XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System眼瓶
Nalgene PETG瓶的性能在–70°C
用于研究或进一步制造。不是用于诊断或直接施用人类或动物。©2021，2024 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明，否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。Micro Tenn和Tenney是SPX热产品解决方案的商标。能源之星是美国环境保护局的商标。col36233 0924
美国迈向 PET 瓶循环经济
• 使用详细的质量流模型对生命周期的所有阶段进行建模 • 用数学方法对约束进行建模 • 用再生树脂、焚烧电力、柴油和增强聚合物树脂模拟原生树脂 • 模拟新颖的回收途径 • 提高区域分辨率 • 计算循环性和 LCA 指标。
超过 COVID-19 疫苗瓶或注射器的使用期限
某些操作效率可能会使诊所受益，这些操作效率支持将疫苗制备步骤与疫苗注射步骤分开。例如，当诊所准备并预先将疫苗抽入注射器或在一个区域将疫苗准备在药瓶中，然后将预抽注射器或药瓶运送到另一个地点进行注射时，可能会发生这种情况。首先使用丢弃时间最早的预抽注射器以避免浪费至关重要。如果使用预抽注射器，请考虑以下制造商发布的信息，以支持药瓶和预抽注射器中疫苗的稳定性。
定量图像 - 微型塑料 - 瓶中 -
Vital 1.2 *，Rud J.B. Peters 1，Hans-Gerd Janssen 2.3，Anna K.B. Peters 1，Hans-Gerd Janssen 2.3，Anna K.
定量图像 - 微型塑料 - 瓶中 -
Vital 1.2 *，Rud J.B. Peters 1，Hans-Gerd Janssen 2.3，Anna K.B. Peters 1，Hans-Gerd Janssen 2.3，Anna K.
注视眼动的实际应用...
在各种各样的研究环境中，微扫视和其他注视眼球运动的记录为实际问题提供了见解和解决方案。本文，我们回顾了有关注视眼球运动（尤其是微扫视）在应用和生态有效场景中的文献。最近的技术进步使得在观察者执行各种任务时，可以在现实世界中进行非侵入式注视眼球运动记录。因此，注视眼球运动测量已在多种现实世界场景中获得，例如与驾驶员疲劳、宇航员前庭感觉剥夺和精英运动员训练等有关。本文，我们介绍了注视眼球运动研究的实际应用的最新进展，研究了其未来的潜在用途，并讨论了在现有眼球运动检测技术中加入微扫视测量的好处。当前证据支持将注视眼球运动测量纳入现实世界环境，作为开发新的或改进的眼球运动评估工具的一部分。随着价格实惠的高速、高空间分辨率眼动仪变得越来越普遍，注视眼球运动测量在现实世界中的应用只会变得越来越大、越来越广泛。
基于眼动的人 - 计算机...
1,2,3,4 Mahaguru技术研究所，Kattachira摘要：人类计算机互动（HCI）重点关注人员与计算机之间的界面和互动。 HCI的主要目标是设计一个使人们以新颖方式与计算机互动的环境。 人们用来互动的最重要方法之一是眼动和眼睛眨眼，尤其是对于身体残疾的人。 本文基于眼睛眨眼和面部运动提出了一种屏幕上的计算机交互方法。 这两个主要组成部分是图像处理，以检测眼睛，面部运动和闪烁的眼睛。 面部图像由计算机的相机捕获，然后用于确定眼睛位置和尺寸。 这是根据著名的“ 68点”和面部检测方法的面部网格系统完成的。 在此系统中使用眼睛眨眼来输入类似于用户按下键盘上的“ Enter”按钮的字符，并且使用面部运动来移动光标类似于使用鼠标的使用。1,2,3,4 Mahaguru技术研究所，Kattachira摘要：人类计算机互动（HCI）重点关注人员与计算机之间的界面和互动。HCI的主要目标是设计一个使人们以新颖方式与计算机互动的环境。人们用来互动的最重要方法之一是眼动和眼睛眨眼，尤其是对于身体残疾的人。本文基于眼睛眨眼和面部运动提出了一种屏幕上的计算机交互方法。这两个主要组成部分是图像处理，以检测眼睛，面部运动和闪烁的眼睛。面部图像由计算机的相机捕获，然后用于确定眼睛位置和尺寸。这是根据著名的“ 68点”和面部检测方法的面部网格系统完成的。在此系统中使用眼睛眨眼来输入类似于用户按下键盘上的“ Enter”按钮的字符，并且使用面部运动来移动光标类似于使用鼠标的使用。
眼动追踪调查 - NSF-PAR
1 博士生，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔 电子邮件：shiyangming@ufl.edu 2 本科生，香港城市大学建筑及土木工程系，香港。 电子邮件：yzheng44-c@my.cityu.edu.hk 3 副教授，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔（通讯作者）。 电子邮件：eric.du@essie.ufl.edu 4 博士生，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔 电子邮件：qizhu@ufl.edu 5 博士德克萨斯州农工大学建筑学院建筑科学系学生，德克萨斯州大学城。电子邮箱：liux2017@tamu.edu
眼控制鼠标光标
瑜伽近年来已成为世界各地许多人生活的常规部分。这对必要的瑜伽姿势进行了科学研究。瑜伽姿势估计是一种计算机视觉技术，可以预测人体的位置或姿势。姿势检测算法已被证明可用于姿势识别和提高瑜伽姿势的准确性。在当今的现代时代，ML和DL技术已被证明对于对象发现任务很重要。我们可以有效地使用该模型来识别不同重要的身体部位并实时估算用户姿势。为实现这一目标，我们用不同的瑜伽姿势图像训练模型。当图像被送入姿势估计模型时，它通过执行特征提取来分析图像并识别身体部位，表明其在屏幕上的位置。此外，该模型为每个检测提供了一个置信值，表明给定图像正确识别为输入的可能性。我们使用了不同的瑜伽姿势，例如骆驼姿势，下dog姿势，女神姿势，木板姿势，树姿势，Warrior2姿势来训练该模型，这使其在识别各种姿势方面非常准确。这项研究的主要目标是使用此检测技术来帮助人们确定他们正在执行的瑜伽姿势。此外，我们还解决了当前系统的缺点，例如它们的准确性差，高处理成本以及对各种身体形状和瑜伽样式的适用性限制。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法来创建瑜伽立场检测系统。建议的技术旨在通过提供更精确，有效和广泛适用的解决方案来识别瑜伽姿势和产生反馈的方法，以改善当前系统的缺点。总体而言，基于技术的工具在我们的研究中的应用可能有助于设计更多定制和成功的瑜伽实践。我们的发现可以帮助构建虚拟助手和智能瑜伽垫等应用程序，从而改善瑜伽实践的可访问性和个性化。