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投资目标L＆G多策略增强商品的投资目标前农业和牲畜UCITS ETF（“基金”）是
AJ Bell包括AJ Bell Holdings Limited及其全资子公司。AJ Bell Management Limited和AJ Bell Securities Limited由金融行为管理局授权和监管。所有公司均在英格兰和威尔士注册，位于曼彻斯特M5 3EE的Salford Quays 4 Exchange Quay。aj贝尔以“原样”为基础购买晨星许可工具的提供，并且不能保证对许可工具的绩效或承担责任。在法律允许的最大范围内，AJ Bell不包括对许可工具的责任，包括对任何许可工具的性能的任何故障，中断，延迟或缺陷的责任，除非它是AJ Bell疏忽的直接结果。©2025晨星。保留所有权利。本文包含的信息，数据，分析和观点（“信息”）：（1）包括晨星和晨星的第三方许可人的专有信息； （2）不得复制或重新分配，除非特别授权；（3）不构成投资建议；（4）仅出于信息目的而提供；（4）； （5）不保证完整，准确或及时； （6）可以从在各个日期发布的基金数据中得出。晨星对与信息或使用相关的任何交易决策，损失或其他损失概不负责。在使用该信息之前，请验证所有信息，并且除非在专业财务顾问的建议下，不要做出任何投资决定。过去的表现不能保证未来的结果。投资获得的价值和收入可能会下降和上升。
通过实时面部识别增强安全性
庞迪切里大学，印度帕德切里摘要：随着暴力犯罪者（包括儿童性犯罪者）的累犯率令人震惊，对维护脆弱环境的高级安全措施的需求越来越紧迫。学校，育儿中心和其他高风险地区特别容易受到潜在威胁的影响，因此必须实施积极的解决方案，以确保儿童和员工的安全和福祉。在很大程度上依赖安全人员手动监控的传统监视系统正越来越多地证明实时识别和应对威胁的不足。人类的监督通常受到诸如延迟反应和判断错误之类的局限性，留下了关键的安全差距。我们建议的工作提供了一种新颖的视频监视系统，该系统使用DeepFaceNet，这是一种高度优化和模块化的深度学习模型，旨在克服这些困难。由于该技术主要旨在处理监视摄像机的实时视频供稿，因此它可以识别和检测具有犯罪背景的人的面孔，尤其是那些被归类为高风险罪犯的人。通过利用最新的面部识别技术，我们建议的系统提供了强大而全面的威胁检测解决方案。随着公共安全的改善，它还可以抑制犯罪行为，这有助于避免这种事件。该系统通过强调高精度，实时处理和可靠性来解决并确保安全和监视领域的更安全环境。索引术语：面部识别，深度学习，深度，监视，安全性。
通过表面增强拉曼光谱的去甲肾上腺素和肾上腺素的歧视性和定量分析，用金纳米颗粒悬浮液
Antoine Dowek，Marion Berge，Patrice Prognon，François-Xavier Legrand，Eric Larquet，Eric Larquet等。通过表面增强红色纳米粒子悬架的Raman光谱，对去甲肾上腺素和肾上腺素进行了分解和定量分析。分析和生物分析化学，2021，414（2），pp.1163-1176。10.1007/S00216-021-03743-4。hal-04664781
IOT集成协议用于增强医院护理
摘要本文介绍了“用于增强Hos-Pital Care的IoT集成协议”，这是一个综合框架，旨在利用物联网（IoT）技术来增强患者护理，提高患者护理，提高运营效率，并确保医院设置中的数据安全。越来越强调利用医疗保健中的先进技术，该协议旨在利用物联网设备的潜力来优化患者的秘密，启用远程护理并支持临床决策。通过将物联网无缝整合到护理工作流和患者护理计划中，医院可以实现更高水平的以患者为中心的护理和实时数据见解，从而获得更好的治疗结果和资源分配。本文概述了协议的目标，关键组成部分和预期的好处，同时强调了道德考虑和持续评估以确保成功实施的重要性。
减轻透射视觉噪声以增强车辆安全
