XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System未对准
<出售的蓝色Lavazza胶囊的碳烙印的Diva估计值
1。引言气候危机对咖啡行业带来的挑战是多种多样的：因此，Lavazza参与了所有环境解决方案的研究，以满足减少其环境影响的需求。实际上，从2020年开始，该小组促进了一条旨在达到完整碳中立性的路径，称为“路线图至零”。这条路径提供了三个主要的工作阶段，即对其碳排放的定量，还原和补偿。意识到并非所有排放量都可以减少，Lavazza集团通过支持有助于可持续发展和遏制温室气体排放的项目，采取了薪酬策略。 其中是Lavazza蓝色胶囊，其生命周期的所有阶段（从摇篮到坟墓）的二氧化碳排放量从2021年开始被中和。意识到并非所有排放量都可以减少，Lavazza集团通过支持有助于可持续发展和遏制温室气体排放的项目，采取了薪酬策略。其中是Lavazza蓝色胶囊，其生命周期的所有阶段（从摇篮到坟墓）的二氧化碳排放量从2021年开始被中和。是Lavazza蓝色胶囊，其生命周期的所有阶段（从摇篮到坟墓）的二氧化碳排放量从2021年开始被中和。为确保所有胶囊一旦购买，已经得到了补偿，就进行了碳足迹（CFP）估计研究。根据ISO 14067 Norm [1]，计算是基于2024年估计的销售额，以及由独立第三机构验证的1个平均咖啡胶囊的CFP。为了确保估计计算的准确性，将在所有最终销售数据可用时重新计算2024碳烙印。如果在2024年的估计排放值与销售12个月后穿着的估计排放值之间存在未对准（超额和缺陷），我们将继续纠正它（例如，通过比碳信用额大的卷来互动）。这种关系的目的是根据所采用的报告标准来解释蓝色胶囊的碳烙印的定量，并提出相对结果。
fMRI-SI-STBF
通过整合功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）的多模式功能神经影像学（EEG）具有高时空分辨率恢复大脑活动的希望，这对于神经科学研究至关重要，这对于神经科学研究和临床诊断至关重要。然而，fMRI和脑电图活动之间的局部化的未对准可能会降低fMRI约束的脑电图源成像（ESI）技术的准确性。以数据驱动的方式利用fMRI和EEG的互补时空分辨率，我们提出了一种基于fMRI源的脑电图/fMRI融合的方法，称为fMRI源成像，基于时空范围的基础函数（fMRI-SI-SI-STBF）。fMRI-SI-STBF采用了从fMRI和EEG信号定义为经验贝叶斯框架内定义的群体和EEG信号的协方差组件（CCS）。此外，fMRI-SI-STBF代表当前源矩阵作为矩阵分解的几个未知时间基函数（TBF）的线性组合。使用变异性贝叶斯推断，基于EEG数据自动确定了fMRI信息和EEG信息的CCS以及TBFS的数字和fro孔的相对贡献。我们的结果表明，fMRI-SI-STBF可以有效利用ESI的有效fMRI信息，并且对无效的fMRI先验是可靠的。这种鲁棒性对于实际ESI至关重要，因为fMRI先验的有效性通常不清楚，因为fMRI是对神经活动的间接度量。此外，与仅使用空间约束的方法相比，fMRI-SI-STBF可以通过纳入时间结合来提高性能。对于数值模拟，fMRI-SI-STBF比现有的EEG-FMRI ESI方法（即FWMNE，fMRI-SI-SBF）和ESI方法更准确地重建源，位置和时间课程，而没有fMRI的方法（即乘火mri）（即wmne si si si si si si si si si s si i sipb）较小的空间色散（平均SD <5 mm），定位误差的距离（平均DLE <2 mm），形状误差（平均SE <0：9）和较大的模型证据值。2021由Elsevier B.V.
