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关键环境的消毒和解决方案
全球：CONTEC在南卡罗来纳州，英国阿辛顿和中国苏州拥有和运营制造工厂。contec在俄亥俄州的托莱多和法国瓦内斯设有分销中心。所有制造设施均为ISO 9001：2015认证。CONTEC在北美，欧洲和亚洲拥有运营，销售和技术服务团队。这些设施和专门的团队成员使CONTEC能够为满足全球需求的跨国客户提供产品和技术支持。
用于去除淡水环境中微塑料的过滤趋势
抽象的微型塑料（MP）是一种污染物，越来越威胁到淡水生态系统，需要有效的解决方案才能去除。本研究的目的是审查用于从淡水环境中删除MP的当前过滤方法。本研究使用了有关去除MPS的过滤技术的现有文献的系统综述方法。数据是从2015年至2023年之间发表的各种科学来源收集的。分析的过滤技术包括传统过滤和高级过滤技术。研究结果表明，诸如纳米过滤和生物过滤之类的先进过滤技术在从淡水中去除MP具有很高的潜力。但是，每种技术都有自己的挑战，包括删除效率和实施成本。结论是过滤是处理淡水生态系统中MP污染的有效方法。但是，需要进一步的研究来应对现有的挑战。这项研究提供了深入的见解，可以帮助制定更有效的政策和技术来管理MP污染。
户外环境中自动导航的实时衡量标准映射
摘要 - 纳入人为优先知识的度量语义图的创建代表了环境的高级突出。然而，构建此类地图构成了与多模式传感器数据融合，实时映射性能的融合以及结构和语义信息一致性的保留相关的挑战。在本文中，我们引入了一个在线度量 - 语义映射系统，该系统利用LIDAR-Visual-Visual-Visual惯性传感生成了大型室外环境的全局度量标准网格地图。利用GPU加速度，我们的映射过程达到了出色的速度，无论场景尺度如何此外，我们将所得地图无缝地集成到现实世界中的导航系统中，从而实现了基于公制的语义地形评估和在校园环境中的自主点 - 要点导航。通过对包含24个序列的公共可用数据集进行的广泛实验，我们证明了映射和导航方法的有效性。对从业者的注释 - 本文在复杂的，非结构化的环境中应对具有丰富语义元素的复杂，非结构化环境中的移动机器人的竞争挑战。传统导航依赖于几何分析和手动注释，努力区分相似的结构，例如道路和人行道。我们的地图集成到现实世界中的导航系统中，通过与公共和专有数据集进行实验，可在本地化和地形评估中有效。索引条款 - 自主驾驶，映射，导航我们提出了一个在线映射系统，该系统为大型室外环境创建全局标准网格地图，利用GPU加速速度，并克服了现有的实时语义映射方法的限制，这些方法通常可以配置为室内设置。未来的工作将集中于整合基于内核的方法，以提高地图的语义准确性。
金融机构在云服务环境中的安全性和弹性的原则
连续合规性和监视安全性包含连续监视和即时警报，以实时识别和应对安全事件和潜在威胁。使用默认值是简化CSP的安全使用的关键步骤，但是用户教育仍然很重要。fis需要知道为什么默认值是它们的样子，并影响了用户更改的影响。因为推荐的设置可能会随着时间的流逝而漂移，因此了解何时应用设置以及是否已更改它们至关重要。FIS和CSP可以随着时间的推移讨论更强大的设置（即版本控制和其他原理）。
语义信念行为图：在未知环境中启用自主机器人检查
摘要 - 本文解决了在复杂且未知环境中自动机器人检查的问题。即使面对感知不确定性和对环境的先验知识，这种能力对于各种现实世界中的有效和精确检查至关重要。现有的实际自主检查方法典型地依赖于预定义的目标和路点，并且通常无法适应动态或未知设置。在本文中，我们介绍了语义信念行为图（SB2G）框架，作为一种新的语义意识自主机器人检查的方法。sb2g使用行为节点为机器人生成控制策略，该行为节点封装了设计用于检查不同类别对象的各种基于语义的策略。我们设计了一种主动的语义搜索行为，以指导机器人定位对象进行检查，同时降低语义信息不确定性。SB2G中的边缘编码这些行为之间的过渡。我们使用腿部机器人平台通过模拟和现实世界的城市检查来验证我们的方法。我们的结果表明，SB2G实现了更有效的检查政策，表现出与人类经营的检查相当的性能。
树实例细分和特征估计林业环境利用移动机器人收集的LIDAR数据
