将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪,机器人导航和传达信息(例如标签或网站链接)之类的任务。但是,这些模式需要物理应用,它们会改变对象的外观。相反,投影模式可以暂时更改对象的外观,协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是,投影模式会阻碍动态任务,例如对象跟踪,因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们?本文介绍了一种新颖的方法,结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束(精神类似于激光雷达)进行热模式,热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体,其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性,同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式,我们训练网络以逆转热扩散的效果,并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法,例如运动,光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注,在这种环境中,环境是机器人导航,人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据,并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记,依赖单个传感器和有限的对象类和场景,无法提供机器人对策划导航,互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展,我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准,介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括(1)各种数据室内和室外拥挤的场景,以及
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。
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]。
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。
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。
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。
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。
“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。”