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医学物理与计量信息技术
在医学影像诊断中，经常出现这样的问题：在获得初始概览图像后，第二步必须“仔细观察”特定的解剖目标区域，即h.想要以更高的分辨率拍摄图像。传统的磁共振成像 (MRI) 在这里有其局限性，因为根据其原理，一旦物体被通常的 MR 高频脉冲激发，就必须对其进行完全扫描。因此，只有以高分辨率扫描整个受刺激的身体区域，才有可能实现更高的细节分辨率，但由于测量时间的限制，这通常是不切实际的。因此，8.1 医学测量技术系正在开发空间选择性激励 (SSE) 方法，该方法允许激励任意形状（尤其是空间有限）的目标体积。这一过程现已得到进一步发展，因此也可以在体内展示具有良好图像质量的真正“变焦成像”。特别重要的是对来自目标体积外部的所有激励的稳健抑制。图 1 显示了在直径为 20 厘米的均质凝胶圆柱体中激发边长为 8 厘米的扁平方形圆盘的两种不同方法，其中目标图案通过幅度编码一次，通过相位编码一次复杂磁化强度 - en。您可以看到，“相位调制方法”（FM-SSE，图中左侧）提供了更清晰的明暗过渡，并且更好地抑制了来自目标方格外部的信号。
在落叶条件下基于无人机的数字地形模型生成，以支持热带干旱森林中的柚木种植园库存。厄瓜多尔沿海地区案例
摘要：遥感正在彻底改变森林研究的方式，而最近的技术进步，例如无人机 (UAV) 的运动结构 (SfM) 摄影测量，正在提供更有效的方法来协助 REDD（减少毁林和森林退化造成的排放）监测和森林可持续管理。这项工作的目的是开发和测试一种基于无人机 SfM 的方法，以在位于厄瓜多尔沿海地区（干旱热带森林）的柚木种植园（Tectona grandis Linn. F.）上生成高质量的数字地形模型 (DTM)。在旱季（叶子物候期），使用 DJI Phantom 4 Advanced © 四轴飞行器在位于瓜亚斯省（厄瓜多尔）的三个不同种植园的 58 个边长为 36 米的柚木方形地块上收集了无人机重叠图像。完成了一个工作流程，包括基于实地测量的地面控制点的 SfM 绝对图像对齐、非常密集的点云生成、地面点过滤和异常值移除以及从标记的地面点进行 DTM 插值。使用非常精确的地面激光扫描 (TLS) 得出的地面点作为地面参考，以估计每个参考图中的 UAV-SfM DTM 垂直误差。获得的地块级 DTM 呈现出较低的垂直偏差和随机误差（平均分别为 - 3.1 厘米和 11.9 厘米），显示出这些参考图中的统计上显著更大的误差
第 37 届 WEIR WARMAN 比赛规则 REV V0-1 ...
背景 冈瓦纳是一颗围绕银河系外围恒星运行的小行星。一颗小行星进入冈瓦纳大陆大气层，散播了一种入侵植物的六个种荚。如果这些种荚破裂并散播种子，冈瓦纳人的农业将遭受重创，从而引发饥荒。这些种荚将在下一次半年一次的满月期间自然破裂，因此必须尽快收集这些种荚并最好使用地下设施进行焚烧。四个长满毛的种荚落在地上，两个落在树上。您的任务是找到并焚烧有毒的 Epicotyls（饥荒计划）。冈瓦纳人再次向地球的学生工程师寻求帮助，设计一个系统，将种荚放入焚化炉口，然后再散播种子。他们将制造并演示一个缩小版的设计原型。您的学生工程师团队的任务是设计和建造一个按比例缩小的演示系统，该系统能够安全地将六个覆盖着毛皮的豆荚放入地面焚化炉口。在过去的 36 年里，地球的工程学学生为解决此类工程问题提供了宝贵的帮助，我们期待您能再次在这第三十七次尝试中取得成功。目标原型一个缩小比例的概念验证运输系统，稍后称为“系统”，它将精确地将按比例缩小的种子荚从其各自的沉降区运送到焚化炉。参考图 1，团队可以自由地将他们的原型设备放置在各自边界内的任何选定位置。种子荚将用网球模拟。尺寸限制要求您的系统适合一个假想的 400 毫米边长的立方体。当通过单个启动操作激活时，您的系统将自动移动豆荚（按照您选择的顺序）并将它们运送到焚化炉。该操作允许的最大时间为 120 秒。