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Adafruit ESP32羽毛V2
I2C端口（SDA，SCL），硬件UART（RX，TX）和SPI（SCK，MOSI，MISO）的PIN号已更改。如果您的代码对这些引脚有过硬编码的使用，则您需要用新数字替换它们，或更改代码以使用SDA或SCK（例如SDA或SCK）的“漂亮”名称。在Espressif板支持包中选择新的Feather ESP32 V2板时，将替换正确的数字。请注意，名称位于同一位置，我们没有更改I2C/ UART/ SPI引脚位于板上的位置，正是它们在模块中连接的ESP32 PIN号。TX旁边的“角”引脚已从引脚21变为37。此引脚均未在任何羽毛上使用，因为它被认为是“额外的销钉”。它也从GPIO更改为仅输入，其余的编号引脚和A0-A5引脚没有更改PIN号码。
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳，《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日更新：2020 年 1 月 31 日 https://w
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳，《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日 更新时间：2020 年 1 月 31 日 https://www.theepochtimes.com/physicians-association-sues-rep-adam-schiff-for-vaccine-censorship_3220485.html 一家全国性医学协会正在起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) (加利福尼亚州民主党)。该案指控这位加州众议员滥用职权，声称他胁迫科技公司审查有关疫苗的信息。 2020 年 1 月 20 日，美国医师和外科医生协会 (AAPS) 向华盛顿特区美国地方法院提起诉讼。诉状指出，希夫在 2019 年 2 月和 3 月向谷歌、Facebook 和亚马逊发送了信件，敦促这些公司抹黑或下架任何暗示疫苗可能有害的内容。这些信件表达了希夫对美国疫苗接种率下降的担忧，并要求各公司采取措施阻止他所说的“日益严重的问题”。希夫写道：“如果一位忧心忡忡的父母不断在 YouTube 推荐中看到对疫苗安全性或有效性产生怀疑的信息，他们可能会无视孩子的医生和公共卫生专家的建议，拒绝遵循推荐的疫苗接种时间表。”“重复的信息，即使是虚假的，也常常会被误认为是准确的，而通过社交媒体接触反疫苗内容可能会对用户对疫苗接种的态度产生负面影响。” 封锁信息 希夫的建议很快就见效了。在希夫发布其中一封信后的 24 小时内，亚马逊就从其流媒体平台上删除了热门纪录片《Vaxxed》和《Shoot 'Em Up: the Truth About Vaccines》。几个月后，Twitter 在 AAPS 的一篇讨论疫苗强制令的文章的搜索结果上方添加了免责声明，
AS5510 适配器板 - 产品文档
3 引脚分配 ................................................ . ...................................................... ................................................... 4
m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
铁是一种丰富的化学元素，自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨，是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹，使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件，但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长，人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的，是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低，这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测，[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系：P∼φm，其中 P 是关注的属性，m 是缩放指数。重要的是，高度多孔的大型结构（φ<0.20）通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上，实验和计算研究表明，当材料的相对密度接近其渗透阈值时，只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
具有自适应PID控制的电动车辆驱动系统
对于我们正在处理的系统，经典的PID不足，因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作，除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助，但有必要进行观察期调查控制器的性能，在某些情况下，这需要大量时间。在控制器启动服务中，这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下，动态现象损害了PID控制器的性能，因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样，我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。