XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System视觉检测
使用人工智能的假冒产品监控系统
首先，像下图这样构建图像背景，然后构建文本显著性，即在视觉处理背景下的图像的独特特征。字符识别意味着允许计算机识别书面或印刷字符（例如数字或字母）并将其转换为计算机可以使用的形式的过程。字符识别器 - ABBYY 我们首先使用领先的商业 OCR 引擎 ABBYY 对文本显著性执行字符识别。ABBYY 接收图像作为输入并输出该图像中识别出的字符。然后通过文本提示编码（即二元语法和三元语法）完成字符检测，最后通过视觉提示编码完成视觉检测这两者使用对象粒度分类进行分类，最后的结果是徽标检索。
趋势微型临界点
这种整合的战略好处包括转发检测事件的能力和Intrusion Feelention Feltery Protection Station Statige to Trend Vision One，以进行相关检测和其他高级分析。这可以实现更高质量的警报和更主动的事件发现。通过选择过滤器并将策略直接从趋势愿景一号开始到提示点SMS配置文件来减轻CVE风险。趋势视觉检测到的威胁也可以在网络层上进行操作，从而使您能够在检测后的几分钟内阻止可疑对象，并破坏网络关键位置的攻击。此外，可以自动发送由SMS检测到的URL，以通过云沙盒进行分析，而无需任何其他基础架构。分析了URL后，您可以在趋势视觉One Sandbox Analysis应用程序上查看结果。
光遗传学白噪声刺激揭示的 V1 脉冲感知权重
在视觉引导的行为过程中，感觉输入和其相关的行为反应之间可能只相隔数百毫秒。不同时间发生的脉冲如何整合以驱动感知和行动仍不清楚。我们提供了随机的光遗传刺激序列（白噪声）来激发雌雄小鼠 V1 中的抑制性中间神经元，同时让它们执行视觉检测任务。然后，我们对光遗传刺激进行了反向相关分析，以生成神经元行为内核，这是一个无偏、时间精确的估计，用于估计在视觉刺激开始前后不同时刻抑制 V1 脉冲如何影响对该刺激的检测。电生理记录使我们能够捕捉到光遗传刺激对 V1 响应性的影响，并揭示了最早的刺激诱发的脉冲在引导行为方面具有优先权重。这些数据证明，白噪声光遗传学刺激是理解如何解码神经元群体中的脉冲模式以产生感知和动作的有力工具。
无损检测中人为因素研究回顾。
ASME 美国机械工程师学会 BAM 德国联邦材料研究与测试研究所 CFR 美国联邦规章 COD 裂纹张开位移 CVI 近距离目视检查 DPI 着色渗透检查 DSM 异种金属焊缝 EPRI 电力研究机构 FMEA 故障模式影响分析 HF 人为因素 IGSCC 晶间应力腐蚀开裂 ISI 在役检查 LPT 液体渗透检测 MPI 磁粉检测 NDE 无损检测（也称为 NDT 或 NDI） NDI 无损检测（也称为 NDE） NDT 无损检测（也称为 NDE） NRC 核管理委员会 OE 操作经验 PANI 工业 NDE 评估计划 PDI 性能演示研究所 PISC 钢部件检查计划 POD 检测概率 RES 核管理研究办公室 ROC 相对操作特性 SATO 速度/精度权衡 SKI 瑞典语核电督察局 TOMES 任务、操作员、机器、环境和社会模型 英国 英国 美国 美国 UT 超声波检测 VT 视觉检测
立足过去，展望未来
一般成员 Frank E. Abboud，英特尔公司 Uwe FW Behringer，UBC Microelectronics Ingo Bork，西门子 EDA Tom Cecil，Synopsys 公司 Brian Cha，Entegris 韩国 Aki Fujimura，D2S 公司 Emily Gallagher，imec Jon Haines，美光科技公司 Koji Ichimura，大日本印刷株式会社 Bryan Kasprowicz，HOYA Romain J Lallement，IBM 研究 Khalid Makhamreh，应用材料公司 Kent Nakagawa，Toppan Photomasks 公司 Patrick Naulleau，EUV Tech 公司 Jan Hendrik Peters，bmbg consult Steven Renwick，尼康 Douglas J. Resnick，佳能纳米技术公司 Thomas Scheruebl，卡尔蔡司 SMT GmbH Ray Shi，KLA 公司 Thomas Struck，英飞凌科技股份公司 Anthony Vacca，自动视觉检测 Andy Wall，HOYA Michael Watt， Shin-Etsu MicroSi Inc. Larry Zurbrick，是德科技公司
