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增强雾检测和自由空间分割
摘要 汽车导航严重依赖于自由空间检测。不幸的是，传统方法在恶劣的天气条件下会遇到困难，尤其是在白天。本文提出了一种解决方案，使用对比度恢复方法对车载摄像头捕获的图像进行处理。在几个方面，所提出的方法都推动了现有技术的进步。首先，通过计算最短路线图，可以更好地分割感兴趣的雾区域。其次，一起计算雾密度和地平线位置。然后，该方法通过假设道路平坦并检测垂直物体来恢复道路的对比度。最后，通过分割车辆前方的连通分量来确定自由空间区域。为了预测该方法的有效性，进行了实验验证。在从车载摄像头捕获的视频序列中提取的样本图像上显示了各种结果。所提出的方法是对依赖颜色分割和立体视觉的现有自由空间区域检测方法的补充。
与性相关的患者报告的脑雾症状非 -
结果。该研究包括303名患者（79.53％的女性，47.52％的医务人员）。COVID-19发作和问卷完成的中位时间为208（IQR 161–248）天。与男性相比，女性报告的写作，阅读和计数问题的流行率更高（<4周或3.05，95％CI：1.38–6.72; 4-12周或2.51，2.51，95％CI：1.02-6.14;> 12周;> 12周； CI：1.41–4.54; 4-12周，或3.74，95％CI：1.93–7.24;The difference between the two sexes in answering questions in an understandable/unambiguous manner was statistically significant between four and 12 weeks after infection (OR 2.63, 95% CI: 1.36–5.10), while a sex difference in recalling new information was found below 12 weeks (OR 2.54, 95% CI: 1.44–4.48 and OR 2.43, 95% CI: 1.37–4.31 for < 4 and 4–12几周）。在报告多任务处理，记住过去的信息，确定当前日期或现场取向方面没有性别差异。
模拟大型节能雾计算环境
摘要 — 尽管效率不断提高，但当今的数据中心和网络仍消耗大量能源，而且这种需求预计还会进一步上升。一个重要的研究问题是雾计算是否以及如何抑制这种趋势。由于实际部署的雾基础设施仍然很少，因此很大一部分研究依赖于模拟。然而，现有的功率模型通常只针对特定组件，如计算节点或电池受限的边缘设备。结合分析和离散事件建模，我们开发了一个整体但细粒度的能耗模型，可以确定计算节点以及网络流量和应用程序随时间变化的功耗。模拟可以包含在分布式、异构和资源受限的基础设施上执行复杂应用程序图的数千台设备。我们在智能城市交通场景中评估了我们公开可用的原型 LEAF，证明它可以用于研究节能雾计算架构，并可用于评估动态任务放置策略和其他节能机制。索引词——模拟、建模、雾计算、边缘计算、能源消耗
“大脑雾”，记忆问题和其他神经系统...
使用手机摄像头脑脊髓炎（ME/CFS）等医疗状况，例如Dysautonatoria，tiny.cc/lce或扫描QR码，而其他与长期相关的人则可以使神经系统症状变得更糟。通常很难找到诊断这些疾病的专家。但是，如果您能够诊断，它可以帮助获得治疗和资源。
拨开迷雾 太空治理的灰色地带
Jessica West 是 CIGI 高级研究员，也是加拿大和平与安全研究机构“犁头计划”的高级研究员，主要研究外层空间的技术、安全和治理。她自 2015 年起担任该职位，之前曾在那里从事太空安全和核裁军问题工作（2006-2009 年）。在犁头计划工作期间，Jessica 曾担任负责太空安全指数项目的国际研究联盟的项目经理七年，并担任 2007-2009 年和 2016-2019 年出版物的主编。她定期与负责太空安全和可持续性问题的主要联合国机构进行互动。杰西卡还是滑铁卢大学康拉德格雷贝尔大学学院 Kindred 信用合作社和平促进中心的研究员、北美和北极防御研究网络成员以及加拿大帕格沃什集团成员。
启用了实时健康的机器学习...
摘要 - 近年来，由于其广泛的应用，云计算在行业和学者中都引起了主要关注。尽管有许多优势，但云计算仍面临挑战，例如高空延迟，导致雾计算的出现。雾计算的概念将云的作用扩展到网络边缘，从而减少了网络延迟。它在FOG节点上提供存储，通信和处理，使其适合实时医疗保健应用。医疗保健方案的紧迫性，例如监测重症监护病房中的患者，强调了及时数据的关键需求。本文介绍了基于雾计算和机器学习的新型医疗保健监测框架，该框架主要集中于实时通知管理。所提出的系统通过传感器监视患者的主要健康参数。机器学习算法在FOG节点上应用以处理参数并做出决策。通知可以发送给医生或护理人员，不会延迟。该框架有望通过其实时功能和雾计算技术的集成来增强医疗保健监测。
认知障碍和狼疮脑雾背后的故事
19 NPSLE manifestations Asceptic meningitis Cerebrovascular disease Demyelinating syndrome Headache Movement disorder Myelopathy Seizure disorders Acute confusional state Anxiety disorder Cognitive dysfunction Mood disorder Psychosis Acute inflammatory polyradiculoneuropathy Autonomic disorder Single/multiplex mononeuropathy Myasthenia gravis Cranial neuropathy Plexopathy多神经病
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
大脑雾量表（BFS）：比例开发和验证
最近，我们目睹了脑雾区域研究的研究数量迅速增加，这主要是因为据报道这是一种频繁的长期疾病。然而，脑雾的构造仍然不确定，并且缺乏一种常见的评估方法。因此，本研究的主要目的是开发和验证用于临床和研究环境中的自我报告脑雾量表（BFS）。参与者是1452（n = 996，68.6％）的波兰大学生。数据是通过自我完成问卷匿名收集的。结果表明23个项目的BFS具有良好的心理测量特性。基于主成分分析（PCA）和验证性因素分析（CFA）结果，该量表最好由三因素解决方案捕获，其中六个项目在精神疲劳因子上加载，在认知敏锐度因子受损受损上加载了九个项目，以及在混淆因子上加载的八个项目。我们发现，与从未对COVID-19的从未测试呈阳性的匹配的对照组相比，对COVID-19测试阳性的人的精神疲劳，认知敏锐度受损和混乱得分明显更高。