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World File Search System定位的
足球守门员定位的定量分析
名称定义实际GK位置守门员在射门时的实际位置。球线将球与射程中心连接起来。双配音器射击角度的分配器。保守的守门员保持接近目标。数据驱动的GKP模型GKP模型需要数据以实现。潜水半径是潜水阴影的半径。潜水阴影守门员可以潜水覆盖的圆形区域。事件数据点来自已使用的数据集。足球协会足球。几何GKP模型GKP模型，可以使用几何规则实现。GK守门员。 GKP模型守门员定位模型。 守门员到达守门员可以覆盖的线。 实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。 刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。 男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。 Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。 建模GK位置GKP模型建议的GK位置。 非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。 开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。 射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。 射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。 射门在射门时的位置。 Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。 XG预期目标。GK守门员。GKP模型守门员定位模型。守门员到达守门员可以覆盖的线。实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。建模GK位置GKP模型建议的GK位置。非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。射门在射门时的位置。Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。XG预期目标。未固定的区域区域，某些GKP模型无法建议GK位置。妇女数据集过滤了妇女欧洲欧洲橄榄球联盟2022年数据集。拍摄前的目标概率。XGOT在目标上的预期目标。与psxg相同。PSXG弹出后的预期目标。拍摄后的目标概率。
谁做什么？一种确定功能定位的新算法
我们引入了一种新算法，称为 PPA（性能预测算法），该算法可以定量测量神经系统元素对其执行任务的贡献。根据一小组病变中性能下降的数据，该算法可以识别参与认知或行为任务的神经元或区域。它还可以准确预测由于多元素病变导致的性能。新算法的有效性在两个具有元素间复杂相互作用的循环神经网络模型中得到了证明。该算法可扩展并适用于大型神经网络的分析。鉴于可逆失活技术的最新进展，它有可能对理解生物神经系统的组织做出重大贡献，并阐明关于大脑局部计算与分布式计算的长期争论。
适应性：带有触觉重新定位的形状更换道具
我们提出了一种新颖的“混合”活动/被动触觉设备，可以改变形状，以作为VR中一系列虚拟对象的代理。我们将适应性与触觉重新定位一起重定向用户的手重定向，以提供仅使用单个道具触及的几个虚拟对象的触觉反馈。为了评估适应性通过触觉重新定位的有效性，我们进行了一个受试者内实验，采用对接任务将适应性与非匹配的代理对象（即造泡沫球）进行比较和匹配的形状支柱进行比较。在我们的研究中，Adaptic坐在用户前面的桌子上，并改变了grasps之间的形状，为放置在不同虚拟位置中的各种虚拟对象提供匹配的触觉反馈。结果表明幻觉令人信服：用户认为他们正在使用单个自适应设备在不同的虚拟位置操纵几个虚拟对象。与适应性的对接性能（综合时间和精度）与没有触觉重新定位的道具相当。
精确雷达定位的神经误差协方差估计
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位，尤其是在基于激光雷达的地图匹配中，由于数据中的退化，这很容易出现错误。大多数传感器融合技术，例如卡尔曼过滤器，都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是，获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于神经网络的框架，用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标，我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中，我们实现了2 cm的定位准确性，这是该域的显着增强。
智能车辆定位的自适应多传感器融合
I。i ntelligent i ntelligent载体（IV）是行业和学术界的热门话题[1]，而本地化是IV的关键组成部分，可提供对其状态的强大和准确估计[2] - [4]。IV配备了许多传感器，例如GPS，惯性测量单元（IMU），光检测和范围（LIDAR）和相机。IMU给出了IV状态的连续性解决方案，其陀螺仪遭受了时间变化的偏见和不确定的声音，以及IMU的位置和方向估计的准确性随着时间的推移而恶化。在[5]中，提出了一个结合深神经网络的Kalman滤波器（KF），以估算死亡折线的噪声参数。在[6]中，使用仅具有IMU数据的神经网络获得了位移分布的先验。然后，将先验信息与扩展的KF（EKF）集成以估算状态。此外，传感器融合用于在文献中提供更准确的结果[7]，[8]。许多GPS/IMU系统已开发用于IV定位。全球位置和速度由GPS提供，同时，从IMU估算了局部位置，方向和速度。GPS/IMU系统可以在许多情况下提供强大的本地化解决方案。但是，GPS在
温和的怀疑论至定位的第一代...
