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使用LIDAR和监视摄像机的数据估算道路洪水的深度
摘要在这项研究中，我们从安装在车辆上的3D激光雷达和外部交通监视摄像头的图像中融合数据，以创建经常洪水泛滥的道路部分的3D表示。这项研究中的LIDAR的点云数据是从ODU校园附近Norfolk的W 49街的一条路段收集的。交通监视摄像头安装在同一地区的公共停车大楼上。LIDAR在车辆穿越该部分时会收集连续的点云框架。使用ICP注册方法将与外部摄像头监控的多个与各个道路相关的LIDAR框架首先合并为单位点云，代表路段的局部高分辨率数字高程模型（DEM）。然后，将结果的DEM投射到监视摄像头捕获的被淹没的道路的图像上。到此目的，采用了摄像机校准技术来估计转换参数。相机校准方法依赖于一个包含点及其相应像素的数据集中的目标图像。生成了点的虚拟网格和相应的像素以运行相机校准函数。提到的数据集是借助激光雷达的内部相机上的投射点云而生成的，从而使我们能够识别对象和Curbsides。还采用了观点几何原则来创建DEM。投影结果显示了用于摄像机校准的技术技术的成功性能。深度估计是在外部相机记录的洪水图像上使用投影的DEM模型进行的。
多深度分支网络，用于有效的图像超级...
超分辨率（SR）的长期挑战是如何在保持语义相干性的同时有效地增强低分辨率（LR）图像的高频细节。这在经常在低功率设备上部署的SR模型的实际应用中尤为重要。为了解决此问题，我们提出了一个具有多深度分支模块（MDBM）的创新不对称的SR架构。这些MDBM包含不同深度的分支，旨在同时有效地捕获高频和低频信息。MDBM的层次结构允许更深的分支在浅层分支的上下文指导下逐渐积累细粒的本地细节。我们使用特征图来可视化这个过程，并使用拟议的新型傅立叶光谱分析方法进一步证明了该设计的合理性和有效性。此外，我们的模型比现有分支网络在分支之间表现出更明显的光谱差异。这表明MDBM降低了冗余，并提供了一种更有效的方法来集成高频和低频信息。各种数据集上的广泛定性和定量评估表明，我们的模型可以生成结构一致且视觉上现实的HR图像。它以非常快的推理速度实现最新的（SOTA）结果。我们的代码可在https://github.com/thy960112/mdbn上找到。
DNA甲基化在两个鸣禽及其天然发生的F1杂种
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月20日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.17.576037 doi：Biorxiv Preprint
深入了解Hitchcock计算机视觉数据集
在数字人文科学中，文本仍然是表达和分析的主要媒介（Manovich，2020； McPherson，2009； Meeks，2013； Sayers，2018）。这导致了一些学者将该领域定义为“文本重，可视化光和模拟较差”（Champion，2017年）。但是，大量可用的视觉数据的兴起以及计算分析的能力为奖学金开辟了新的可能性。Wevers and Smits（2020）将这种“视觉转弯”归功于使用深层神经网络来理解图像的复杂计算机视觉算法的扩散和进步。这些网络可以识别层次模式，并将过滤器应用于图像的不同部分（例如识别形状，边缘和纹理），逐渐形成了对输入数据的更复杂和细微的理解。这些模型的准确性和影响仅在数字人文科学中才被探索，但它们被认为是为了极大地改变对文化数据的分析，批评和解释（Arnold等，2022; Arnold＆Tilton，2019; di Lenardo＆di Lenardo et al。 Pustu-Iren等人，2020年；
深度-Dukespace
除了淀粉样蛋白β斑块和神经原纤维缠结外，阿尔茨海默氏病（AD）还使用定量敏感性映射（QSM）在深灰质核中的铁升高还与升高的铁相关。但是，只有少数研究使用了无法评估层特定差异的更多宏观方法检查皮质铁。在这里，我们进行了基于列的QSM分析，以评估与AD相关的皮质铁的增加与神经元的类型和密度的层特异性差异有关。我们获得了22名具有AD的成年人和22种人口统计学匹配的健康对照的阳性（铁）和阴性（髓磷脂，蛋白质聚集）敏感性的全球和区域测量。深度分析表明，全局易感性从沿幼孔表面增加到灰色/白质边界，在左半球对AD的左半球的正敏感性大于对照组比对照组更大。基于曲率的分析表明，对具有AD与对照的成年人的全球敏感性更大。右半球与左；和回合与硫磺。利益区域分析鉴定出相似的深度和曲率特异性群体差异，尤其是对于颞叶角区域。发现铁在整个皮质地幔上以地形异质的方式积累可能有助于解释深远的认知恶化，从而将AD与健康衰老中的一般运动过程的减慢区分开来。
深入分析软件中的各种人工智能技术
在本文中，我们通过实验实施扩展了文献调查。分析软件工程 (SE) 中的众多人工智能 (AI) 技术有助于更好地理解该领域；与之结合使用时，结果将更有效。我们的手稿展示了各种基于 AI 的算法，包括机器学习技术 (ML)、人工神经网络 (ANN)、深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)、自然语言处理 (NLP)、遗传算法 (GA) 应用。使用蚁群优化 (ACO) 方法进行软件测试，使用组数据处理方法 (GMDH)、概率神经网络 (PNN) 预测软件可维护性，并使用时间序列分析技术进行软件生产。此外，数据是基于 AI 的模型测试和验证技术的燃料。我们还在脚本中使用了 NASA 数据集承诺存储库。AI 在 SE 中有各种应用，我们已经通过实验证明了其中一种，即使用基于 AI 的技术进行软件缺陷预测。此外，还提到了预期的未来趋势；这些都是对研究的一些重要贡献。
漫相关光谱：并行化和深度鉴别技术的最新进展回顾
摘要：漫反射相关光谱是一种用于实时测量脑血流的非侵入性光学方法，在临床监测和神经科学中具有重要的潜在应用。因此，许多研究小组最近一直在研究提高漫反射相关光谱的信噪比、成像深度和空间分辨率的方法。这些方法包括多斑点、长波长、干涉、深度鉴别、飞行时间分辨率和声光检测策略。在这篇评论中，我们详尽地评估了这些最新进展，这些进展可用于评估局限性并指导未来实施漫反射相关光谱的创新，这些创新将在未来几年利用技术改进。
排放深度和C率对电池降解和循环的影响
在广泛的现代应用中，可充电电池的性能和耐用性至关重要。排放和C率的深度是电池降解中的关键因素。更深的放电和快速充电/放电率受试电池的压力增加，从而加速了其磨损和容量损失。理解和仔细管理这些因素对于延长电池寿命并改善电动汽车和可再生能源系统的性能至关重要。这项研究深入研究了排放深度和C率之间的复杂相互作用，从而提供了对其个体对电池性能和老化机制的综合影响的见解。通过检查排放和C率的深度，本研究提供了有关损坏的储能容量和长期鲁棒性的宝贵观点。模拟结果表明，排放的深度和C速率的升高可以加快电池降解，同时通过仔细的能量需求和寿命均衡为定制应用提供了前景。
更新的广度-深度图表
• EEL4598/5718 数据计算机通信 (3) SS，秋季 • EEL4516/5544 线性系统中的噪声 (3) 秋季 • EEL4599 无线和移动网络 (3) 春季 • EEL6591 无线网络 (3) • EEL6532 信息理论 (3) • EEL6533 统计理论 (3) • EEL6535 数字通信 (3) • EEL6507 队列理论 (3) • EEL6509 无线通信 (3) • EEL6550 误差校正编码 (3)