成像系统的分辨率自摄影测量出现以来就一直是摄影测量中一个令人着迷的课题。在过去的 20 年中,科学分析逐渐认识到模拟过程由镜头、胶片、前向运动和大气等子系统组成。通过考虑电磁波谱的波动理论并将不同组件建模为线性时不变 (LTI) 系统 (BAHR 1985),数学处理是可行的。另一方面,航空摄影的几何分辨率在摄影测量的实际和商业应用中始终发挥着核心作用。例如,为定义校准过程的通用规则而做出的努力就证明了这一点。
●科学与创新在满足全球粮食和能源安全需求方面起着核心作用。科学长期以来一直是农业的指导帖子,决策必须基于合理的科学。监管环境和政策必须鼓励创新,并确保生产者使用全套工具,包括新的种子开发技术,例如基因编辑和生物技术,作物保护产品,土壤养分和精确农业。新工具和技术的可用性使生产者能够承受威胁农作物产量的压力,面对气候变化,保持韧性,并满足对全球食品和燃料可用性危机的响应需求。我们的生产者有着悠久而分享的历史,作为新知识,技术,设备和最佳管理实践的早期采用者,以确保其农场的适应性和可行性。此外,有助于创新的监管框架对世界的生产者和消费者都有好处。
可以测量水平梯度。通过在智能网格算法中利用测量的水平梯度,可以显著改善磁体的空间定位。因此,可以更好地分辨横向连续的地平线。此外,梯度增强可以显著提高与飞行方向平行或次平行的磁特征的分辨率,如右下图所示。使用 MIDAS 的优势 MIDAS 的优势包括:
The Key Attributes of Effective Resolution Regimes for Financial Institutions published by the Financial Stability Board (FSB) in 2011 (and updated in 2014 and 2024) set out the core elements that national regimes should have to allow authorities to resolve failing financial institutions, including insurance companies, in an orderly manner without taxpayer exposure to loss from solvency support, while maintaining continuity of their vital economic functions.在2020年8月,FSB发布了其方法,以指导评估管辖权的保险解决框架与关键属性的遵守情况,并在2024年12月,FSB发布了FSB成员报告的13个保险公司列表,该列表列出了符合FSB关键属性一致的保险公司规划标准的列表,这些保险公司列入了解决方案规划标准的列表。国际保险主管协会还发布了有关市场退出和解决方案的标准。
肌肉是所有人类行为的执行器,从日常工作和生活到交流和情感表达。肌动图记录来自肌肉活动的信号,作为机器硬件和人类湿件之间的接口,允许直接和自然地控制我们的电子外围设备。尽管最近取得了重大进展,但传统的肌动图传感器仍然无法实现所需的高分辨率和非侵入式记录。本文对最先进的可穿戴传感技术进行了批判性回顾,这些技术以高空间分辨率(即所谓的超分辨率)测量深层肌肉活动。本文根据这些肌动图传感器在测量肌肉活动时记录的不同信号类型(即生物力学、生物化学和生物电)对这些肌动图传感器进行分类。通过描述每个肌动图传感器的特点和当前发展以及优点和局限性,研究了它们作为超分辨率肌动图技术的能力,包括:(i)传感单元的非侵入性和高密度设计及其对干扰的脆弱性,(ii)检测极限以记录深层肌肉的活动。最后,本文总结了这一快速发展的超分辨率肌动图领域的新机遇,并提出了有希望的未来研究方向。这些进步将使下一代肌肉-机器界面能够满足医疗保健技术、辅助/康复机器人和扩展现实的人体增强等现实生活中的实际设计需求。
