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使用级联分类器技术的Facemask检测
传染病的扩散强调了预防措施的重要性，面罩的使用是减轻空中传播的关键策略。在这种情况下，计算机视觉技术的集成提供了一种技术解决方案，用于监视面罩依从性。本摘要提出了一项研究，该研究重点是实施级联分类器技术，以进行自动面罩检测。这项研究的主要目的是评估级联分类器技术在识别戴着戴面膜或不戴上面罩的个体方面的功效。通过利用机器学习算法和对象检测原则，该研究旨在开发一个可靠，高效的系统，用于实时面罩检测。该研究采用了一个数据集，其中包括各种环境中有或没有面罩的各种环境中的不同图像。利用OPENCV库，对级联分类器技术进行了训练，以识别与口罩相关的独特模式。级联框架执行快速和连续过滤的能力被利用以准确检测面孔并评估面具的存在。该研究的结果证明了喀斯喀特分类器技术的成功实施，以实现面罩检测。训练有素的分类器在区分戴面膜和戴面具的个体时表现出值得称赞的精度，精确性和回忆。该系统展示了其在实时场景中运行的能力，从而有助于对公共空间的有效监视。
薄级别的堕落的四波混合产生 -
芯片效果非线性功能有助于升级Photonic集成电路的实用程序和性能，尤其是对于广泛的经典和量子应用，例如可调的相干辐射，诸如光学频率转换，光谱，光谱，量子科学等。在这里，我们在具有高质量（Q〜10 6）因子的绝缘子（LTOI）微型风险上制造了Z -Cut锂锂。。分析了严格的模式相匹配条件和整个三波混合过程的第二个谐波效率。我们的工作表明，具有较高Q因子及其高光损伤阈值和宽透明度范围的LTOI微孔子可以支持各种芯片上光学非线性过程，这将其预示其在综合非线性光子学中的应用潜力。
建议的行动：级联锁变电站销售
级联锁变电站位于哥伦比亚河峡谷附近，俄勒冈州胡德河县的喀斯喀特锁，位于俄勒冈州，俄勒冈州，北部第2部分，北部8号，山脉8。该变电站位于1.53英亩的土地上，位于84号州际公路以南及其相关的正面路，就在美国森林服务土地外（Mt.胡德国家森林）。变电站与维护的传输线走廊相邻（Bonneville PH - Hood River No.1）和该线的南部是山胡德国家森林。南部的区域是Mt.胡德国家森林，由森林和山地形象组成。是84号州际走廊和发展的工业区。哥伦比亚河在变电站以北约0.5英里处。Herman Creek位于变电站以西约600英尺。内部或附近没有湿地。
一个可扩展3D对象生成和重建的变量自动编码器级联级联对敌方网络
摘要：用于3D体积生成和重建的生成对抗网络（GAN），例如形状产生，可视化，自动化设计，实时仿真和研究范围，在各个领域都受到了更多的关注。但是，诸如有限的培训数据，高计算成本和模式崩溃问题之类的挑战持续存在。我们建议将变异自动编码器（VAE）和gan结合起来，以发现增强的3D结构，并引入一种稳定且可扩展的渐进式增长方法，以生成和重建基于体素的基于体素的3D形状。级联结构的网络涉及生成器和鉴别器，从小型体素大小开始，并逐步添加图层，同时在每个新添加的层中使用地面标签监督歧视器，以建模更广阔的体素空间。我们的方法提高了收敛速度，并通过稳定的增长来提高生成的3D模型的质量，从而促进了复杂的体素级详细信息的准确表示。通过与现有方法的比较实验，我们证明了方法在评估体素质量，变化和多样性方面的有效性。生成的模型在3D评估指标和视觉质量中表现出提高的准确性，使它们在包括虚拟现实，元评估和游戏在内的各个领域都很有价值。
失调阴道菌群通过阴道中的致病分子诱导早产级别
摘要：不植物阴道菌群（DVM）干扰阴道环境，包括pH，代谢物，蛋白质和细胞因子谱。这项研究调查了DVM对40名韩国孕妇阴道环境的影响，并确定了可预测的出生结果生物标志物。宫颈阴道流体（CVF）样品，检查pH值，并储存在-80℃以进行进一步分析。样品分为全学期（FTB，n = 20）和早产（PTB，n = 20）。微生物群在V1 – V9区域中进行了分析。确定靶向代谢物，TLR-4和细胞因子的水平。PTB（> 4.5）的CVF的pH值明显高于FTB（> 3.5）的CVF（p <0.05）。新生儿妊娠年龄在分娩，出生体重和Apgar评分之间的分数显着不同。在FTB中，有益的乳酸杆菌属的相对丰度，例如Gasseri，Jensenii乳酸乳杆菌，Jensenii和双歧杆菌较高，而致病性肠球菌肠球菌，葡萄球菌，Prevotella，Prevotella，Prevotella，reeaeaplasma parvum，sppebma parvium，sppore sppore corneboccus faecalis ftb。在PTB中较高。乙酸，甲醇，TLR-4和TNF-α水平与分娩和出生体重时的妊娠年龄负相关。此外，乙醇，甲醇，TLR-4，IL-6，IL-1β和TNF-α水平与琥珀酸酯，乙酸，乙酸乙酸盐，甲酸盐，甲酸盐和氨和氨和氨水呈正相关。总体而言，DVM通过阴道中的病原分子诱导早产。
基于改进的多任务级联的面部检测...
