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简单至高级的碳水化合物计数
1。检查视觉提示以识别，计算和平衡餐食中的碳水化合物，作为糖尿病管理的重要工具。2。教育客户识别食物的碳水化合物和碳水化合物含量。3。描述如何根据餐食消耗的碳水化合物量来计算胰岛素剂量。
计数神经元：侵入性和非侵入性技术的比较
本文讨论了神经科学研究中用于计数神经元和估计其密度的各种技术（分为侵入性和非侵入性）。侵入性技术包括物理移除和染色脑组织以计数神经元，而非侵入性技术则可以检查活体动物或人类的大脑结构和功能。侵入性技术的例子包括立体学、光学分馏器、手动细胞计数、共聚焦显微镜和电子显微镜。非侵入性技术的例子包括磁共振成像 (MRI)、脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。表 1 总结了每种技术的优缺点。重点介绍了用于估计神经元密度的非侵入性 NIR 光谱技术的最新进展。未来的研究和技术进步，尤其是在非侵入性技术方面的进步，可以让我们更好地了解神经回路、它们的功能以及我们的日常生活。
用于深空光通信的光子计数相机
背景 未来人类和机器人的深空探险将需要快速、高效的方式，在漫长的旅程中将高清图像、实时视频和大量数据从太空传送到地球。光通信系统已经在自由空间中提供高速率数据传输，可能为深空通信提供解决方案。林肯实验室和喷气推进实验室一直与 NASA 合作开展深空光通信计划，以开发和演示实现可靠、快速数据速率光通信的解决方案，往返于太阳系的遥远角落。光子计数相机就是其中一种解决方案。
商业建筑市场中的人数和能源计量解决方案：
5异常阴影或照明可以降低基于摄像机的解决方案的准确性，或者温度波动可以降低热成像技术的精度。6美国能源信息管理局将智能计量定义为“…以每小时至少每小时衡量和记录电力使用情况，并每天至少向公用事业和公用事业客户提供数据。”对于住宅客户而言，15分钟是标准间隔，对于商业客户而言，5分钟是标准间隔。7绿色按钮连接数据共享标准基于2011年秋季北美能源标准委员会（NAESB）发布的能源服务提供商界面（ESPI）数据标准。该标准由两个（2）个组件组成：用于能源使用信息的常见XML格式和数据交换协议，该协议允许根据客户授权自动将数据从实用程序转移到第三方。通过使用此数据共享标准，第三方可以以标准的，公认的格式从智能实用程序访问客户使用信息。8 EIA。 在美国安装了多少个智能电表，谁拥有？ （EIA，2021）9 Con Edison。 绿色按钮连接过程。 （Con Edison，2018）10 Con Edison。 智能电表常见问题解答。 （Con Edison 2022）8 EIA。在美国安装了多少个智能电表，谁拥有？（EIA，2021）9 Con Edison。绿色按钮连接过程。（Con Edison，2018）10 Con Edison。智能电表常见问题解答。（Con Edison 2022）
SJV DAC数据收集计划 - 调查结果报告
注意：本演示文稿使用2022年清洁系统电源工具的资源配置文件和需求来说明政策和方法论的选择。NRDC建议使用历史数据和/或坚固的，与天气一致的建模数据来校准资源配置文件。
碳水化合物计数 - 一项在线学习计划，以支持糖尿病患者计算碳水化合物（碳水化合物）
CARB COUNTING是一项由国家糖尿病服务计划（NDSS）资助的免费2小时在线学习计划，以提高针对糖尿病患者的碳水化合物计数的认识和教育。
用于长度估计、消化道视觉评估和计数的人工智能辅助自动化管道水产养殖中的虾类生产
摘要：养虾是水产养殖生产中一个世纪以来的实践。在过去的几年里，传统的养殖方法得到了一些改进，然而，它仍然主要涉及密集的手工劳动，这使得传统养殖既不省时也不省钱。因此，需要一种持续的监测方法来提高养虾的效率。本文提出了一种使用深度学习和图像处理方法自动监测虾的流程。自动监测包括长度估计、虾的消化道评估和计数。此外，还设计了一个移动系统来监测各种养殖池中的虾。这项研究显示了有希望的结果，并展现了人工智能在自动化虾监测方面的潜力。
量子近似计数，具有非适应性的Grover迭代
引理10的算法完全按照定义4和事实5中所述的构建；有一个初始的非适应性量子零件，上面有固定的格罗弗时间表（我们稍后将定义），最后一个经典的后处理步骤，该步骤使用量子部分的结果来估计θ∗。在说出算法的量子部分中的关键思想之前，我们提到了Aaronson和Rall的“旋转引理” [1，LEM。2]。可以大致说明该引理的主要思想如下：鉴于θ∗在某个范围内[θmin，θmin + ∆θ]，我们可以选择r = o（1 /（θ·∆θ））的奇数整数值，这样rθmin就接近2πk和r（θmin +2π / + 2θ）2×2×2× + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆。如果θ接近θmin，则p（r）将接近0（如果接近θmin + ∆θ，则将接近1）。Aaronson和Rall使用此引理来不断收缩θ∗可能在每次迭代处由几何因素所处的可能范围，直到范围为1±ϵ。我们将采用类似的想法来找到一个有效的Grover计划，该计划可以以很高的概率区分任何两个候选角度；我们通过放松一个角度的状况接近2πk，而另一个角度在距离π/ 2处，我们做到这一点。相反，我们在Grover计划中选择了序列R，以便对于任何一对值θ1和θ2，有一些r∈R使得rθ1和rθ2差异大约π/ 8，并且也是“相同的象限”（含义相同的间隔[0，π div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>> div>> div> div>