基于微波辐射与降水相互作用的基本关系,微波卫星降水估计最有望从太空定量估计降雨量。目前,DMSP 专用传感器微波成像仪 (SSM/I) 上的低分辨率通道采样的空间分辨率比典型对流雨带中降雨产生的尺度大几倍。机载仪器可以提供降水云的详细微波辐射特性视图。在本文中,作者展示了 1993 年在西太平洋进行的热带海洋全球大气耦合海洋-大气响应实验期间收集的同步精细尺度(1-3 公里分辨率)共置飞机辐射和飞机降水雷达测量值。通过故意将飞机数据集的分辨率从其原始分辨率降低到当前和未来的星载传感器的分辨率,检查了传感器分辨率对组合辐射计-雷达垂直剖面降雨反演算法(为降水比对计划 2 开发和使用)的影响。雷达剖面的增加对柱状霰含量的反演值的影响大于柱状雨含量。柱状霰的反演值也明显小于之前公布的陆地降雨结果。结果
血浆分散系统的正频和负频率分支,以及来自等离子体频率ωp的状态密度的差异。最强的共振发生在与直接带间跃迁相关的调制频率的调制频率下。高阶共振与相关机制相关,但调制频率较低。管理这些共鸣的数学形式主义是希尔的方程式。我们证明了各种周期性调节方案的这些共振,并提供了一个通用的扰动公式(从山丘方程理论的角度来看,它本身就具有弱调制振幅的限制,在损失的情况下,共振宽度限制了。我们发现使用时间调节的等离子介质来增强光学增益的信息。
在语法结构的指导下,单词可以形成句子,并在段落结构的指导下,句子构成形成对话和文档。句子和话语单位的组成方面通常被机器学习算法忽略了。最近的一项名为“量子自然语言加工”(QNLP)的计划将单词均值作为希尔伯特空间中的点学习,并通过将语法结构翻译成参数化的量子回路(PQC)来对其进行作用。先前的工作将QNLP翻译扩展到了闭合希尔伯特空间中的点。在本文中,我们对Winograd风格的代词分辨率任务进行了评估。我们训练二进制分类的变分量子分类器(VQC),并实现端到端代词分辨率系统。在IBMQ软件上执行的仿真,F1分数为87.20%。该模型的表现优于三分之三的核心分辨率系统和接近最新的Spanbert。混合量子古典模型,但F1得分增加约为6%,但改进了这些结果。
纳米定位系统对传感器的要求是所有控制系统中最苛刻的。传感器必须结构紧凑、速度快、不受环境变化的影响,并且能够解析原子尺度的位置信息。在许多应用中,例如原子力显微镜 [1,2] 或纳米制造 [3,4],机器或工艺的性能主要取决于位置传感器的性能,因此,传感器优化是首要考虑因素。为了定义位置传感器的性能,必须对感兴趣的特性有严格的定义。目前,准确度、精确度、非线性和分辨率等术语的定义比较宽泛,并且通常因制造商和研究人员的不同而有所不同。由于缺乏通用标准,很难从一组规范中预测特定传感器的性能。此外,规范的形式可能不允许预测闭环性能。本文对位置传感器的线性度、漂移、带宽和分辨率给出了简明的定义。然后量化并限制了每个来源产生的测量误差,以便对传感器进行直接比较。重点介绍了允许预测闭环性能与控制器带宽的关系的规格。
摘要—基于颅骨变形的无创颅内压 (NIICP) 方法已被证明是评估颅内压 (ICP) 和顺应性的重要工具。本文介绍了一种新型无线传感器的开发和特性,该传感器使用此方法作为其工作原理,设计为易于使用、具有高分辨率和实现良好的可访问性。首先,简要回顾了 ICP 的生理学基础和 NIICP 方法的历史演变。然后介绍了传感器架构和所选组件的原理,旨在确保纳米位移测量、高速将模拟分辨率转换为数字、最少的失真、无线通信和信号校准。NIICP 信号的典型幅度为 5 µ m,因此 NIICP 波形分析需要至少 1% 的该幅度的分辨率。我们还使用纳米位移测试系统展示了传感器的 40 纳米分辨率,该系统还可以动态响应 50 至 180 bpm 的 NIICP 信号,而不会出现任何显著失真(P2/P1 比率的最大偏差为 2.6%)。该设备的未来应用非常广泛,可以增强对颅内动力学的临床评估。