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使用 MSP430 和 TRF79xxA 的 NFC/RFID 读取器超低功耗卡存在检测
始终运行发射器可节省大量电量。在每秒进行三次轮询的系统中，系统仅约 1% 的时间处于活动状态。在睡眠状态下，TRF79xxA 几乎不消耗任何电量，而 MSP430 消耗的电流量可忽略不计（约 0.8 µA）。在持续几毫秒的活动状态下，TRF7970A 会快速打开、初始化，并执行发射器突发。这会打开发射器约 20 µs。在关闭之前，比较器会初始化，并启动计时器来测量时间。计时器一直运行，直到比较器发出中断，指示已超过阈值电压。此时的定时器时间是信号的衰减时间。如前所述，较长的时间表示功率耦合，这意味着卡可能已处于现场。
一旦进入轨道，NGG-1 将提供增强的传感能力，以探测先进
图片由洛克希德·马丁公司提供 下一代高架持续红外 (Next-Gen OPIR) 地球同步地球轨道 (GEO) 任务有效载荷是美国高生存力、弹性、多轨道导弹预警系统的基础要素。下一代 OPIR 有助于对抗对美国及其盟友的先进导弹威胁，增强威慑力并加强国防。最近，SSC 于 2024 年 8 月 30 日成功将第一个有效载荷 NGG-1 从雷神公司位于加利福尼亚州埃尔塞贡多的任务有效载荷设施运送到洛克希德·马丁公司位于加利福尼亚州桑尼维尔的太空飞行器集成设施。
www.migrationletters.com机器学习算法要检测手写字符识别
手写字符识别（HCR）是一个广泛研究的领域，旨在开发能够识别手写文本的算法。准确的HCR对于各种应用很重要，包括文档数字化，签名验证和邮政自动化。尽管取得了重大进展，但当前的HCR系统仍然面临着几个挑战，例如写作风格，噪音和草书手写的存在。为了克服这些挑战，已经开发了机器学习算法，以提高手写文本的识别准确性。在本文中，我们将探讨用于HCR的不同类型的机器学习算法并评估其性能。我们还将讨论用于提高认识准确性及其实施挑战的预处理技术。此外，我们将研究用于衡量识别准确性的评估指标以及影响算法性能的因素以及如何优化它们。这项研究可以有助于开发更准确，更有效的手写角色识别系统，该系统可以在各个领域具有重要的应用。
血液生物标志物检测初级保健和二级护理中的阿尔茨海默氏病
结果平均年龄为74.2岁（SD，8.3岁），女性为48％，23％的女性具有主观认知能力下降，44％的认知障碍为轻度，而33％的人患有痴呆症。在初级保健和二级护理评估中，有50％的患者患有AD病理。When the plasma samples were analyzed in a single batch in the primary care cohort, the AUC was 0.97 (95% CI, 0.95-0.99) when the APS2 was used, the PPV was 91% (95% CI, 87%-96%), and the NPV was 92% (95% CI, 87%-96%);在二级护理队列中，使用APS2时的AUC为0.96（95％CI，0.94-0.98），PPV为88％（95％CI，83％-93％），NPV为87％（95％CI，82％，82％-93％）。当前保健队列中前瞻性分析血浆样本（每两周）时，使用APS2时，AUC为0.96（95％CI，0.94-0.98），PPV为88％（95％CI，81％-94％），NPV为90％（95％CI，84％）（84％，84％）;在二级护理队列中，使用APS2时，AUC为0.97（95％CI，0.95-0.98），PPV为91％（95％CI，87％-95％），NPV为91％（95％CI，87％，87％，87％-95％）。4个队列中的诊断准确性很高（范围为88％-92％）。初级保健医生的诊断准确性为61％（95％CI，53％-69％），用于鉴定临床检查，认知测试和计算机断层扫描和使用APS2的91％（95％CI，86％-96％）的临床AD。痴呆症专家的诊断准确性为73％（95％CI，68％-79％），使用APS2为91％（95％CI，88％-95％）。在总体人群中，使用APS2（90％[95％CI，88％-92％]）的诊断准确性与使用p-TAU217的百分比（仅90％[95％CI，88％-91％]）与诊断准确性没有差异。
马铃薯人工智能模型能够检测马铃薯晚疫病和早疫病
创新描述：用于检测早疫病和晚疫病的马铃薯 AI 模型已添加到 PlantVillage Nuru 应用程序中，现在可用于 Android 和 iOS 操作系统。这项创新旨在帮助农民在田间诊断作物病害，无需互联网连接。
采用 MSP430 和 TRF79xxA 的 NFC/RFID 读取器超低功耗卡存在检测