摘要这项研究报告了我们关于遗传主题“ UUU的堕落”的严重缺陷的发现，如•Matthaei-Nirenberg Poly-U实验在1961年从未提及第一遗传代码UUU的退化性质。• Ochoa's experimental conclusion “3U:phe, 2U1C:phe” was lack of the chemical transforming process between “20 groups of 3 nucleotides (or 20 species of amino acids)” and “64 linear nucleotide triplets( or 64 times of amino acids frequency), the mathematical transformation of three consecutive nucleotides on Watson-Crick model of DNA from 64 linear triplets to 20三角形（在Gamow对钻石代码的观察中）永远不可能使“ 20种氨基酸”重复为“ 64次氨基酸”，而Ochoa的UUU既不是三个U，也不是线性三胞胎UUU•UUU退化涉及的许多概念严重违反了1961年的Matthaei-Nirenberg Poly-U实验。•在数学中，参数阵列（1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：3，1：6，1：6，1：6，1：6，1：6，1：6，1：6，1：6; 6也不是deg isher deg is of deg nover of。因此，可以选择每个氨基酸的“膨胀值”，以对应Gamow中的三胞胎的任何值 - Crick“编码”建议。•摆动假说只会改变反登激，不会改变tRNA上的氨基酸物种。•在化学中，多 - （u，c）在非尼伦贝格实验中产生多phe严重违反了Matthaie-Nirenberg实验中产生的多phe。最后，我们建议取消UUU堕落的概念，即：“ UUU退化为UUC”无法在生化科学中建立。• No biochemists find the model protein in which the phenylalanine has only 2 shares, nor the total proportion among different amino acids are as “(1:1:2 :2,:2 :2:2 :2 :2 :2:2 :3:4 :4:4:4:4:6:6:6) “, and in which the model nucleic acid has 64 triplet (each triplet codon displays once in the model nucleic酸）。
药物研发中早期定位的重要性
在生命科学领域，众所周知，在 SOC 上取得的最小治疗进展并不总是能保证市场领先地位或商业成功。在位优势，例如较高的处方者意识和优质的市场准入，通常会掩盖新进入者在相同核心终点内的边际改进。因此，公司需要问的关于其开发渠道的问题不仅仅是他们是否能够击败 SOC，而是需要多大程度的改进才能实现有意义的吸收。在 POC 试验之后，一个项目将受益于努力与目标处方者进行终点和阈值测试，目的是了解取代 SOC 需要什么程度的疗效。如果该研究表明阈值将存在技术风险，那么创造尽可能多的差异化机会可能很重要。纳入额外的终点可以提供
从流量引导的纳米级定位的设计空间探索
纳米式设备为人类血液中的流动引导定位提供了引物。这种本地化允许将感知事件的位置分配给事件本身，从而沿着早期和精确的诊断方面提供益处，并降低了成本和侵入性。流引导的定位仍处于基本阶段，只有少数针对问题的作品。尽管如此，对解决方案的性能评估已经是以一种非标准化的方式进行的，通常是按单个性能指标进行的，并且忽略了在这样的规模（例如Nanodevices的Lim-Is-Ised Energy）中相关的各个方面，并且对于这种挑战性的环境（例如，在B-Body Thz peragation In-Body Thz Propagation中极端衰减）。因此，这些评估的现实主义水平较低，不能客观地进行比较。为了解决这个问题，我们说明了情景的环境和规模相关的特点，并评估了沿一系列异构性能指标（例如本地化的准确性和可靠性）沿着一组异构性能指标的两种最先进的流动定位方法的性能。
青少年冰球运动中冰面定位的物体检测
摘要 运动相关的脑损伤是一个紧迫的问题，特别是在冰球等高强度运动中，撞击速度在确定头部撞击程度和随后的受伤风险方面起着重要作用。然而，现有的测量撞击速度的方法，如 GPS 跟踪和手动视频分析，成本高昂，难以使用，尤其是对于青少年联赛而言。本研究介绍了一种使用计算机视觉从 2D 视频中确定球员速度的自动化、经济高效的方法。第一步是定位场地，通过一种新方法使用 YOLOv5 检测冰面上的特定地标。凭借超过 9,900 张带注释图像的数据集，YOLOv5 表现出色，在 80% 的置信水平下实现了 0.99 的 F1 分数和精确召回率，在 IoU 阈值为 0.5 和 0.5:0.95 时分别实现了 98.5% 和 64.5% 的 mAP 分数。通过每帧检测至少四个地标，计算单应性矩阵以获得自上而下的视图，从而完成定位过程。这种方法实现了 0.96 的平均 IoU，验证了其在现场定位中的准确性，并展示了其在提高冰球撞击速度测量的可及性和成本效益方面的潜力。
用于微电子缺陷定位的无损叠层衍射成像
使用叠层扫描技术，样品被聚焦在微芯片上小点上的相干同步加速器 X 射线束照射，衍射光束由像素检测器在远场检测。样品逐步穿过光束，直到扫描到整个感兴趣的区域。扫描期间照亮的区域需要重叠，导致步长小于光束直径。叠层扫描技术需要过采样，因为检测器只测量强度。使用迭代算法，仍然可以检索衍射同步辐射的相位信息。根据衍射图案、光束形状以及样品与检测器之间的距离，该算法可以将收集的数据重建为高分辨率图像，无论是 2D 还是 3D。简而言之，该算法计算样品后面的波场到达探测器的路径，其中波场的振幅被像素探测器记录的强度数据替换。之后，更新波场并进行另一次迭代。当感兴趣的区域深埋在结构内部时，可能需要事先准备样品。因此，在某些情况下，必须通过聚焦离子束铣削使感兴趣的区域可用于叠层成像。