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BIPROGY 使用 3D 模型和 AI 诊断进行桥梁维护管理
只需拍摄一张照片（拍摄桥梁），即可轻松创建 3D 模型，从而可以重现实际现场，避免因疏忽而导致的重新检查。此外，第三方也更容易检查 3D 模型，从而提高检查质量。 ・您创建的 3D 模型可以共享。如果有 3D 模型，我们可以解释图纸
计算机视觉和人工智能在鱼类识别、监测和管理中的应用综述
摘要：计算机视觉已应用于鱼类识别至少三十年。随着 2010 年代初深度学习技术的出现，数字图像的使用量强劲增长，而且这种趋势可能会持续下去。随着发表的文章数量的增加，跟踪当前的最新技术水平并确定新研究的最佳行动方案变得越来越困难。在此背景下，本文通过确定该主题的主要研究并简要描述其方法来描述当前的最新技术水平。与大多数先前与应用于鱼类识别、监测和管理的技术相关的评论不同，本文没有提供所提出的技术的详细概述，而是重点关注仍然存在的主要挑战和研究差距。重点强调了普遍存在的弱点，这些弱点阻碍了这种技术在现实条件下的实际操作中的更广泛使用。提出了一些可能的解决方案和未来研究的潜在方向，以努力使学院开发的技术更接近实践要求。
基于 CT-MRI 图像融合的颞下-中颅窝肿瘤计算机辅助导航管理
摘要 目的 CT 和 MRI 对术前准确评估肿瘤与重要血管、脑组织及颅颌面骨的三维空间位置关系至关重要，探讨基于 CT-MRI 图像融合在颞下窝及颅中窝沟通性肿瘤治疗中术前评估、虚拟手术规划及导航手术的应用价值。方法 回顾性研究 8 例颞下窝-颅中窝沟通性肿瘤患者，将平扫、增强 CT 和 MRI 影像数据导入工作站进行图像融合，依次进行三维图像重建、虚拟手术规划及术中导航。通过对 ICFCT 患者采用 CT-MRI 图像融合导航引导下进行活检或手术后的临床资料进行分析，评估治疗效果。结果 8例患者均获得了高质量的CT-MRI图像融合及三维重建，图像融合结合三维图像重建增强了ICFCT术前评估，并通过虚拟规划提高了手术效果。4例导航引导下穿刺活检均获得了明确的病理诊断。7例导航引导下手术除1例例外，其余患者均实现了肿瘤完整切除。1例复发性脑膜瘤患者术后出现脑脊液漏。结论 CT-MRI图像融合结合计算机辅助导航管理，优化了ICFCT穿刺活检和手术的准确性、安全性及手术效果。
计算机部件 - 计算机部件的名称
通过使用键盘，您可以在计算机上打字，并且通过使用一些快捷键，您可以执行特定任务，例如打开我的计算机、文档相关任务、输入代码、打开程序、打开开始菜单等。许多此类任务都是在计算机键盘的帮助下完成的。
k计算机和超级计算机fugaku
K计算机及其后继超级计算机“ Fugaku”是世界一流的超级计算机，它们是由88,192和158,976个相互联系的节点组成的大规模平行计算机。通过富士通开发的互连技术使这种100k节点的可伸缩性成为可能。技术的分区和虚拟圆环功能可以防止多个并行程序之间的通信干扰和支持每个并行程序中通信模式的优化，以确保稳定的通信性能，并允许分区即使在tain tain失败的节点上也可以使用以获得高可用性。本文介绍了K计算机和超级计算机Fugaku中使用的高维度的互连技术。