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波前塑形提高了散射介质的透明度：评论
光可以在多个自由度（例如空间，时间，波长，振幅，相位和极化）中并行处理和处理信息。因此，在过去的几十年中，它一直是信息观察，传输和汇编的重要工具。光学技术是必不可少的，从跟踪天文学的恒星轨迹到观察生物医学细胞的微观结构。但是，如果光在散射环境中传播，例如无序的材料，生物组织和多模纤维（MMFS），则折射率的不均匀分布将为携带的信息增加随机扭曲。1 - 3这种现象显着恶化了传统光学技术的性能。生物医学尤其受到影响。高分辨率成像和高精度激光疗法通常依赖弹道光子或quasiballistic光子4 - 6
回顾纸纸实时道路车道检测
Sevagram，Wardha指导者：H.S.Belsare摘要：在这项研究中，一种新型的自动驾驶汽车导航算法，避免了与行人和临时障碍的碰撞。提出的算法通过使用RGB-D深度传感器来预测临时障碍和徘徊的行人的位置。考虑到这些环境不确定性，介绍了唯一的临时视觉流动性规则。提出了一种深入的增强学习（DRL）算法作为决策技术（以引导自动驾驶工具无事发生）。比较了深层Q-NETWORK（DQN），双重Q-Network（DDQN）和Dueling Double Deep Q-Network（D3DQN）算法，并且D3DQN的负率最少。我们使用CARLA模拟环境测试了算法，以检查RGB-D和RGB-LIDAR的输入值。构成综合神经网络D3DQN的一系列算法被选为最佳DRL算法。在减慢城市流量的建模中，RGB-D和RGB-LIDAR产生的结果基本相同。修改了更新的儿童驾驶汽车的自动驾驶版本，以证明拟议算法的实时效率。索引术语：自动驾驶工具，深度加固学习，临时凸进，避免障碍物，车道检测，对象检测。1。引言临时或临时障碍，例如路障，坑洼，速度颠簸和漫游行人，可能会为印度和类似国家的自动驾驶车辆提供挑战。另外，自动驾驶车辆可以使用Vanet（车辆临时网络）与路边单元或另一个移动车辆进行通信，以收集有关事故，道路障碍，交通拥堵和天气状况的最新信息。这种类型的信息对于允许自动驾驶车辆安全行驶并防止道路事故也很重要。研究人员已将传感器安装在车辆上，以识别临时障碍，例如，一些研究人员使用这些传感器来指导自动驾驶车辆，例如，一些研究人员开发了一种基于智能手机的Ad Hoc-Obstacle检测算法。同时，在中央服务器上记录了有关已确定障碍物（类似位置）的信息，并用于提醒其他驾驶员在同一道路上行驶的驾驶员。
XM250 近距离地形塑形障碍增量
• 针对近邻威胁的新能力 • 通过地面和子弹药传感器自主攻击敌方车辆 • 权限区（ZOA）直径为 100 米 • 可抵抗主动防护系统、烟雾、热、射频遮蔽和机械突破 • 可回收和可重复使用 • 网络能力 • 远程控制 • 控制交接 • 三个可手动选择的持续时间/自毁计时器（4 小时、48 小时或 15 天） • 第一种美国陆军变体将于 30 财年投入使用 • 为友军提供行动自由的开关-开启-开启能力
afbr-s4xx：简要介绍硅光电塑件
光感应应用正在迅速渗透到生活和技术的越来越多方面。在沟通，消费者，医学，生命科学，安全和安全以及汽车的一系列行业中发现了光感应应用。在许多这样的行业中，相当不敏感和缓慢的光电探测器就足够了。但是，在其他行业中，灵敏度和速度是必不可少的参数。其中一些应用包括生物医学（例如，DNA测序，流式细胞术和免疫测定分析），医学成像（例如，X射线，CT和分子成像），安全性和安全性（辐射光谱法），3D范围（LIDAR）以及高能物理学实验。在这些情况下，诸如硅光电层（SIPM）之类的特殊光电探测器起着至关重要的作用。
在平面的光线上超过塑料中的增强结构
图3。（a）从左到右的顶行：边缘SEM，能量色散光谱（EDS）分析，显示了TIO 2纳米分布的分布以及高指数平面化a 〜4.25 µm和H〜1.8 µm的高指数平面底物S的红色激光衍射模式。 （b）中排：平面底物u的边缘SEM和红色激光衍射模式（A〜16 µm，H〜4.1 µm）。请注意大型无特征中央和六角形散射模式。（c）A 〜15 µm和H〜7 µm的近距离商业MLA的光学图像，以及（d）平面化弥漫性随机结构（基板M）的光学图像； OLED均在所有这些PE上用TiO 2纳米颗粒的高指数像素层制造。
纸的类型（文章
摘要：这项研究表征了与牛牛饲养场，环境因素以及气候对空气传播细菌指标和病原体发生的距离的影响。从五个饲养场中收集了6个月内的三个洪水样品，每个空气样品包含6000升空气。空气样品被加工到富含TSB的空气过滤器上，QPCR筛选，然后QPCR固定，以确认可疑的大肠杆菌O157，非O157-硫酸 - 茶毒素产生的大肠杆菌（STEC），STEC），SALMONELLA，SALMONELLA和E. COLI。还收集了大肠杆菌的直接枚举。尽管未针对300个样品确认细菌病原体，但在16.7％（50/300）样品中检测到大肠杆菌，总平均浓度为0.17 cfu/6000 l空气。逻辑回归分析显示，与来自饲料的> 610 m（2000 ft）距离相比，近距离样品的大肠杆菌几率更高，以及与气象学因素，一天中的抽样小时以及存在粉尘生成的活动，例如耕种或附近的车辆或附近的车辆交通。缺乏细菌病原体检测表明，附近饲养场的空气降低可能不是叶状绿色细菌病原体污染的重要机制。我们的研究结果提供了数据，以告知未来的产品安全指导。
纸的类型（文章
摘要：由其驱动的服务的广泛全球化和快速的技术进步增强了组织在引入创新产品和服务方面的竞争力。在值得注意的创新中是企业资源计划（ERP）。计算机科学中不可或缺的领域，称为人工智能（AI），正在进行变革性的整合到各个行业。鉴于其广泛而复杂的性质，掌握人工智能的概念及其在各种业务应用中的应用至关重要。本文的主要重点是深入企业资源计划中的人工智能领域及其利用。该研究不仅探讨了人工智能，而且还会详细介绍机器学习，深度学习和神经网络等相关概念。借鉴了现有文献，本研究研究了讨论人工智能与ERP交集的各种书籍和在线资源。研究结果表明，由于AI，机器学习和深度学习方面的显着进步，AI的影响很明显，因为企业在不同ERP领域的分析效率提高了。人工智能在许多ERP领域广泛使用，特别着重于客户支持，预测分析，运营计划和销售预测。
乡村纸蒙古
2。关于财政支持•自2020年以来，贷款选择一直在4个阶段组织，并使用国际和财务分析方法进行了经济计算和风险评估。•通过中小型企业发展基金和商业银行，每年收到的一项优惠贷款总共961或100-270个项目，创造了5,190个工作岗位，并在5年内节省了3,565个工作岗位。•通过商业银行授予中小型生产商的贷款利率降低了2.2％-2.6％。•引入了保护企业家的信用风险保险系统。•引入了中小型企业发展基金（https://sme.gov.mn/visualdata）的贷款信息系统，并将项目接受和选择的阶段完全数字化。以这种方式，贷款选择和相关信息向公众开放，并且向公众报告已加速。