微生物学重点8.1
使用传统的与改进的含有色彩基质的培养基制剂是当前在微生物学领域中的重要主题。这种进步背后的动力是培养基的生产，这将使微生物的检测和鉴定更加快速，更可靠。发色底物（例如ONPG，X-GAL或X-GLU）以及培养基的指定选择性，是发色介质背后的简单原理。目标生物的特征是特定的酶系统，这些酶系统将底物代谢以释放发色原（见图2）。然后，可以通过直接观察液体汤或琼脂板上的菌落中的明显颜色变化来视觉检测到发色原。有时可以直接确认目标生物，而无需进一步测试。当前，也可以检测和区分同一板上的多个生物体。借助几种发色底物和足够的选择性的组合，可以在一块板上区分几种或基团的微生物。在表1中，已知的底物和选择性代理被列出，并对其他可能性给出一些了解。
选择无损检测方法：目视检查
目视检查是迄今为止最常见的无损检测 (NDE) 技术（参考文献 1）。在尝试确定任何部件或样本是否适用于其预期应用时，目视检查通常是检查过程的第一步。通常，几乎任何样本都可以通过目视检查来确定其制造的准确性。例如，目视检查可用于确定部件是否按照正确的尺寸制造、部件是否完整或所有部件是否已正确组装到设备中（参考文献 2）。虽然直接目视检查是最常见的无损检测技术（图 1），但许多其他 NDE 方法需要视觉干预来解释在进行检查时获得的图像。例如，使用可见红色或荧光染料的渗透检查依赖于检查员目视识别表面指示的能力。磁粉检测与可见光和荧光检测技术属于同一类别，射线照相术依赖于解释者对射线照相图像的视觉判断，该图像可以在胶片上或视频监视器上显示。本文的其余部分总结了视觉检测方法，该方法至少需要与被检查的样本部分进行视觉接触。在得出视觉检测的定义时，文献中指出，在
通过人类无法看见的基准标记将物理对象与其数字孪生联系起来
摘要 对以数字形式表示的世界资产进行标记和跟踪的能力是许多复杂系统的基础。条形码和二维码等简单但功能强大的方法已经非常成功，例如在零售领域，但由于缺乏安全性、信息内容有限以及无法与环境无缝集成，阻碍了将物理对象大规模链接到其数字孪生。本文建议使用具有由胆甾型球面反射器 (CSR) 定义图案的基准标记将通过建筑信息模型 (BIM) 创建的数字资产与其物理对应物联系起来，CSR 是使用液晶自组装产生的选择性回射器。这些标记利用 CSR 的能力来编码信息，这些信息很容易被计算机视觉检测和读取，同时几乎对人眼不可见。我们从 BIM 的角度分析了基于 CSR 的基础设施的潜力，批判性地审查了应用这类新型功能材料所面临的突出挑战，并讨论了在协助自主移动机器人可靠地导航人类居住环境以及增强现实方面出现的扩展机会。
灵长类动物 V1 的功率光遗传刺激
摘要 直接刺激灵长类动物 V1 能否替代视觉刺激并模仿其感知效果？为了解决这个问题，我们开发了一种光学遗传工具包，使用宽视野钙成像“读取”神经群体反应，同时使用光遗传学将神经反应“写入”行为猕猴的 V1。我们专注于视觉掩蔽现象，其中共定位的中等亮度掩蔽显著降低了对暗淡目标的检测（Cornsweet 和 Pinsker，1965 年；Whittle 和 Swanston，1974 年）。使用我们的工具包，我们测试了 V1 光遗传刺激是否可以重现视觉掩蔽的感知掩蔽效应。我们发现，与视觉掩蔽类似，低功率光刺激可以显著降低视觉检测灵敏度，视觉和光遗传学引起的 V1 反应之间的亚线性相互作用可以解释这种感知效应，并且这些神经和行为效应具有空间选择性。我们的工具包和结果为进一步探索通过直接刺激感觉皮层来实现感知替代打开了大门。
探索肠道通透性
近年来，肠道渗透性已成为肠道健康的主要特征。本文的观点是介绍基于文献对当前对睾丸渗透性的理解的概述。肠道通透性的概念从发现紧密连接的发现开始了其发展 - 上皮细胞之间分离的蛋白质复合物。组织病理学是微观诊断的主要选择，它允许确定紧密连接，炎症和上皮细胞受损的变化。此外，建议将肠道脂肪酸结合蛋白I-FABP和Zonulin作为上皮屏障的生物标志物。至于视觉检测，文献提出了胶囊内窥镜检查和共聚焦激光镜检查。使用后者可以产生小肠形态的图像，并可以看到小肠道腔，细胞，绒毛和隐窝。然而，数字胶囊内窥镜检查中的前进更适用，并有助于研究肠碳纤维和肠病，也可以在治疗方面带来有希望的结果。尽管对肠道通透性的损害可以归类为某种肠病，然后已经建立了某些肠道途径与铁缺乏症的关联，但铁缺乏症和肠道通透性的直接关联尚未探索。关键字：肠道，内窥镜检查，肠病毒，肠病，缺铁性贫血。