摘要 - 随着深度学习和计算机视觉的发展，面部检测已得以快速发展。面部检测有多个应用程序域，包括身份身份验证，安全保护，媒体和娱乐。尽管多任务级联的卷积神经网络（MTCNN）具有很高的精度和鲁棒性，但由于真实场景的复杂性和硬件设施的约束，该模型在真实场景中具有大参数和计算开销的缺点。因此，改进的网络模型的开发至关重要。本文通过减少参数和计算开销的数量并使用更好的模型参数来定位面部的关键点来改善MTCNN模型。该模型提高了面部年龄估计的准确性和鲁棒性。宽面和Celeba数据集用于培训。最终的面部检测精度达到98.7％，同时将模型参数的数量减少到相同条件下的70％。该模型满足现代社会对面部检测的应用需求，并证明了改进的网络模型的效率和准确性。
PBCWA Cascade Silver 计划摘要 交易所内部
• 非医疗必需的服务 • 整容手术或重建手术（除非特别规定） • 实验性或研究性服务 • 辅助生殖 • 减肥，包括手术、药物、食品和锻炼计划 • 超过指定福利最高限额的服务 • 由其他类型保险支付的服务，例如财产保险、责任保险或机动车保险 • 提供者的许可证或认证不允许他们执行的服务 • 您未受此计划保障时接受的服务 • 性功能障碍 • 绝育逆转
基于级联多输出多级转换器和载波调制方案的混合储能系统的运行
人们要求储能系统在电网现代化过程中发挥主导作用 [1-4]。可再生能源 (RES) 的广泛应用以及工业过程的深度电气化对电网提出了重大挑战 [5-11]，而大量使用储能系统 (ESS) 可以缓解这一转变。然而，发电和配电中心等电力设施通常并未设计为包含储能，这会导致一些缺点。此外，由于电力电子主导的电网惯性减小，匹配发电和消费的复杂性日益增加 [2、12、13]。为了提高可控性、平稳需求响应、减少能源浪费和电网增强的需要，储能系统是现代电网中必不可少的资产 [13-17]。另一方面，储能系统在微电网概念中也至关重要，微电网概念经过几十年的发展，已经能够适应电网中快速变化的负载和发电机 [18-20]。利用电力电子技术将电力系统聚集成可控、可拆卸的块，可以实现可再生能源、储能系统和负载的分布式集成，并且独立于电网。因此，开发新型集成电力转换器和储能单元仍然是未来电力系统的关键方面之一。为了进一步提高储能系统的能力，可以将不同的储能技术组合成混合储能系统。通过混合超级电容器、电容器和电池，甚至非基于电力的储能机制，可以根据场景利用不同的特性，例如高能量和高功率密度 [21，22]。
基于子带级联 CSP 的深度迁移学习，用于跨受试者下肢运动意象分类
摘要 — 由于人类大脑中左右下肢运动的生理表征过于接近，下肢运动想象 (MI) 分类是脑机接口 (BCI) 中一个具有挑战性的研究课题。此外，MI 信号具有严重的受试者特异性。以前的研究中为特定受试者设计的分类方案无法满足通用 BCI 系统中跨受试者分类的要求。因此，本研究旨在建立跨受试者下肢 MI 分类方案。提出了三种新型子带级联公共空间模式 (SBCCSP) 算法来提取具有低冗余度的代表性特征。已根据从执行 MI 任务的受试者中收集的下肢步进式 MI 信号进行了验证。已验证了采用三种 SBCCSP 算法的所提方案具有比其他公共空间模式 (CSP) 变体更好的准确度和运行时间性能，最佳平均准确度为 98.78%。本研究首次研究了基于实验步进式 MI 信号的跨受试者 MI 分类方案。所提出的方案将对开发用于下肢辅助和康复应用的通用 BCI 系统做出重要贡献。