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World File Search System跟踪
基于无人机的跟踪和跟随铁路线
图5.7在第三个前向实验实验中所有九个试验的轨道距离值的晶须图。每个晶须图代表中位数为红线作为盒子的中心，第75个百分位数为盒子的顶部，第25个百分位数作为框的底部，最大和最小的非外部值作为线的终点，以及红点作为异常。整个图表的水平线标记了总体平均距离值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72
对象检测和跟踪-ARXIV
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
HPV DNA的宫颈癌跟踪...
II (DM II), reducing the use of medicines and improving insulin sensitivity, and there is still an association with an improvement in patient muscles and reduced inflammation caused by high blood glucose, so the patient who performs daily exercises has greater autonomy and independence, as well as the decreased adverse effects of DM II, such as acute myocardial infarction (AMI). 但是，人们指出的是，健康教育对于人群提高对体育活动和医疗保健专业人员的优势的认识是必不可少的，这使与生命习惯变化和定期体育活动有关的药理治疗行为个性化，以便更好地遵守治疗。 关键词：糖尿病，糖尿病和体育锻炼，血糖控制，第二型糖尿病，医学。 摘要该研究旨在了解体育锻炼对DM II患者血糖控制的影响和重要性。 这是文献综述。 在2023年2月3日至2023年2月24日，在数据库上，已发布和科学电子图书馆（SCIELO）进行了搜索，并在巴西发展杂志上进行了搜索，总共选择了12篇（十二个）文章进行数据分析和讨论。 然而，似乎健康教育对于人群的身体活动优势和卫生专业人员的接待是必不可少的，这是个性化与生活方式和常规体育活动变化相关的药理学治疗行为，因此可以更好地依从治疗。II (DM II), reducing the use of medicines and improving insulin sensitivity, and there is still an association with an improvement in patient muscles and reduced inflammation caused by high blood glucose, so the patient who performs daily exercises has greater autonomy and independence, as well as the decreased adverse effects of DM II, such as acute myocardial infarction (AMI).但是，人们指出的是，健康教育对于人群提高对体育活动和医疗保健专业人员的优势的认识是必不可少的，这使与生命习惯变化和定期体育活动有关的药理治疗行为个性化，以便更好地遵守治疗。关键词：糖尿病，糖尿病和体育锻炼，血糖控制，第二型糖尿病，医学。摘要该研究旨在了解体育锻炼对DM II患者血糖控制的影响和重要性。这是文献综述。在2023年2月3日至2023年2月24日，在数据库上，已发布和科学电子图书馆（SCIELO）进行了搜索，并在巴西发展杂志上进行了搜索，总共选择了12篇（十二个）文章进行数据分析和讨论。然而，似乎健康教育对于人群的身体活动优势和卫生专业人员的接待是必不可少的，这是个性化与生活方式和常规体育活动变化相关的药理学治疗行为，因此可以更好地依从治疗。已经说明，体育活动显着有助于糖尿病患者（DM II）患者（DM II），减少药物的使用并提高胰岛素敏感性，此外，还与患者的肌肉的改善相关，因此，每日锻炼的肌肉均具有改善，因此锻炼的炎症是促进的，并且在锻炼高血液中，并且锻炼了独立性，而锻炼的人性则是锻炼的，而锻炼的肌肉则是锻炼的，并且是锻炼的独立性。 DM II的影响，例如急性心肌梗塞（AMI）。关键词：糖尿病，糖尿病和体育锻炼，血糖控制，2型糖尿病，医学。
