XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFPR
现场计划审查 - 环境责任
现场计划审查 (FPR) 是项目开发过程中的一个重要里程碑。它使每个参与项目的人都有机会检查计划集并对设计提出意见。该计划集审查的重点是确保项目的设计满足了计划项目的目的和需求，并且项目可以建设和维护。FPR 审查人员可以确保计划反映他们的期望，并在计划需要修改时提供意见。FPR 可能涉及各种 GDOT 学科、顾问和利益相关者人员；但是，本指南仅涉及环境主题专家在这些审查中的作用。FPR 将由 GDOT 工程服务办公室的 FPR 协调员安排和领导（请参阅 GDOT 政策 2440-1-现场计划审查检查）。
利用呼吸调节光电容积描记法开发低假阳性率的脑机接口拨动开关
摘要：基于脑电图 (EEG) 的异步脑机接口 (BCI) 通常在分类准确度和假阳性率 (FPR) 方面表现不佳。因此，开发了基于眼电图 (EOG) 信号的 BCI 拨动开关来打开/关闭同步 BCI 系统。传统的 BCI 拨动开关反应快速、准确度高；然而，它们的 FPR 很高或不能应用于眼球运动障碍患者。为了解决这些问题，我们开发了一种新型 BCI 拨动开关，用户可以通过屏住呼吸几秒钟来打开或关闭同步 BCI。使用线性判别分析对正常呼吸和屏住呼吸两种状态进行分类，其中特征提取自呼吸调制光电容积描记法 (PPG) 信号。使用仅用 1 分钟 PPG 数据训练的校准数据实现了实时 BCI 拨动开关。我们将我们的 PPG 开关与基于稳态视觉诱发电位的 BCI 系统相结合，评估了其真实阳性率和 FPR 性能，该系统旨在控制四个外部设备。通过对 5 名受试者进行离线实验优化了 PPG 开关的参数，并在对 7 名受试者进行在线实验中评估了开关系统的性能。所有参与者都通过屏住呼吸约 10 秒成功打开 BCI（准确率为 100%），开关系统表现出每分钟 0.02 次错误操作的极低 FPR，这是迄今为止报告的最低 FPR。所有参与者均可在同步 BCI 模式下成功控制外部设备。我们的结果表明，所提出的基于 PPG 的 BCI 拨动开关可用于实现实用的 BCI。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ...
报道人：CATHY J. JOHNSON MESSINA，RMR，FPR 注册优秀记者 佛罗里达州专业记者 会员：NCRA、FCRA、STAR
人工智能助力 H&E 复兴
深度学习 (DL) 是人工智能的一个子领域，它充分利用了人工神经网络的潜力，尤其是具有多个非线性“深层”的卷积神经网络 (CNN)，在解决基于图像的问题方面取得了巨大成功 [2]。例如，CNN 已成功识别人脸、交通标志和物体、汽车、动物，使机器人和自动驾驶汽车具有视觉功能，最近，它还使医疗应用具有视觉功能。这些神经网络在多个分类和分割任务中表现出了人类水平的性能。CNN 的性能通常通过准确度、灵敏度、特异性、精确度、召回率（也称为真阳性率 (TPR)）和假阳性率 (FPR)（等于 1 - 特异性）来评估。实际上，TPR 和 FPR 之间总是存在权衡，就像在医学领域经常面临的灵敏度和特异性之间的权衡一样，必须在训练模型的性能中找到假阳性和假阴性之间的平衡。例如，可以绘制接收者操作特性曲线（ROC 曲线），即在不同分类阈值下绘制 TPR 与 FPR 的曲线，然后可以找到一个在 TPRi 和 FPRi 之间达到令人满意的平衡的操作点（TPRi、FPRi）。为了使用单一性能指标（曲线下面积 (AUC)）评估和比较经过训练的 AI 模型的性能，整个
使用基于 U-Net 的深度卷积神经网络自动分割 MRI 图像上的颅咽管瘤
摘要 目的 开发一种基于U-Net的颅咽管瘤自动分割深度学习模型。方法 本研究纳入264例确诊为颅咽管瘤的患者。收集、注释治疗前的MRI图像，并将其作为基本事实来学习和评估深度学习模型。来自其他机构的38名患者用于独立的外部测试。提出的分割模型基于U-Net架构构建。计算每例的骰子相似系数（DSC）、95%百分位数（95HD）的Hausdorff距离、Jaccard值、真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。使用单因素方差分析来探讨模型性能是否与肿瘤的放射学特征有关。结果所提出的模型在分割方面表现出良好的性能，平均 DSC 为 0.840、Jaccard 为 0.734、TPR 为 0.820、FPR 为 0.000、95HD 为 3.669 毫米。它在独立的外部测试集中表现良好，平均 DSC 为 0.816、Jaccard 为 0.704、TPR 为 0.765、FPR 为 0.000、95HD 为 4.201 毫米。此外，单因素方差分析表明，该性能与放射学特征无统计学相关性，包括主要成分（p = 0.370）、分叶形状（p = 0.353）、受压或封闭的 ICA（p = 0.809）和海绵窦侵犯（p = 0.283）。结论 提出的深度学习模型在颅咽管瘤自动分割方面表现出良好的效果。要点 • 基于 U-Net 的分割模型在颅咽管瘤分割中表现出良好的性能。 • 无论颅咽管瘤的放射学特征如何，提出的模型都表现出良好的性能。 • 该模型在从另一个中心获得的独立外部数据集中实现了可行性。
