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了解激光粉末床熔合中激光发射功率的时间波形调制的影响：第二部分 - 实验研究 Ca
符号 名称 单位 BR 构建速度 mm 3 /sd 0 光束腰直径 µm f acq 高速相机采集频率 Hz f osc,meas 测量的熔池振荡频率 Hz f osc,theo 理论预测的熔池振荡频率 Hz FOV 视场 像素 × 像素 / mm × mm fw 波形频率 Hz l 单轨长度 mm lt 层厚度 µm m 重复次数 - M 2 光束质量因数 - P avg 平均激光发射功率 WP bk 激光发射的背景功率 WP max 最大发射功率 WP pk 激光发射的峰值功率 W SR 空间分辨率 µm/像素 t exp CMOS相机的曝光时间 µs t fall 激光下降时间 µs t illumination 照明光的曝光时间 µs t off 激光关闭时间 µs t on 曝光时间 µs t rise 激光上升时间 µs t tot 波形周期 µs V 沉积材料体积 mm 3 δ 占空比 无量纲 ΔP 波形振幅W Λ obs 观察波长 nm Λ process 激光发射波长 nm α 热扩散率 m 2 /s λ 过程的空间波长 µm
基于EEG的中风患者的忽视检测
摘要 - 空间忽视（SN）是中风患者的神经综合症，通常是由于单侧脑损伤。它导致对比视觉场中的刺激不集中。当前用于SN评估的金标准是行为不注意测试（位）。位包括一系列笔和纸测试。由于子测验性能的高变量，这些测试可能是不可靠的。他们在衡量忽视程度的能力上受到限制，并且在现实且动态的环境中不评估患者。在本文中，我们提出了基于脑电图（EEG）的脑部计算机界面（BCI），该界面利用星光夜测试来克服传统的SN评估测试的局限性。通过实施此基于EEG的Starry Night忽视检测系统，我们的总体目标是提供对SN的更详细评估。特别是检测SN的存在及其严重性。为了实现这一目标，作为第一步，我们利用基于卷积的神经网络（CNN）模型来分析脑电图数据，并因此提出了一种忽视检测方法来区分中风患者而没有忽视和中风患者。临床相关性 - 拟议的基于EEG的BCI可用于检测具有高精度，特异性和敏感性的中风患者的疏忽。进一步的研究还将允许对患者的视野（FOV）进行估算，以进行更详细的忽视评估。
嗅觉或认知障碍的 COVID-19 患者的大脑微结构和连接
缩写：ACC，前扣带皮层；ACE2，血管紧张素转换酶2；ALFF，振幅低频波动；BBB，血脑屏障；BCT，脑连接工具箱；CC，胼胝体；CMB，脑微出血；COMMIT2，微结构信息纤维束成像2的凸优化模型；CSD，约束球面反卷积；DT，扩散张量；DW-MRI，扩散加权MRI；FA，分数各向异性；FBA，基于固定单元的分析；FC，纤维横截面；FD，纤维密度；FDC，纤维密度和横截面；FOD，纤维方向分布；FOV，视野；GM，灰质；ICU，重症监护病房；MD，平均扩散率； N Acc，伏隔核；NBS，基于网络的统计数据；OFC，眶额皮质；RT-PCR，实时逆转录聚合酶链反应；SyN，对称标准化；UF，钩束；WM，白质。* 通讯作者：意大利马里奥内格里 IRCCS 农业研究所生物医学工程系，Villa Camozzi via GB Camozzi, 3, 24020 Ranica (BG)。电子邮件地址：alberto.arrigoni@marionegri.it (A. Arrigoni)、sara.bosticardo@univr.it (S. Bosticardo)、gpezzetti@asst-pg23.it (G. Pezzetti)、sofia.poloni@ marionegri.it (S. Poloni)、serena.capelli@marionegri.it (S. Capelli)、 anapolitano@asst-pg23.it (A. Napolitano), andrea.remuzzi@unibg.it (A. Remuzzi), rzangari@ fontazionefrom.it (R. Zangari), llorini@asst-pg23.it (FL Lorini), msessa@asst-pg23.it (M. Sessa), alessandro.daducci@univr.it （A. 达杜奇），anna.caroli@marionegri.it （A. Caroli），sgerevini@asst-pg23.it（S. Gerevini）。
2024 Surps主题演讲者
抽象的时间域调查（例如ZTF，ASAS-SN和Panstarrs）发现了无数现象，例如在日常时间表上不断发展的超新星。这些系统通过观察单个瓷砖并定期重新访问先前观察到的区域，每晚每周至每周一次的全天空节奏，但它们可能会错过以更快的速度演变或出现在其视野外（FOV）以外的瞬态。达到这些快速，罕见的瞬态需要同时调查整个天空。evryscope遵循这种方法，每两分钟，一对北部和南部的望远镜每两分钟都在地平线上方调查天空。移至下一代的调查，Argus阵列是一个全天空系统，可将900个望远镜多路复用到单个安装座上。使用ArcSecond尺度采样，SCMOS探测器和宽场光学元件，Argus可以达到外层状瞬变。然而，随着分辨率接近观看限制的性能，Argus的物理数量级比Evryscope大。这需要一个自定义的安装座，能够支持和跟踪900望远镜，同时保持光学材料的挑战等同于为目前操作的机器人望远镜组合提供服务。我提出了针对这些挑战的解决方案，该挑战是在Argus Pathfinder阵列中实施的，这是我论文工作的中心主题。这个缩放的原型演示了如何构造和维护Argus数组。我详细介绍了我们的新假尾望远镜设计，在操作数百个单独的望远镜进行初始调试时，减少了维护开销。我们以Argus Pathfinder的早期绩效结果得出结论。i还提出可扩展的运动控制系统，驱动Argus阵列的当前设计。
克里特岛海岸的海草测绘与监测......
