以评估可接受的图像质量以供临床使用。我们发现，质量低于通常可以接受的图像对于脑积水治疗计划可能是有用的。此外，低质量的图像可能比通过深度学习增强的图像更可取，因为它们没有引入误导信息的风险，而这些信息可能会误导治疗决策。
用于较低分辨率的多域卷积神经网络...
摘要：运动想象 (MI) 脑机接口 (BCI) 因其在用户意图和任务执行之间直观匹配的特点而被广泛应用于各种应用。将干脑电图 (EEG) 电极应用于 MI BCI 应用可以解决许多限制并实现实用性。在本研究中，我们提出了一种多域卷积神经网络 (MD-CNN) 模型，该模型使用多域结构学习特定于主体和依赖于电极的 EEG 特征，以提高干电极 MI BCI 的分类准确率。所提出的 MD-CNN 模型由三个域表示（时间、空间和相位）的学习层组成。我们首先使用公共数据集评估了所提出的 MD-CNN 模型，以确认多类分类的分类准确率为 78.96%（机会水平准确率：30%）。之后，10 名健康受试者参与并在两个阶段（干电极和湿电极）执行了三类与下肢运动（步态、坐下和休息）相关的 MI 任务。因此，与仅使用单个域的传统分类器（FBCSP、EEGNet、ShallowConvNet 和 DeepConvNet）相比，所提出的 MD-CNN 模型使用三类分类器实现了最高的分类准确度（干电极：58.44%；湿电极：58.66%；偶然水平准确度：43.33%），并且两种电极类型之间的准确度差异最小（0.22%，d = 0.0292）。我们期望所提出的 MD-CNN 模型可用于开发具有干电极的稳健 MI BCI 系统。
量化低分辨率脑成像的效用
由于低领域的MRI技术已被传播到临床环境中，因此重要的是要评估正确诊断和治疗给定疾病所需的图像质量。在对正在进行的随机临床试验的事后分析中，我们评估了降低质量和深度学习增强图像的诊断效用，用于脑积水治疗计划。图像因分辨率，噪声和大脑和CSF之间的对比而降低，并使用深度学习算法增强。将降解和增强的图像均呈现给三个经验丰富的儿科神经外科医生，习惯于在LMIC中工作，以评估脑积水治疗计划中的临床实用性。结果表明，大脑和CSF之间的图像分辨率和对比度与噪声比率预测了有用的脑积水治疗计划的可能性。对于具有128x128分辨率的图像，对比度为2.5的比率具有很高的有用可能性（91％，95％CI 73％至96％； P = 2E-16）。深度学习增强了128x128的图像，其对比度非常低（1.5）和有用的概率较低（23％，95％，95％CI 14％至36％； P = 2E-16）增加了有用的明显可能性的可能性，但会带来明显的有用的可能性，但带来了误导性的误解=误导的误解=误导=误导的误解（cn）的实质性风险（cn）的误解（cn）的误解（cn）的实质性=（cn）的误解（cn）的误解=误导（cn）的误解（cn）的误解（cn）=误导后的误解（cn）。 21％，95％CI 3％至32％；较低的质量图像通常被认为是临床医生可以接受的，这对于计划脑积水治疗可能很有用。使用低质量图像的深度学习增强时，我们发现了误导结构错误的重大风险。这些发现提倡新标准，以评估可接受的图像质量以供临床使用。
开发低分辨率，低功率和低成本红外系统
如今，红外热仪越来越流行，并在各个应用领域中使用，例如环境保护，土木工程，医学，空间，军事和科学。这是半导体技术取得重大进展的结果，导致低噪声，高度积分和节能的集成电路。应用领域似乎是无限的，因为在高于0k≈–273°C的温度下的每个物体都会发出电磁辐射[1-4，7，8]。通常观察到的图像在可见的光谱中被观察。通常，更有趣和更有用的是有关电磁辐射的“无形”带中获得的对象的其他信息[3，4]。这样的辐射是红色辐射，它构成了电势波长1 与热成像相机的检测器不同，人眼本身无法检测到，更不用说测量辐射的波长了。 红外探测器是热成像摄像头的主要元素。 提出的项目使用由无定形硅（A-SI）制成的LWIR光谱范围内运行的微量光度检测器。 目前，还有其他可用的检测器。 在许多情况下，在低温下，有光子检测器在低温下运行[2]。 直到2000年，只生产了用液氮冷却冷却的探测器，毛发系统和stirling泵。 在热ima- 中与热成像相机的检测器不同，人眼本身无法检测到，更不用说测量辐射的波长了。红外探测器是热成像摄像头的主要元素。提出的项目使用由无定形硅（A-SI）制成的LWIR光谱范围内运行的微量光度检测器。目前，还有其他可用的检测器。在许多情况下，在低温下，有光子检测器在低温下运行[2]。直到2000年，只生产了用液氮冷却冷却的探测器，毛发系统和stirling泵。在热ima-
低成本低分辨率非接触位置传感器开发Sebastian Brunner（1），FelixGäde（2）
位置传感器是一个反馈设备，也是任何闭环致动空间机构的组成部分。此反馈设备通常是电位计。电位器给出了与机械输入相关的电压变化。电位仪自太空飞行开始以来就使用了，并且相对具有成本效益。它们可从较低的交货时间较低的几家供应商那里获得。但是，机械滑动触点引入了其他机械电阻，并限制了寿命和速度。物理传感范围也可能受到限制，并且在寿命的后期，电输出是嘈杂的。要克服这一限制并补充Ruag的Inhouse产品组合，开始了开发工作。目标是开发一个简单的低成本位置传感器，能够替换或提供有效的电位仪。将非接触式工作原则设定为发展目标。关于成本和空间遗产的重点比解决方案更重视。光学编码器的工作原理适用于不锈钢缝面膜，永久磁铁和霍尔传感器开关的组合。所得的低分辨率非接触传感器已成功原型并在功能上进行了测试。简介
自行车计划手册 FINAL2 低分辨率
我们鼓励在 USU 骑自行车，这不仅是为了健康、可持续发展、方便，也是为了乐趣！骑自行车的人必须了解道路和校园人行道的规则。当骑自行车的人安全骑行时，每个人都可以得到安全保障。