摘要 - 森林在我们的生态系统中起着至关重要的作用，充当碳汇，气候稳定剂，生物多样性中心和木材来源。根据其规模的本质，监视和维护森林是一项艰巨的任务。林业中的机器人技术可能有可能实现高效和可持续的森林实践。在本文中，我们解决了通过利用移动平台收集的LIDAR数据自动生产森林清单的问题。要构建库存，我们首先从点云中提取树实例。然后，我们处理每个实例以提取林业清单信息。我们的方法提供了“胸高直径”的每个树几何特征，以及一个地块中的单个树位置。我们验证了我们的结果，以实地试验期间森林人收集的手动测量结果。我们的实验显示出强大的细分和树状估计表现，这强调了自动化林业服务的潜力。结果与该域中使用的流行基线方法相比，结果表现出了出色的性能。
Maariz，A.，Wiputra，M。A.，＆Armanto，M。R. D.（2024）。区块链技术：革新数字环境中的数据完整性和安全性。在中Maariz，A.，Wiputra，M。A.，＆Armanto，M。R. D.（2024）。区块链技术：革新数字环境中的数据完整性和安全性。在
摘要本研究探讨了区块链技术对数字环境中数据完整性和安全性的变革性影响。通过对包括比特币，以太坊和超级织物在内的突出区块链网络的数据完整性指标进行全面评估，我们公布了不变性和可靠性的细微差异。我们的安全分析探讨了加密强度和对未经授权访问的阻力，展示了Hyperledger Fabric和Bitcoin的出色安全功能，以太坊表现出值得称赞的但中等的安全水平。讨论强调了区块链技术的多方面性质，强调选择与特定用例保持一致的平台的重要性。HyperLeDger面料和比特币作为需要高完整性和稳健安全性的应用程序的强大竞争者，而以太坊提供了可靠但中等的替代方案。随着区块链技术的不断发展，这项研究为从业者和研究人员提供了宝贵的见解，指导区块链平台的战略选择，以利用其在多样化的数字环境中的变革潜力。关键字：区块链技术，数据完整性，安全性，加密货币，HyperLedger。1。简介
在医疗环境中使用人工智能方法提高自动脑肿瘤检测的准确性
摘要：医学成像和深度学习模型对于脑癌的早期识别和诊断至关重要，有助于及时干预并改善患者的治疗效果。本研究论文探讨了最先进的物体检测框架 YOLOv5 与非局部神经网络 (NLNN) 的集成，以提高脑肿瘤检测的稳健性和准确性。本研究首先整理了一个包含来自各种来源的脑部 MRI 扫描的综合数据集。为了促进有效融合，YOLOv5 和 NLNN、K-means+ 和空间金字塔池化 fast+ (SPPF+) 模块集成在一个统一的框架内。脑肿瘤数据集用于通过应用迁移学习技术来完善 YOLOv5 模型，使其专门适应肿瘤检测任务。结果表明，与仅使用 YOLOv5 相比，YOLOv5 与其他模块的组合可增强检测能力，分别证明召回率分别为 86% 和 83%。此外，该研究还探讨了组合模型的可解释性方面。通过可视化 NLNNs 模块生成的注意力图，可以突出显示与肿瘤存在相关的感兴趣区域，从而帮助理解和验证该方法的决策过程。此外，还研究了超参数（例如 NLNNs 内核大小、融合策略和训练数据增强）的影响，以优化组合模型的性能。
从动态环境中多步操作任务的演示中的逻辑学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）是将类似人类技能授予机器人的有效框架。然而，设计一个能够无缝模仿，推广和反应在动态环境中长期地平线操纵任务的干扰的LFD框架仍然是一个挑战。为了应对这一挑战，我们提出了Logic-LFD，该逻辑LFD将任务和运动计划（TAMP）与动态运动原始词（DMP）的最佳控制配方相结合，从而使我们能够合并运动级别的Via-via-via-via-via-via-vie-vie-aint-vie-viarpoint规范并处理任务级别的变化或动态环境中的干扰。我们对我们提出的方法对几个基线进行了比较分析，从而评估了其在三个长马操纵任务中的概括能力和反应性。我们的实验证明了逻辑LFD的快速概括和反应性，用于处理任务级别的变体和长距离操纵任务中的干扰。项目网页：https：//sites.google.com/view/logic-lfd
真空环境下的线性编码器
低释气性为防止真空室内压力急剧升高，真空兼容编码器不得释放大量气体。在超高真空中，每个部件都至关重要。例如，某些塑料会释出溶剂。这类塑料通常包含在电路板、粘合剂或涂层中，但在超高真空环境中部署的设备中应完全避免使用。这就是海德汉公司采用真空兼容电路板、粘合剂和涂层的原因。在超高真空环境中，必须将部件数量减至最少。例如，信号转换器应放在真空室外，这就是海德汉公司提供带有外部信号转换器的真空兼容编码器的原因。在仅需要高真空的应用中，这些设备也可放置在真空室内。