4AOP 自动大气吸收图集业务版本 6SV1 太阳光谱中卫星信号的第二次模拟，版本 1 ASCII 美国信息交换标准代码 ANOVA 方差分析 ASTER 先进星载热发射和反射辐射计 BRDF 双向反射分布函数 CASI 紧凑型机载光谱成像仪 CDOM 有色溶解有机物 CRTM 社区辐射传输模型 CNES 法国国家空间研究中心 CRTM 社区辐射传输模型 CRTM 社区辐射传输模型 CZCS 沿海区彩色扫描仪 ENVISAT 环境卫星 ESA 欧洲航天局 FOV 视场 GDAL 地理空间数据抽象库 GIS 地理信息系统 GPS 全球定位系统 GRASS 地理资源分析支持系统 GRETL GNU 回归、计量经济学和时间序列库 HCMR 希腊海洋研究中心 GUI 图形用户界面 HyMap高光谱测绘仪 ILWIS 综合陆地和水域信息系统 iPAQ internet CompAQ 出品的掌上电脑 KOPRA Karlsruhe 优化和精确辐射传输算法 LAD 最小绝对偏差 LAI 叶面积指数 Landsat TM Landsat 专题测绘仪 Landsat ETM+ Landsat 增强专题测绘仪 Plus MERIS 中等分辨率成像光谱仪 MIPAS 用于被动大气探测的迈克尔逊干涉仪 MODIS 中分辨率成像光谱辐射计 NASA 美国国家航空航天局
OECD 2024 年数字经济展望（第 1 卷）
2D 二维 3D 三维 3GPP 第三代合作伙伴计划 5G 第五代无线蜂窝技术 6G 第六代无线蜂窝技术 ADHD 注意力缺陷多动障碍 APA 美国心理学会 ACI 人工智能 A2G 空对地 AGI 通用人工智能 AI 人工智能 AIGO 人工智能治理工作组 (OECD) AIM 人工智能事件监测 (OECD) AR 增强现实 API 应用程序编程接口 ATM 空中交通管理 BERT 双向编码器 Transformers 表示 BRL 巴西雷亚尔 CEN-CENELEC 欧洲电子和电子技术标准化委员会 COVID-19 2019 冠状病毒病 CPU 中央处理器 DICE 危险、不可能、适得其反或昂贵 DISR 澳大利亚工业、科学和资源部 DSIT 英国科学、创新和技术部 DSUT 数字供应-使用表 EASA欧盟航空安全局 ETSI 欧洲电信标准协会 EU AI 欧盟人工智能条例 EUR 欧元 EuroHPC 欧洲高性能计算联合承诺 eVTOLs 电动垂直起降 FCC 美国联邦通信委员会 FOV 视场 GDP 国内生产总值 GenAI 生成人工智能 GEO 地球静止轨道 GHz 千兆赫 GPAI 全球人工智能伙伴关系 GPU 图形处理单元 GPT 生成预训练变压器 GPT 通用技术 GSMA 全球移动通信系统 HAPS 高空平台站
Microsoft Word - Study_Image_Types_May21_2019_open.docx
AW3D ALOS 世界 3D（近全球高度模型） AW3D30 点间距为 30 米的 AW3D（免费提供高度模型） CAP 共同农业政策（欧盟政策） CCD 电荷耦合器件 CMOS 互补金属氧化物半导体 CORINE 环境信息协调 CORS 连续运行参考站（用于精确 GNSS 定位） DInSAR 差分干涉合成孔径雷达 DSM 数字表面模型（可见表面高度） DTM 数字地形模型（裸地高度） EASA 欧洲航空安全局 EGNOS 欧洲地球静止导航叠加服务 FMC 前向运动补偿 FOV 视场 GCP 地面控制点 GDEM2 ASTER 全球数字高程模型（免费提供 DSM） GNSS 全球导航卫星系统（GPS、GLONASS、伽利略、北斗等） GSD 地面采样距离 HALE 高空长航时 ICAO 国际民用航空组织 InSAR 干涉合成孔径雷达 JRC 欧盟委员会联合研究中心 LiDAR 光探测与测距 - 也称为激光扫描仪 LOD 细节层次（用于城市地图细节） LPIS 地块信息系统 MEMS 微机电系统 - 用于姿态测定 Mpix 百万像素（传感器像素数） NDVI 归一化差异植被指数 NIR 近红外 OCS GE 大规模土地覆盖和土地利用数据库（大尺度太阳辐射职业） PPK 后处理 运动 GNSS
带有微型机器人的脱离MEMS扫描仪的微型LIDAR