能源进度报告 - 跟踪SDG 7
2030年的目标：尽管在过去十年中记录的电力增长显着增长，但目前的速度将无法实现到2030年可持续发展目标（SDG）的指标7.1.1。要实现100％获得电力的目标，在考虑到遇到共同危机的中断之前，增长的步伐必须每年到2030年每年加速至0.9个百分点，而2017年至2019年之间达到的0.74个百分点。只有通过采用和实施挑战现状的措施，才能达到必要的年度增长率。考虑到人口增长和由19009年大流行引起的人口增长和风险，如果要实现普遍访问，总共有9.4亿人必须获得接下来的九年。但是，根据目前和计划的政策，并且鉴于大流行的影响，预计只有2.8亿人可以在此期间获得电力，这将使2030年的6.6亿人无法获得（IEA 2020A）。3综合电气策略，创新的业务模型和技术以及供求侧补贴的结合是提高电气效果所需的一些基础。除了进步，电力服务的质量，良好性和可靠性外，对于许多国家来说，电力服务的可靠性仍然很大。
商业空间监视和跟踪市场研究
使用戏剧软件，我们能够估计2020年，2025年，2029年和2036年的216个非构造航天器的碰撞概率和超过16,000个星座卫星。5下面的小提琴图显示了每年的碰撞概率的分布。小提琴图只是镜像统计分布。它表明，在2020年，碰撞概率集中在分布的上端（概率大于1000中的1000分之一），较长的概率很长。此分布会随着时间的流逝而变化，显示出较高概率向分布的上端积累。这还表明，随着时间的推移，最大概率随着时间的推移而增加（由于2025年太阳能活动的峰值，从2020年到2025年减少了）。
朝着可靠的识别和跟踪无人机...
抽象无人机群由多个无人机组成，这些无人机可以实现单个无人机无法实现的任务，例如在大面积上进行搜索，恢复或监视。群的内部结构通常由多个无人机自动工作。可靠的检测和对群体和单个无人机的跟踪，可以更了解群的行为和运动。对无人机行为的了解增加，可以更好地协调，避免碰撞以及对群体中各个无人机的性能监控。本文提出的研究提出了一种基于深度学习的方法，可实时使用立体视觉摄像机在群中可靠地检测和跟踪单个无人机。这项研究背后的动机是需要更深入地了解群体动态，从而改善协调，避免碰撞以及对群体中各个无人机的性能监控。提出的解决方案提供了一个精确的跟踪系统，并考虑了无人机的高度密集和动态行为。在各种配置中，在稀疏和密集网络中评估了该方法。通过实施一系列比较实验，已经分析了提出解决方案的准确性和效率，这些实验证明了在群中检测和跟踪无人机的合理精度。
跟踪绿色金融的一般指南
针对跟踪绿色金融的三年IDFC能力建设计划旨在实质上增强IDFC成员始终如一地跟踪和报告其绿色金融流量的能力。它旨在加深IDFC成员对气候金融跟踪原则的理解，通过决策树等工具简化其跟踪过程，并解决相关的挑战。该计划的重点是通过在2023年下半年发送给所有IDFC成员的调查确定的高级问题和特定需求。还与十名IDFC成员举行了1个深入的双边会议，以基于此调查的见解，并利用成员在绿色金融地图中的经验。针对特定部门的准则将根据此一般指南文件制定，旨在确保跟踪和报告过程不仅标准化，而且还符合五个部门的独特特征：能源；运输;水;农业和林业；和城市。
使用音频频率音调跟踪
巨大的无人机赛车（ADR）对空中机器人技术引起了极大的兴趣。早期解决方案使用经典的计算机视频算法进行门检测，而最新的方法采用了视觉同时定位和映射（SLAM）。展示了与世界冠军赢得比赛的解决方案。但是，这些主要依赖于车载摄像机的视觉数据，而人类与听觉感知相结合。受听觉感知的益处的动机，本研究研究了使用音频信号处理来检测无人机何时在比赛期间越过门。此检测解决了盲点问题，在跨越后，门从视觉传感器的视线中消失。初始结果表明，基于无人机螺旋桨引起的声音变化，使用音频信号识别门交叉的可行性。这是探索自动无人机赛车中听觉受到更大潜力的广泛潜力的首次努力。
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。