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
胎儿脑部 MRI 的回顾性运动估计
自 20 世纪 80 年代以来，磁共振成像 (MRI) 就已用于研究发育中的胎儿大脑。然而，运动 (母亲和胎儿的) 一直是一个真正的挑战，限制了所获取图像的探索能力。在产前成像中，大脑的完整图像实际上是一堆 2D 切片。这些采集通常沿空间的三个轴进行，以便为放射科医生提供大脑的 3D“视觉”。切片的采集时间通常足够短 (少于 1 秒) 以“冻结”运动。因此，受试者的运动主要会引起几何失真伪影，即 2D 切片的堆叠不能直接反映大脑的 3D 几何形状。因此，有必要回顾性地估计运动以重建胎儿大脑的 3D 图像 [1]。胎儿数据重建的主要方法称为“切片到体积配准”的 SVR，该方法基于两个步骤：估计相对运动，然后融合数据 [2–4]。在产前成像的情况下，配准问题属于 2D-3D 类型，即我们必须估计切片和参考体积之间的运动。此参考体积也是我们想要重建的图像，因此是未知的。从对参考体积的首次估计，通过最小化当前切片和参考体积之间的对齐标准来估计每个切片的对齐。然后根据为每个切片估计的变换集重新计算后者。重建体积的质量在很大程度上取决于切片配准的质量。该过程以迭代方式重复，直到算法收敛。为了使这些方法对受试者的运动更具鲁棒性，已经开发了深度学习方法 [5,6]。然而，基于迭代重建的方法对于分析临床常规获取的大型图像数据库仍然不够稳健。因此，有必要检测出未对准的切片，以便不将它们包括在重建步骤中[7,8]或减少它们对重建的影响[9]。为了解决这个问题，一种解决方案是通过使用正交切片的交点并将它们的对应关系强加到 3D 交点 [10]，将切片的运动校正与重建步骤完全分开。这种方法可以独立解决切片运动校正和 3D 体积重建的问题。在本文中，我们开发了一种使用机器学习方法来估计与未对准切片检测相关的切片运动的方法。所提出的方法称为 ROSI，即“基于正交切片交点的配准”。对合成和真实数据进行的评估表明，与 SVR 方法相比，所提出的方法更有吸引力。
一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。
埃格林空军基地 F35A AIB Report_Signed.pdf - 空军 JAG 军团
执行摘要 F-35A，T/N 12-005053 佛罗里达州埃格林空军基地 2020 年 5 月 19 日 2020 年 5 月 19 日晚 2126L，事故飞机（MA），一架尾号为 (T/N) 12-005053 的 F-35A 飞机在佛罗里达州 (FL) 埃格林空军基地 (AFB) 的 30 号跑道上坠毁。这架 MA 由第 58 战斗机中队 (FS)、第 33 作战大队 (OG) 操作，隶属于第 33 战斗机联队。事故飞行员 (MP) 安全弹射，但受伤没有生命危险。这架价值 175,983,949 美元的 MA 翻滚、起火并被彻底摧毁。在进近和着陆过程中，MP 设定并保持 202 节校准空速 (KCAS)。飞机以大约 50 KCAS 的速度快速着陆，比着陆要求的倾斜度浅约 8 度，迎角为 5.2 度。飞机着陆持续了大约五秒钟，之后 MP 弹射。飞机机头以高速下降，前起落架在主起落架之后立即接触跑道。接下来，MA 经历了一次明显的机头高弹跳。在最初的弹跳之后，MP 进行了操纵杆输入，试图恢复并设定着陆姿态。然而，MP 的操纵杆输入很快就与飞机俯仰振荡和飞机控制周期不同步。接地两秒后，MP 设定并保持后操纵杆，这通常会使飞机机头抬高。在指挥后操纵杆约一秒钟后，飞行员还指挥油门全开加力燃烧器。这两个动作都与试图建立一种姿态一致，这种姿态将允许飞机起飞并复飞以进行另一次着陆尝试。尽管飞行员保持后操纵杆三秒钟，水平稳定器仍保持完全向下偏转，这会使飞机机头向下。在多次且逐渐恶化的弹跳后试图复飞失败后，MP 松开操纵杆进行弹射。AIB 主席根据大量证据发现，事故首先是由 MA 以 202 KCAS 速度着陆引起的，其次是由 MA 飞行控制面（即飞机尾部）在着陆时与 MP 输入相冲突引起的，导致 MP 无法从飞机振荡中恢复。AIB 主席还根据大量证据发现，另外四个因素是导致事故的重要因素。根据美国法典第 10 章主要影响因素包括：MP 在着陆时开启了速度保持功能并使用了备选交叉检查方法，MP 头盔显示器未对准导致 MP 在飞行的关键阶段分心，MP 因疲劳导致认知能力下降，并且 MP 缺乏飞行控制逻辑的系统知识。§ 2254(d) 事故调查员在事故调查报告中对事故原因或促成事故的因素的意见（如果有）不得被视为因事故引起的任何民事或刑事诉讼的证据，此类信息也不得被视为美国或这些结论或声明中提及的任何人承认承担责任。