摘要 - 光检测和范围（LIDAR）已被广泛用于空中监视和自动驾驶。如果配备LIDAR，机器人技术甚至微型机器人的能力都可以大大增强，但是必须使用非常轻巧和小的LIDAR。微型机器人的尺寸接近鸟类或昆虫，几乎所有现有的激光雷达都太重了，对它们来说太大了。在这项工作中，提出并证明了其光学扫描仪的新型MEMS LIDAR，其光学扫描仪已被提出并证明。扫描仪头将通过移动的微型机器人携带，而雷达底座则固定在地面上。有一条薄而柔性的光学/电缆，将扫描仪头连接到底座。扫描仪头由一个MEMS镜子和一个棒镜组成，它的重量仅为10 g，长4厘米。mems镜的光圈为1.2 mm×1.4 mm，可以扫描9°×8°的视场（FOV）。由于微型机器人和光学扫描仪头部相对于光学接收器的移动，IMU（惯性测量单元）已嵌入扫描仪头中以跟踪运动，并且已经开发出算法以重建真实点云。可移动的底圈可以每秒获取400点，并检测到最多35厘米的目标。微型机器人在移动时可以携带扫描仪的头部，并且可以在LiDAR底座生成点云。这种新的LIDAR配置可实现微型机器人的范围，映射，跟踪和缩放扫描。
渗漏和内部侵蚀的评估和监测
Acronyms and Abbreviations ° degree(s) AC alternating current ADAR Airborne Data Acquisition and Registration ADAS Automated Data Acquisition System AFP annual failure probability ANCOLD Australian National Committee on Large Dams APF annualized probability of failure ARMS Army Remote Moisture System ASCE American Society of Civil Engineers ASDSO Association of State Dam Safety Officials ASTM American Society for Testing and Materials CCR capacitively coupled resistivity cm厘米CMP瓦楞金属管CM /s厘米每秒DC直接电流DVC数据验证标准EAP紧急行动计划ECD电气电流分布EM电磁EPA美国环境保护局ERT电阻层术ERT电阻层术ERT电阻层术ERT ERTICAL COLITITION SERPOHITION GPS全球定位系统联邦大坝安全HET孔侵蚀测试ICODS ICODS大坝安全委员会ICOLD ICOLD ICOLD ICOLD ICOLD ICOLD ICOLD ICOLD国际大坝IR IR IRRADE JET喷气喷气喷气喷气侵蚀测试l/min/yr每分钟每分钟每年每年激光痛检测和范围
演示：自动驾驶中的交通信号识别的无形对抗条纹
隐身光学对抗性示例攻击，利用了凸轮的滚动快门效果，以欺骗自动驾驶汽车中的交通标志识别。互补的金属氧化物半导体（CMOS）传感器在汽车摄像机中广泛采用[1，2]。他们通常从上到下透露并读出像素值。但是，CMOS摄像机表现出滚动快门效果（RSE）[4]。具体来说，当CMOS传感器的每一行暴露在略有不同的时间时，输入光的快速变化会通过扫描线的各种颜色阴影引起图像失真。重新研究[6-8]已经显示了RSE的安全性含义，即攻击者可以控制输入光，以在捕获的图像上创建彩色条纹，以误导计算机视觉解释。然而，尽管以前的研究已经在受控环境中实现了单帧的基本rse，但它们无法通过一系列框架实现稳定的攻击结果[5]。GhostStripe旨在实现稳定的攻击结果，从而在自主驾驶环境中更清晰的安全含义。首先，它在交通标志附近部署LED，将受控的闪烁光投射到标志上。由于闪烁的频率超过了人眼的感知极限，因此它仍然是看不见的，使LED显得良性。同时，由摄像机误导了交通标志识别的RSE引起的彩色条纹。没有这种稳定性，异常检测器可能会触发故障机制，从而确定攻击的有效性。1。第二，为了误导自主驾驶计划以在不知不觉中进行错误的决定，交通符号识别结果应该是错误的，并且在足够的连续框架之间相同。随着车辆的移动，摄像机视野中包含标志（FOV）变化的签名的位置和大小变化，需要攻击才能适应摄像机操作和车辆运动，以稳定地覆盖条纹，如图所示。为了实现这一目标，GhostStripe根据受害者的实时感知结果来控制LED闪烁