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与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
中性粒细胞水平与麻疹的回顾性废水跟踪
此预印本版的版权持有人于2025年3月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.11.25322836 doi：medrxiv preprint
药物清单和供应链跟踪系统-IJRPR
药物供应链管理代表了全球医疗保健提供系统的复杂而关键的组成部分。药物的有效分配直接影响患者的结果，医疗保健成本和资源分配。传统的药物库存管理系统经常遭受许多效率低下的症状，包括库存，推销过量，过期的药物和整个供应链的可见性有限[1]。这些挑战在公共医疗保健系统中尤为严重，在公共医疗保健系统中，预算限制，基础设施限制和较高的患者量进一步使物流运作复杂化[2]。
管辖范围平衡跟踪器生活方式策略factsheet
20/02/2025在我们在全球股票中保持超重地位时，统治了投资组合，我们减少了这一职位的规模，随着投资者的情感正常化和市场恢复到历史最高水平，利润降低了。在其他地方，我们增加了我们在商品中的超重地位；地缘政治风险正在上升，尤其是贵金属继续受益于强大的基本面。我们减少了对债券的分配，随着通货膨胀压力的迹象从这里造成上涨风险，进一步的体重不足。20/02/2025统治了投资组合增长，而我们在全球股票中保持超重地位，但我们减少了这一职位的规模，随着投资者的情感正常化和市场恢复到历史最高水平，利润将其获利。在其他地方，我们增加了我们在商品中的超重地位；地缘政治风险正在上升，尤其是贵金属继续受益于强大的基本面。我们减少了对债券的分配，随着通货膨胀压力的迹象从这里造成上涨风险，进一步的体重不足。
猪头中的步态模式的客观跟踪
本文提出了一个客观的基础，用于使用计算机视觉技术分析赛马的步态模式，特别着眼于识别步态不对称性。使用最小输出误差（MOSSE）跟踪器和立体声摄像机系统的使用总和可以增强在动态环境中跟踪的准确性和鲁棒性。由瑞典农业科学大学（SLU）提供的数据集包括使用单眼和立体声摄像头捕获的视频。关键投资涉及图像特征在改善跟踪e ff的功能，立体声愿景比单眼设置的优势以及feacherture选择的影响，视频稳定和帧速率对跟踪性能的影响。发现表明，集成立体声摄像机数据和高级图像功能可显着提高跟踪鲁棒性，以可靠的客观路径前进，以检测小跑赛马的la行。测试的方法有可能通过早期诊断和干预来增强马福利，同时推进兽医和计算机视觉应用。
智能轮椅的对象检测，本地化和基于跟踪的深度学习
在量子上下文的框架内，我们讨论了外观和奢侈的思想，这些思想使人们可以将Kochen-Specker和Gleason定理联系起来。我们强调的是，尽管Kochen-Specker本质上是一个无关的定理，但Gleason's提供了对Born统治的数学合理性。我们的外观外观方法需要一种描述“海森伯格削减”的方法。在约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）在有限张量产品上发表的文章之后，可以通过注意到与统一形式相关的量子力学的通常形式主义来完成，在遇到粒子（或自由度学位）中可计数时停止工作时停止工作。这是因为相应的希尔伯特空间的维度在有限的范围内变得不存在，导致单一等价的丧失和部门化。这种本质上上下文的方法提供了一个统一的数学模型，包括量子和经典物理学，这些模型在自然描述中似乎是不可限制的。
跟踪CO 2使用地质学和流体包容定量分析
在石化沉积盆地中，CO 2与碳氢化合物之间的相互作用对碳氢化合物的产生和积累产生了显着影响。这项研究的重点是Huangqiao石油和天然气储层，该储藏室以在中国拥有最大的CO 2储备而闻名。在裂缝，碳和氧同位素分析中，方解石静脉的同位素同位素的同位素日期以及稀土元素（REE）分析用于阐明研究区域中无机和有机流体的年代学和起源。岩石学观测表明，存在各种流体夹杂物的成分，包括气态CO 2，气态CH 4，CH 4 -CO 2混合物和碳氢化合物流体。此外，通过拉曼定量测量和热力学模拟，计算了CH 4和CO 2轴承流体夹杂物的密度，成分，压力和温度特征。基于流体夹杂物和U – PB年代的捕集条件，确定了两个碳氢化合物充电的阶段：一个早期夏普阶段（大约200-185 MA），其特征是中期油和CH 4和早期始新世阶段（大约为61-41 mA），标有高成熟度和CH 4。co 2的积累事件分为两个阶段：在始新世早期（大约59-39 ma）期间高密度CO 2流体活性，而低密度CO 2流体活性则在第三级期期间（大约23-4 mA）。此外，深层流体流入储层导致水热改变，这是由异常高的均质化温度和玻璃体反射率所证明的。CO 2对原油具有提取作用，其较晚进入主要导致清除较轻的组件，尤其是CH 4。当高温水热CO 2进入油储油罐时，它会加速原油的开裂并改变液体的成分。这个热事件还加快了源岩的热演化，从而在整个储层的开发过程中导致提取，热解和气体位移。这项研究提出了一种全面的方法，用于定量研究这种性质的石化盆地的地质流体。
新的可穿戴传感器准确跟踪呼吸过程的微小变化
“我们的传感器就像呼吸的高度准确的麦克风，”曼彻斯特大学研究员Cinzia Casiraghi教授说。“它可以在气流中最微小的变化，从而为个人提供有价值的生理信息，例如，与他们的心脏，神经和肺部状况以及某些类型的疾病有关。”