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World File Search System诺夫
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
合作。展示。拉巴诺夫 - 阿维什。
合作。教授Rafig Gurbanov个人信息办公室电话：+90 228 214 1425电子邮件：rafig.gurbanov@bilecik.edu.tr.tr：https：//avesis.bilecik.edu.edu.edu.tr/rafig.tr/rafig.gurbanov.gurbanov地址：比勒西克·谢赫·希克赫·谢赫·埃德巴里大学，中央研究中心和研究中心（BORT） ScholarID：非0BPAAAAAAJAJODORCıD：0000-0002-5293-6447 Publons / Web of ScienceResearcherterıd：AFH-3654-2022 Scopusid：3686601212100：338577 ID：338577 ID：338577 Middle East School of Meidtal School of Keyter of Crykey of Keyter of Crykey of Keys of Nucter of Sciences- Postgraduate, Middle East Technical University, Graduate School of Natural and Appliced SCiences, Biokimya (YL), Turkey) 2005 - 2010 Undergraduate, Hazar University, Medicine, Medical Biology, Azerbaijan 2000 - 2005 Foreign Languages English, C2 Master Disssertations Docttorate, Characterization of Heavy Metal Resist Bacteria Using Infrared Spectroscopy together Techniques, Middle East Technical University, Institute of Science, Biochemistry (DR), 2016 Postgraduate, The Effects of Selenium on Stz-Induced Diabetic Rat Kidney Plasma Memrane, Middle East Technical University, Biyokimya (YL), 2010 (YL) Research Areas Biochemistry Courses Basic Measurement Techniques Laboratory, Undergraduate, 2023 - 2024 BioenstRumantation, Undergraduate, 2023 - 2024 Glycobiology, Doctorate, 2023-2024
三粒子阿哈罗诺夫-玻姆效应
“爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 悖论的建立导致从量子信息的角度提供依赖于观察者的量子态描述。虽然这个问题基于单粒子系统，但可以扩展到多个相同粒子系统。我们提供了实验方案来阐明对相同粒子的量子态描述。该实验方案用于三粒子阿哈罗诺夫玻姆效应。”
在2018年洪水之后，非常诺夫基纳洞的微生物多样性
诸如A2（Oiylia Pass，-350 m，湿粘土，没有人类访问）和A10（Nemoisto上尉的最后一个摊位-2204 m，带人类探访的干粉砂浆）之类的地点实际上是无菌的，这表明它们受到2018年洪水的严重影响。洪水可能破坏了这些位置的生态系统，冲走了大多数居民微生物多样性，并留下了生物学上贫困的环境。相比之下，相邻的地点A4（粉红色的曲折，-1100 m，湿粘土，带有人类访问的湿粘土），放置最少的人类影响力和A9（Nemoisto上尉的最后一个立场-2200 m，2200 m，干砂，洪水后没有探访）表现出最高的微生物丰富性，表明这些地点
普列汉诺夫中学生奥林匹克竞赛
印刷术革命 [1] 从美索不达米亚和埃及文明诞生以来，五千多年来，西方人都是手写文字的。皇帝的诏书、圣经、商业交易、私人信件，都需要一群文士、职员或僧侣的技能。然而，在韩国和中国，使用雕木块的机械印刷术已于公元 750 年传入中国。活字印刷术是用陶土制成的字符，发明于公元 11 世纪。但直到现代，中国人仍然更喜欢木版印刷。汉字由数千个表意字符组成。创建、组织和设置如此多不同字形的劳动使得从单个木块上切下单个页面变得简单得多。欧洲语言可以用不到一百个字符来书写，更适合使用活字印刷。
最初发表于：Subochev，Pavel；斯莫利纳，叶卡捷琳娜；谢尔盖娃，叶卡捷琳娜；基里林，米哈伊尔；奥尔洛娃，安娜；仓吉娜，达莉亚；埃米亚诺夫，丹尼尔；
摘要：啮齿动物脑血管成像是光声学研究大脑活动和病理的热门应用之一。深层脑结构成像常常受到光传输和声学检测系统布置不合理所阻碍。在我们的工作中，我们重新审视了光声信号生成背后的物理原理，以便从理论上评估最佳激光波长，以超越光在高度散射和吸收的脑组织中扩散所造成的穿透障碍，对啮齿动物进行脑血管光声血管造影。我们开发了一个基于扩散近似的综合模型，使用与典型鼠脑非常相似的光学和声学参数来模拟光声信号生成。该模型揭示了可见光和近红外光谱中的三个特征波长范围，最适合对不同大小和深度的脑血管进行成像。数值模拟证实了理论结论，而体内成像实验进一步验证了准确分辨 0.7 至 7 毫米深度范围内脑血管的能力。
基于李雅普诺夫理论的多端MMC-HVDC系统控制策略
Reza Janbazi Ghadi 1、Majid Mehrasa 2*、Erfan Azimi 1、M. Ebrahim Adabi 3、Seddik Bacha 4 1：伊朗矿山和采矿业发展和革新组织（IMIDRO） 2：意大利的里雅斯特大学工程与建筑系，的里雅斯特 3：荷兰代尔夫特理工大学电气可持续能源系智能电网。 4：格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP（格勒诺布尔阿尔卑斯大学工程学院），G2Elab，38000 格勒诺布尔，法国
一个新的诺夫图，用于预测基于24的预后...
背景和客观：在溶栓后使用人群数据来构建血压变异性（BPV）的预测模型的研究不足，无法估算随后的急性缺血性中风（AIS）患者的发展。这项研究的目的是构建和验证一种模型，该模型在溶栓治疗后24小时使用BPV来预测AIS患者的结果。方法：构建和验证溶栓治疗后24小时使用BPV的模型来预测AIS患者的结果。结果：该研究总共有503例接受静脉溶栓治疗的急性缺血性中风患者。多变量分析结果已经描绘了几个关键因素，这些因素在AIS患者中显着预后不良预后：最初的国家健康研究所中风量表评分，记录的高血压病史，高血压病史，收缩压和舒张性血压的变化，如其标准偏差和血液差异24小时，并表明了24小时的差异。这些决定因素已成为实质性预测因素，阐明了AIS治疗后影响患者预后的临床参数的复杂相互作用。在开发和验证队列中，拨号图下的曲线面积估计了不利预后的概率，确定为0.876（95％CI：0.84-0.913）和0.849（95％CI：0.784-0.913）。校准曲线揭示了命名图的预测概率与验证集中观察到的实际结果之间的一致性。此外，决策曲线分析强调了预后模型的显着临床实用性和鲁棒的适用性，这说明了其有效指导临床决策的潜力。结论：由于其优异的预测准确性，判别能力和临床实用性，该图是评估溶栓治疗后AIS患者可能不良结果的重要辅助工具。
士官长安德里亚·L·马丁诺夫斯基
马丁诺夫斯基总长杰出的职业生涯包括两次担任海上指挥，担任密西西比州格尔夫波特的 USCGC RAZORBILL 和纽约州蒙托克的 USCGC RIDLEY 的负责人。其他职务包括：新泽西州开普梅海岸警卫队训练中心连长、学校负责人、部门指挥官和新兵连长；德克萨斯州南帕德里岛海岸警卫队站作战负责人；加利福尼亚州圣地亚哥 USCGC PETREL 中尉和高级军士；关岛马里亚纳海区搜救控制员；马萨诸塞州新贝德福德 USCGC TAHOMA；阿拉斯加州科迪亚克通信站。