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深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
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使用计算机视觉的结直肠息肉的自动化尺寸
消息结直肠息肉大小是影响管理决策的重要生物标志物，但目前使用的主观方法有缺陷。我们探索了两种计算机视觉（CV）技术，用于将息肉大小为≤5mm或> 5 mm的二进制分类。首先，我们使用了固定在猪结肠模型上的预先幻象息肉（22个这样的息肉的视频）来探索使用Motion（SFM）方法结构（SFM）方法的自动化尺寸的概念，并将其与10个独立的内窥镜医生进行比较：SFM System（85.2％）的总体，平均诊断精度（85.2％）是Onsos-eneros-Ondos-Copist-Copists-59.5％。第二，我们开发了一个基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，并在10个人类息肉视频中发现了80％的精度。与人工智力（AI）相结合时，实时自动化息肉尺寸可以改善息肉管理策略。
加速器组件的自动视觉识别
本研究提出了计算机视觉技术的新应用，用于识别ALS拥挤的加速器隧道中的磁铁和磁铁组件。利用SAM2/YOLO跟踪，我们培训了一个系统，结合了CAD渲染和来自Advanced Light Source升级（ALSU）项目的组件的真实照片。我们的方法涉及创建一些手动标记的图像的综合数据集，这些图像源自CAD模型和现场手动标记的照片。我们在简化维护程序，增强安全协议并改善了复杂加速器环境中自动化视觉检查和库存管理方面的总体操作中显示了潜在的应用。
自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。
使用可穿戴设备自动检测与FBD相关事件
并在对照组中产生了较高的ACC幅度与免疫后疗法和唤醒事件相关。在免疫疗法前后，患者的滋补和质量EDA升高，在治疗后平均和中位EDA活性下降，与缘缘激活相关。在HR和BVP中没有观察到显着变化。重大意义：发现使用可穿戴设备对FBD及其相关事件进行准确和自动检测的潜力，提供了一种非侵入性方法来量化征用负担和治疗功效。这种方法可以最大程度地减少院内监测的后勤挑战，并提供连续的，分散的手段，从而改善患者护理和临床决策。future研究应着重于将方法扩展到白天监控，并将其有效性与院内视频EEG和EMG聚书进行比较。
基于仿真的高速公路轨迹计划分析，使用高级多项式用于高度自动化驾驶功能
摘要 - 自动驾驶的基本任务之一是安全的轨迹计划，决定车辆需要驾驶的任务，同时避免障碍，遵守安全规则并尊重道路的基本限制。这种方法的实际应用涉及考虑周围环境条件和运动，例如车道变化，避免碰撞和车道合并。本文的主要重点是使用高阶多项式来开发和实施安全碰撞的高速公路车道变化轨迹，以高度自动化驾驶功能（HADF）。规划通常被认为是比对照更高的级别过程。行为计划模块（BPM）的设计旨在计划高级驾驶动作（例如Lane Change Maneuver），以安全地实现横向指导的功能，以确保车辆安全性和通过环境有效的运动计划。基于从（BPM）收到的建议，该函数将产生一个相应的轨迹。所提出的计划系统是特有的，具有基于多项式的算法的情况，对于两个车道高速公路方案。多项式曲线具有连续曲率和简单性的优点，可降低整体复杂性，从而可以快速计算。通过MATLAB模拟环境对所提出的设计进行了验证和分析。结果表明，本文提出的方法在车道变化动作的安全性和稳定性方面取得了显着提高。索引项 - BPM，HADF，MPC，车道变更，轨迹产生。
自动和电动汽车法案2018监管报告
过渡到零排放车辆将有助于我们履行我们的气候变化义务。它将改善我们城镇的空气质量并支持经济增长。它将使我们处于电动汽车革命的最前沿。《 2018年自动化和电动汽车法》（“该法”）支持英国各地的世界一流电动汽车充电基础设施的部署。该法案中规定的权力允许政府规定改善消费者对基础设施的充电体验，确保在高速公路服务领域（例如高速公路服务领域）提供收费点，并要求Chargepoints具有“智能”功能。该法案包含一项规定，要求国务卿为每个报告期间制定报告，概述该法令本部分规定的法规的影响和有效性，并需要将来制定后续法规。本报告涵盖了2023年7月至2024年12月的报告期。该报告提供了有关该法案已制定的以下规定的进一步详细信息：
auvisma：医疗服装的自动紫外线辐照系统
广泛的研究表明，医疗工人（HCW）的服装经常被微生物和病原体污染，对感染带来了重大风险（Mitchell等，2015）。类似的设备也利用Arduino微控制器来管理紫外线和消毒过程（Albayyat等，2024）。UV-C辐射在200至270 nm的波长范围内运行，有效地破坏了DNA分子键，使微生物无活性（Buonanno等，2020）。此外，HEPA过滤器在去除空降病原体方面表现出显着的疗效，达到了99.97％以上的病毒捕获率（Ueki等，2022）。医疗服装（AUVISMA）自动紫外线辐照系统通过有效消除医疗制服，从而整合UV-C辐射和HEPA过滤，以增强医疗保健中的卫生标准，从而保护医疗保健工作者和患者。