高光文件
作为其科学文献服务的一部分，NLM提供了对各种文章的访问权限。请注意，在NLM数据库中包含并不意味着与NLM或美国国立卫生研究院的内容认可或同意。了解更多信息：PMC免责声明| PMC版权通知。**倍感**嗜好是一种眼睛状况，通常在孩子疲倦，压力或患病发作时，一只眼睛倾向于向上指向。当融合的刺激不足时，会发生这种情况，从而使一只眼睛的视线比另一只眼睛更高。如果偏差低于另一只眼，则称为垂体。**嗜好的类型***左phoria（l/r）：左眼的视线与另一只眼睛向上偏离。*右心（R/L）：右眼的视力与另一只眼睛向上偏离。**嗜好的原因**原因是各种各样的原因，包括先天性和可收到的条件。在儿童中，由于其对双眼视力发展的损害很少。在成年，创伤，梅毒，痛风和病理状况可能会引起它。过去或现在的常见疾病的历史经常随之而来。**倍感症状**最常见的症状是向上的眼动，可能并不总是存在。其他症状包括： *双视力 *视力模糊 *似乎在页面上移动的单词 *眼神 *头痛 *难以集中 *与流利的阅读心脏的困难是一种条件，在这种情况下，当双眼视力受到破坏时，一只眼睛会向上偏离，与表现出的斜视相同，总是存在。它通常是潜在的，可能会导致诸如需要注意的任务期间眼睛疲劳，头痛和视力模糊之类的症状。一项全面的眼科检查，其覆盖式测试诊断等测试。了解这种情况对于有效的治疗策略至关重要，因为它会影响生活质量。传统治疗方法包括带有棱镜的矫正镜头，以使每只眼睛看到的图像和减轻症状相结合，在某些情况下是手术干预。棱镜眼镜是根据个人需求定制的，而标准纠正镜有助于提高视力并减少因折射率重大错误而引起的压力。视觉治疗是另一个关键组成部分，由结构化练习组成，这些练习可以改善眼睛肌肉协调和双眼视力控制。视力疗法的关键组成部分包括眼部肌肉运动以增强眼外肌肉和融合训练，以将两只眼睛的图像结合到单一相干图像中。嗜好的症状可能包括双视力和眼睛应变。建议在近乎阅读或进行近距离工作等近乎任务中提高视力，建议进行住宿和融合培训练习。如果该病情严重或对非手术治疗没有反应，则可以考虑手术。斜视手术调节眼部肌肉张力以更好地排列，通常由专门从事斜视手术的眼科医生进行。手术通常保留在保守措施失败或症状大大损害视力和生活质量的情况下。定制视力疗法也可用于管理此情况。目标是实现更好的眼对准，减少症状并改善双眼视力。为了管理心疗法，鼓励患者改变自己的生活方式，并采取支持措施，例如在视觉任务期间保持足够的照明，定期休息，促进良好的视觉卫生，例如保持安全距离与屏幕的安全距离以及使用适当的姿势。与眼保健专业人员的定期随访有关跟踪状况和调整治疗计划至关重要。医疗技术的最新进展和对嗜好的了解导致了新的治疗方法，为改善结果提供了新的希望。这些创新旨在为患者提供更有效，方便和长期的解决方案，以管理其状况。棱镜技术的进步导致高清棱镜提供了更清晰的视野和更好的对准，减少了视觉扭曲和不适。镜头制造业的创新导致了蓝光过滤镜头和数字屏幕适配器，从而减轻了由于长时间使用屏幕的症状。这些技术减少了眩光，改善对比度并改善整体视觉舒适感，使患者更容易在数字环境中管理phoria。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术正在通过为患者提供沉浸式和互动练习来改变视力疗法。这种方法使视力疗法更容易访问和方便。这些非侵入性方法可以改善大脑对眼睛比对和双眼功能的控制。基于VR的程序通过实时反馈改善了眼部肌肉协调和双目功能，而AR技术在模拟现实世界情景的各种环境中提供了互动练习。研究人员正在研究神经调节技术，例如经颅直流电流刺激（TDC）和经颅磁刺激（TMS），以增强心phoria的视觉治疗结果。先进的眼睛跟踪技术已得到显着改善，通过精确衡量未对准和跟踪治疗进度，可以更有效的治疗计划。此数据允许个性化方法并跟踪干预功效。基因疗法和再生医学等新兴领域通过在其分子水平上解决过度晶体来承诺。干细胞疗法在再生受损的眼组织，可能纠正长期未对准的情况下显示出了希望。过度的患者可能会从这种治疗中受益，从而增强肌肉和神经途径的生长。随着个性化医学的进步，医疗保健提供者可以根据基因组成和视觉特征制定量身定制的计划。遗传测试有助于确定促成心疗法的特定因素，从而实现靶向干预措施。生物特征分析使用先进的成像技术来评估每个患者的独特视觉特征，从而指导选择纠正镜，视力疗法或手术干预措施。