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与Blynk IoT集成的危险动物检测的深度学习用于实时警报
人们的安全，农业和生物多样性都受到与动物有关的威胁的严重威胁，例如野生动植物与车辆和牲畜入侵之间的碰撞。伤害，死亡，经济损失和对自然生态系统的干扰都是这些灾难的结果。由于这些事件变得越来越频繁，创造性的方法来识别和成功降低这些风险。在实时管理危害方面，诸如物理障碍和手动监控之类的传统技术通常不足。物联网（IoT）和深度学习的新发展提供了令人鼓舞的答案。卷积神经网络（CNN），尤其是使深度学习能够在包括保护区，农场和道路在内的各种环境中准确识别和分类动物。深度学习可用于训练模型以识别各种物种并预测其运动模式，从而使先发制人的行动能够阻止不幸和伤害。深度学习与物联网技术相结合，提高了系统的实时功能。可以通过摄像机，运动探测器和温度传感器等物联网设备的互联网进行可以不断监视动物活动，这些设备也可以引发瞬时反应，例如自动屏障或警报。 通过Blynk IoT等平台使这些系统的遥控和管理可行，该平台可以保证利益相关者可以及时收到通知并从任何位置采取必要的步骤。 这个物联网和深度学习组合为危险动物检测提供了完整的解决方案。可以不断监视动物活动，这些设备也可以引发瞬时反应，例如自动屏障或警报。通过Blynk IoT等平台使这些系统的遥控和管理可行，该平台可以保证利益相关者可以及时收到通知并从任何位置采取必要的步骤。这个物联网和深度学习组合为危险动物检测提供了完整的解决方案。通过降低事故的数量，它不仅可以提高安全性，而且还可以通过使牛摆脱困境和保护作物来帮助农业。此外，它对于野生动植物保护至关重要，因为它在受保护区域提供了非侵入性监测。对于人和野生动植物，这种方法通过提供可扩展，有效和实时系统来帮助创造更安全和可持续的环境。
热for型（T4D）：效果的初步评估
缓解指南，可以预见到，未来25年可能会发生空间碎片人口的一倍。 此外，从长远来看，灾难性碰撞事件的增加可能导致空间垃圾对象的乘法增加10倍。 很明显，对IADC指南的广泛采用至关重要，特别是对于低地球轨道（LEO），现在空间流量是2000年观察到的水平的10倍。。 对于这个受保护区域，主要缓解措施是终止生命终止的大气再进入（EOL）。 在过去几年中自然符合25年规则的航天器的份额显着增加，但非自然兼容的飞行员的成功EOL操纵百分比仍然很低。 如果仅考虑后者，直到2017年，只有10％到40％的航天器尊重缓解规则。 在过去的几年中，该价值增加到约50％左右，但主要是由于一个星座的解剖以及被驳回不合规轨道的卫星数量少。 如果将这些百分比与所需的最低合规性阈值进行比较（90％[4] [5]），则很明显，遗传后处置（PMD）仍然是一个有问题的话题。 但是，PMD的可靠性不是必须考虑的唯一要求。 重新输入的航天器本质上意味着对人和货物的风险，其可接受性阈值通常在10 000中的1中定义。 观察这种必要性的一种策略是对针对无人居住的地区进行高推断控制的重新进入。缓解指南，可以预见到，未来25年可能会发生空间碎片人口的一倍。此外，从长远来看，灾难性碰撞事件的增加可能导致空间垃圾对象的乘法增加10倍。很明显，对IADC指南的广泛采用至关重要，特别是对于低地球轨道（LEO），现在空间流量是2000年观察到的水平的10倍。对于这个受保护区域，主要缓解措施是终止生命终止的大气再进入（EOL）。在过去几年中自然符合25年规则的航天器的份额显着增加，但非自然兼容的飞行员的成功EOL操纵百分比仍然很低。如果仅考虑后者，直到2017年，只有10％到40％的航天器尊重缓解规则。在过去的几年中，该价值增加到约50％左右，但主要是由于一个星座的解剖以及被驳回不合规轨道的卫星数量少。如果将这些百分比与所需的最低合规性阈值进行比较（90％[4] [5]），则很明显，遗传后处置（PMD）仍然是一个有问题的话题。但是，PMD的可靠性不是必须考虑的唯一要求。重新输入的航天器本质上意味着对人和货物的风险，其可接受性阈值通常在10 000中的1中定义。