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ac-ad-13-aeronautical-studies-safety-risk-assessment ... - CAAN
机场运营商在进行航空研究之前应咨询其利益相关者、高级管理层和其组织内受影响的部门/部门。这些磋商将允许从不同角度看待拟议的偏离，并且所涉及的不同各方将了解拟议的偏离。航空研究还应得到组织高级管理层的批准，然后提交给 ASSD 供 DG CAAN 考虑接受。
研究和使用固态量子技术......
使用Sub-K温度设备专用于单个粒子和光子检测的全球实验性活动。达到此类探测器的量子和热力学极限非常具有挑战性，需要创新的先进传感器技术。在与暗物质研究（Edelweiss，iaxo）和中微子物理学有关的项目框架中，IJClab的ASSD组正在基于用充当声音，电荷或光传感器的超导结构来开发大量的冲线机。进行了一项重要的研发，涉及配备了几种过渡边缘传感器（TES）原型设计的Astroparpicle探测器。一旦进行了优化，这些传感器就可以达到横梁温度波动的最终热力学极限，并为量子受限的检测开辟了道路。
全自动脑肿瘤分割用于增强现实中的3D评估
目的是目前可用的增强现实工作流程，需要使用手动或半自动分段创建3D模型，这是一个耗时的过程。作者创建了一种自动分割算法，该算法从单个T1加权MR序列中生成3D模型的皮肤，大脑，心室和对比度增强的肿瘤，并将该模型嵌入自动工作流中，以在云环境中增强现实的解剖结构的3D评估。在这项研究中，作者验证了该自动分割算法对脑肿瘤的准确性和效率，并将其与手动分割的地面真实集进行了比较。包括五十个对比度增强的T1加权序列，这些序列包括对比增强病变，测量至少5 cm 3。手动分割了地面真相集的所有切片。相同的扫描是在云环境中进行的，以进行自动分割。分割时间。将算法的准确性与手动分割的精度进行了比较，并根据Sørensen-Dice相似性系数（DSC），平均对称的表面距离（ASSD）和Hausdorff距离的95％（HD 95）进行了评估。结果自动分割算法的平均值±SD计算时间为753±128秒。平均值±SD DSC为0.868±0.07，ASSD为1.31±0.63 mm，HD 95为4.80±3.18 mm。脑膜瘤（平均0.89和中位0.92）的DSC大于转移（平均0.84和中值0.85）。自动分割的测量DSC（平均0.86和中位数为0.87）和HD 95（平均3.62 mm和中位3.11 mm）的上流转移的准确性要比依次转移的转移（平均0.82和中位数0.81 and 0.81 and dsc;平均值5.26 mm和median 4.72毫米）的HD 95 95毫米（平均0.82和中位数0.81），用于H.472 95 95 95 95 95 95 95 95 95 95毫米。结论通过提供3D增强对比度增强颅内病变的现实可视化，测量至少5 cm 3，基于云的分割算法是可靠，准确且足够快的，可以在日常临床实践中有助于神经外科医生。下一步涉及将其他序列合并并通过3D微调提高准确性，以扩大增强现实工作流程的范围。
边缘感知的金字塔可变形网络，用于大脑的无监督注册MR图像
可变形图像注册对于临床诊断，治疗计划和手术导航至关重要。但是，大多数现有的注册解决方案都需要在可变形注册之前单独的刚性对准，并且可能无法满足较大的变形情况。我们提出了一个新型的边缘感知金字塔变形网络（称为EPREG），用于无监督的体积登记。特别是，我们建议从多级特征金字塔中充分利用有用的互补信息，以预测多尺度的位移场。这样的粗到细节估计促进了预测的注册场的进行性重新确定，这使我们的网络能够处理体积数据之间的大变形。此外，我们将边缘信息与原始图像作为双输入集成在一起，从而增强了图像内容的纹理结构，以促使所提出的网络额外注意以进行结构对齐的边缘感知信息。在包括MindBoggle101，LPBA40和IXI30在内的三个公共大脑MRI数据集上对我们的EPREG的效率进行了广泛的评估。实验证明，相对于骰子指数（DSC），Hausdorff距离（HD）和平均对称的表面距离（ASSD）的指标，我们的EPREG始终优于几种尖端方法。提出的EPREG是解决可变形体积登记问题的一般解决方案。
2025年1月19日，欧文·库珀（Toar ...
臭氧污染可能将灌溉的好处限制为印度的小麦生产力，在印度Gabriella Everett，ØivindHodnebrog，Madhoolika Agrawal，Durgesh Singh Yadav，Connie O'Neill，Chubamenla Jamir，Jo Cook，Pritha Pande，Pritha Pande，Pritha Pande和Lisa Emberson Egusphere [Preppred epprint] https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-3371讨论于2024年11月15日开始讨论，讨论于2025年1月24日结束，该评论是由Toar-II社区特殊问题的Toar Scientific Socordinator Owen Cooper撰写的。i或TOAR-II指导委员会的成员，将对提交给Toar-II社区特刊的所有论文发表评论，这是一个杂志间专刊，可容纳六本哥白尼期刊的提交：ACP（主要期刊），AMT，AMT，GMD，GMD，ESSD，ASSD，ASCMO和BG。这些评论的主要目的是确定TOAR-II提交的任何差异，并让作者团队有时间解决差异。评论中可能包括其他评论。O. Cooper和Toar指导委员会的成员可能会对提交给Toar-II社区特刊的论文发表公开评论，但他们不参与接受或拒绝发表论文的决定，该论文完全由期刊的社论团队处理。有关TOAR-II指南的评论：Toar-II制作了两个指导文件，以帮助作者制定手稿，以便可以在将为Toar-II社区特殊问题上编写的广泛研究中进行一致比较结果。范围包括报告趋势的方法，对常用技术的优势和劣势的讨论以及不确定性交流的校准语言。Both guidance documents can be found on the TOAR-II webpage: https://igacproject.org/activities/TOAR/TOAR-II The TOAR-II Community Special Issue Guidelines : In the spirit of collaboration and to allow TOAR-II findings to be directly comparable across publications, the TOAR-II Steering Committee has issued this set of guidelines regarding style, units, plotting scales,区域和对流层比较以及对流层顶定义。TOAR-II的统计分析建议：本指南的目的是提供有关最佳统计实践的建议，并确保在TOAR出版物中持续统计分析和相关的不确定性进行持续的沟通。TOAR-II统计指南的表3提供了用于描述趋势和不确定性的校准语言，类似于IPCC的方法，IPCC的方法允许讨论趋势，而不必使用有问题的表达方式“统计学意义”。