软件定义的车辆（SDVS）依靠摄像机来智能和关键安全应用，但面临着动态环境噪音（包括天气和遮挡）的挑战。与静态传感器不同，SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式，这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距，我们使用公共数据集，Carla Simulator，机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明，以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外，我们提出了Transitnet，这是一种新型模型，旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性，尤其是在较高速度下。与多个基线相比，实验结果表明，转运网将F量度提高了5.1％，MAP@50提高了3.6％，并且在所有数据集中将FPS提高了56.7％。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。
深度学习增强的3D成像揭示了对心脏纤维化的影响
以胶原蛋白的积累为标志，损害心脏功能。MF与心力衰竭特别相关，保留的射血分数（HFPEF）是有限的治疗选择的临床挑战。但是，量化小鼠模型中MF的当前方法难以准确捕获其异质区域分布，从而可靠地评估治疗疗法的疗效，从而产生了重大障碍。10
增强的数值模拟研究在脉冲电场控制下稀释乳液中加速拆除的数值模拟研究
这项研究使用多组分晶格玻尔兹曼颜色模型模拟了乳液中乳化液化的动态演变，该模型整合了脉冲电场和流场。使用面积与圆形比定量分析分散相液滴的聚集程度。数值模拟的结果表明，在三种类型的脉冲电场下，稀释乳液的拆除行为：直流电场（DC）脉冲电场，单向三角脉冲电场和双向三角脉冲电场。发现表明在脉冲电场下稀释乳液中电泳和振荡合并发生。改进的双向三角脉冲电场相对于直流脉冲或单向三角脉冲电场的效率提高。此外，增强的双向三角脉冲电场有效地拆除了水中稀释的乳液，并防止在不同组件比率上高压下的油滴在高压下分解。
基于物联网的无线监视机器人
2，3，4，5学生，计算机工程，辛哈加德工程学院，康德瓦，浦那，马哈拉斯特拉邦，印度摘要：在自动驾驶汽车技术的快速发展中，确保道路安全仍然是最重要的挑战。有效检测车道和潜在危害，包括断路器和坑洼，对于安全的自动驾驶至关重要。在这项研究中，我们使用Yolov4 Tiny（一种最先进的对象检测算法和计算机视觉技术）介绍了创新的车道，断路器和坑洼检测系统（LSPDS）。我们的系统集成了计算机视觉和机器学习技术，以分析道路状况。通过采用相机传感器，我们捕获了道路场景并应用图像处理算法以识别车道，速度断路器和坑洼。此外，该系统还将壁垒合并用于用户身份验证和SMS服务以实时警报。Yolov4 Tiny用于在捕获的图像中准确检测和分类这些特征，从而增强了自动驾驶汽车的感知能力。这项研究通过同时解决车道检测，快速检测和坑洼检测来有助于提高自动驾驶系统的道路安全性。关键字：道路安全，速度断路器，坑洼，车道检测，Yolov4 Tiny，CNN，计算机视觉。
对比造影剂增强了回顾性NSCLC队列模型中的CT放射基因组学，尝试验证已发布模型以及临床环境的相关性
来自多伦多大学多伦多大学玛格丽特公主医院医学成像联合部，加拿大M5G 2C1（又名R.H.，R.K.，R.K.，S.M.，C.O.，C.O.，U.M.，P.V.-H。）;苏黎世苏黎世大学苏黎世大学苏黎世大学诊断与介入放射学研究所，瑞士（R.H.）；多伦多大学多伦多大学玛格丽特癌症中心生物统计学系，加拿大M5G 2C1（L.A.）；加拿大安大略省多伦多的安大略省癌症研究所/公主玛格丽特癌症中心大学卫生网络（M.T.，Q.L.）;加拿大多伦多大学大学卫生网络辐射肿瘤学系（A.H.）。收到2023年12月11日；修订于2024年1月18日； 2024年1月23日接受。地址为：K.A。电子邮件：andres.kohan@uhn.ca电子邮件：andres.kohan@uhn.ca
通过石墨烯增强的拉曼光谱法增强若丹明6G和晶体紫拉曼光谱峰
abtract-由于石墨烯的独特特性，由于它的发现，因此已经提出了从化学传感器到晶体管的不同领域中的许多应用。石墨烯最重要的应用之一是在拉曼光谱法的增强中，最近引起了科学家的注意。本文研究了其作为拉曼增强的底物的潜力，称为石墨烯增强拉曼光谱（GERS）。我们使用若丹明6G（R6G）和晶体紫（CV）来说明氧化石墨烯对拉曼增强的影响。表明，与沉积在裸玻璃基板上的液溶液沉积在石墨烯基底物上沉积的若丹明6G和晶体紫溶液的拉曼峰显着增加。使用拉曼光谱仪，拍摄了这些材料的拉曼光谱，并比较了它们的图。表明，该方法可以增强若丹明6G和晶体紫的分子的拉曼信号。