观察这种必要性的一种策略是对针对无人居住的地区进行高推断控制的重新进入。不幸的是，该解决方案暗示了对任务预算和设计复杂性的重大影响。第二种可能性是限制在重新进入过程结束时到达地面的碎片。这是设计范围（D4D）方法背后的基本原理。d4d是航天器的有意设计，旨在促进其在大气重新进入期间的破坏，以遵守伤亡风险极限，因此可以扩大可以允许不受控制的再进入的航天器的份额。这将允许耗尽明显的燃料并简化具有经济和可靠性优势的航天器设计。几项研究提出并评估了不同的D4D技术[6] [7] [8]。替代了最坚固的材料，例如钛或钢，结构关节弱化以利用早期碎片的优势，使用多孔材料或特定形状来控制热负荷分布，以及网络的利用或nets或Tethers来减少碎片数量。相对较新的策略是将能量材料掺入航天器空隙中，以最大程度地提高可用的热量[9] [10] [11]。热液对此角色特别有趣[12]。最后一项技术是本文的重点。此方法在此定义为热心（T4D）。在以下各节中，将详细介绍实验运动的预备研究。在HypershallTechnologieGöttingenGmbH（HTG）领导的ESA-TRP Spadexo项目框架中，涉及Politecnico di Milano，DLR-Cologne，Exvisive Powderive Technologies，AirBus Defacties and Airbus Defense and Space，目前正在研究T4D。热电荷已在DLR L2K弧形风洞中进行了测试，以验证该技术的适用性和有效性。特定的努力致力于预测热点点火及其对样品温度的影响，并确保测试设施的安全性。在第2节中，提出了D4D验证和热矿的背景。在第3节中，报告了样品的几何形状和测试活动中使用的公式。第4节描述了实验设置和用于评估能量电荷效应的可测量性的数值模型。在第5节中，选择了三个测试用例以验证计算工具。最后，第6节介绍了项目的结论和下一步。
抗LGI1脑炎中的核心脑脊液生物标志物概况 使用5- ethynyl-2 确定S相持续时间 Coldflux超导EDA和TCAD工具项目 生成媒体：签名，隐喻和经验 6D姿势估计未见物体的工业增强现实 在气候变化下的保护区域设计网络中整合功能连接：驯鹿案例研究 无事件移动对象从移动自我车辆 请注意地图！从传感器估算在线HDMAP时，请考虑现有地图。 负责任的创新和数字平台：在线食品交付的情况 具有摩擦触点的软机器人的可微分模拟 胆管癌
抽象目的是将富含抗完全胶质素的神经胶质瘤激活1（LGI1）脑炎的患者与神经退行性[阿尔茨海默氏病（AD），Creutzfeldt – Jakob疾病（CJD）和原发性精神病（Psy）disororders（Psy）disororders进行比较。患有LGI1脑炎的方法是从2010年至2019年之间的法国参考中心数据库中追溯选择的，如果可以使用CSF进行生物标志物分析，包括Tau（T-TAU），磷酸化的TAU（P-TAU），Amyloid-BetaAβ1-42，Neurofilofiliments Lights（NF）（NF）（NF）作为常规实践的一部分发送以进行生物标志物测定的样本，并被正式诊断为AD，CJD和PSY，用作比较器。结果二十四名LGI1脑炎患者与39 AD，20 CJD和20 PSY进行了比较。在LGI1脑炎和PSY患者之间，在T-TAU，P-TAU和Aβ1-42水平中没有观察到显着差异。LGI1脑炎（231和43 ng/L）的T-TAU和P-TAU水平明显低于AD（621和90 ng/L，P <0.001）和CJD患者（4327和4327和4327和55 ng/L，P <0.001和P <0.001和P <0.01）。NF L浓度（2039 ng/L）与AD相似（2,765 ng/L），与PSY相比（1223 ng/L，P <0.005），但明显低于CJD（13,457 ng/l，p <0.001）。较高的NF L。可以得出CSF生物标志物水平和临床结果之间的相关性。结论LGI脑炎患者的NF L水平高于PSY，与AD相当，并且在发出癫痫发作时，提示与癫痫发作有关的轴突或突触损伤时甚至更高。