所有这些终端设备示例都有类似的关键“关注点”，例如：• 必须优化总系统成本。• 电气设计 – 平台或模块化设计正变得越来越普遍，重点是可在全球范围内部署 – 即一种设计可以在所有国家/地区使用（例如基于 TRF79xxA 系列设备的 13.56MHz 系统）。• 机械设计必须坚固、安全，并提供各种级别的防破坏保护。• 用户友好且直观 – NFC/RFID 系统不是视线范围内，但用户无需经过大量培训即可与它们交互，因此设计必须始终提供轻松的用户体验。• 低功耗比以往任何时候都更重要，如果按照本文档后面所述实施，则可以成为真正的差异化因素和竞争优势。
两种进行探测与规避飞行试验的新方法的比较
摘要：本文比较了加拿大国家研究委员会在飞行试验中开发的两种“近距离”拦截方法，并介绍了一种评估这些轨迹有效性的新方法。每种方法都使用不同的飞行测试技术和显示组合来指导飞行员设置飞机的碰撞轨迹并保持预期路径。方法 1 仅提供飞机相对方位角和位置的视觉引导，而方法 2 根据预期几何形状确定冲突点（纬度/经度），并提供预期拦截的交叉航迹误差以及到达时间的速度提示。通过比较预测最近进近距离低于预期阈值的时间比例来分析这两种方法的性能。分析表明，在所有飞行方位角上，方法 2 导致处于或低于预期最近进近距离的时间增加了一倍以上。此外，由于建立所需初始条件和稳定飞行路径所需的时间更少，作者能够进行多 50% 的拦截。
两种进行探测和规避飞行试验的新方法的比较
摘要：本文比较了加拿大国家研究委员会在飞行试验中开发的两种进行“近距离”拦截的方法，并描述了一种评估这些轨迹有效性的新方法。每种方法都使用不同的飞行测试技术和显示组合来指导飞行员在碰撞轨迹上设置飞机并保持期望路径。方法 1 仅提供飞机相对方位角和位置的视觉引导，而方法 2 根据期望的几何形状确定冲突点（纬度/经度），并提供与期望拦截的交叉航迹误差以及到达时间的速度提示。通过比较预测的最近进近距离低于期望阈值的时间比例来分析方法的性能。分析表明，方法 2 在所有飞行方位上使达到或低于预期最近进近距离所花费的时间增加了一倍以上。此外，由于建立所需初始条件和稳定飞行路径所需的时间更少，作者能够进行 50% 以上的拦截。
验证机器学习模型以跨机构检测淀粉样蛋白病理
像建立阿尔茨海默病登记处的联盟 (CERAD) 这样的半定量评分方案是阿尔茨海默病 (AD) 神经病理学实践中最常用的方法。基于机器学习的计算方法最近为全幻灯片图像 (WSI) 生成了定量分数，这些分数与人类衍生的阿尔茨海默病病理半定量分数（例如 CERAD 的分数）高度相关。然而，此类模型的稳健性尚未在不同的队列中进行测试。为了验证以前发布的使用卷积神经网络 (CNN) 的机器学习算法并确定病理异质性是否会改变算法得出的测量值，对来自 Goizueta Emory 阿尔茨海默病中心脑库的 40 个病例进行了评估，这些病例显示了一系列病理诊断（包括有和没有路易体疾病 (LBD) 的 AD，和/或 TDP-43 阳性内含体）和 A β 病理水平。此外，为了提供更深入的表型分析，我们比较了灰质和整个组织中的淀粉样蛋白负担，两者的定量 CNN 评分与 CERAD 样评分显着相关。定量评分还显示出基于 AD 病理的清晰分层，包括有或没有其他诊断（包括 LBD 和 TDP-43 内含物）与没有显着神经变性的病例（对照病例）以及 NIA Reagan 评分标准。具体而言，AD + TDP-43 的伴随诊断组显示核心斑块的 CNN 评分明显高于 AD 组。最后，我们报告说，与关注病理最密集的视野中的计算评分相比，整个组织计算评分与 CERAD 样类别的相关性更好，这是根据 CERAD 指南进行神经病理学评估的实践标准。这些发现共同验证并扩展了 CNN 模型，使其对队列变化具有稳健性，并为未来将机器学习算法纳入神经病理学实践的研究提供了额外的概念验证。
学习仅使用一个正常图像提示
摘要。使用自我发明变压器的无监督重建网络已通过单个模型实现了多级（统一）异常检测的最新性能。然而，这些自我注意重建模型主要基于目标特征，这可能会导致正常和异常特征的完美重建，这是由于与上下文的高度一致性，从而导致异常发生故障。此外，由于在低空间分辨率潜在的潜在空间中进行重建，这些模型通常会产生不准确的异常分割。为了使重建模型具有高效率，同时增强其对统一异常探测的概括，我们提出了一种简单而有效的方法，可以重建正常功能并仅使用一个正常图像提示（ONENIP）恢复异常功能。与以前的工作相比，Onenip首次仅用一个正常图像提示重建或恢复异常，从而有效地增强了统一的异常检测性能。此外，我们提出了一种有监督的炼油厂，该炼油厂通过使用实际正常和合成的异常图像来回归构造错误，从而显着改善了像素级异常分割。ONENIP优于三个行业异常脱轨基准的先前方法：MVTEC，BTAD和VISA。