独立专家综合技术...
图 1-1. IE 综合评审分类法 ............................................................................................................................................. - 5 - 图 3-1. 飞机排放、影响和损害之间的关系 ............................................................................................................. - 20 - 图 3-2. 机场对 2008/9 年期间平均 NO x 浓度的贡献 ............................................................................................. - 22 - 图 3-3. 2013 年大伦敦地区年平均 NO 2 浓度 ............................................................................................. - 24 - 图 3-4. 靠近出口喷嘴处测得的颗粒大小分布 ............................................................................................. - 24 - 图 3-5. 从工业化前时期到 2009 年全球航空的 IPCC RF 成分 ............................................................. - 30 - 图 3-6：全球总体水平的航空环境影响比较 ............................................................................................. - 34 - 图 4-1.单通道和双通道飞机在估计 ML/D 方面的改进 ............................................................................................. - 36 - 图 4-2. 从燃料中的能量到有用推进功率的两步转换过程 ............................................................................. - 39 - 图 5-1. 燃烧策略：左侧为浓燃烧 (RQL)，右侧为稀薄燃烧 (LDI) ............................................................. - 47 - 图 5-2. 当前稀薄燃烧的比较（左
飞行路径重建滤波器扩展，用于灵活跟踪...
I. 简介 飞行测试是任何新型飞机开发过程的核心部分。作为测试的一部分，记录飞机在各种机动过程中的响应，从中可以确定描述其特性的飞机稳定性系数。然后可以使用这些估计值来验证或更新现有的数值模型。但是，测量到的响应有噪声、有偏差，并且可能以不同的速率采样，这可能导致模型不准确。因此，在估算这些稳定性系数之前，飞行路径重建 (FPR) [ 1 , 2 ] 通常是过滤和检查收集的飞行测试数据的一致性的第一步。FPR 是一种过滤技术，通过将飞机运动方程与响应测量相结合来重建飞机状态的时间历史。在这些方程中，飞机被表示为在空中移动的点质量。然而，为了提高燃油效率，飞机结构变得更轻，从而也更灵活。这反过来导致飞机的结构动力学与飞机飞行动态响应具有更大的相互作用。因此，为了正确地模拟这种相互作用，还需要重建结构的动力学和刚体状态。除了气动弹性建模外，跟踪飞机结构变形对于结构等应用也很重要
研究的简短答案问题
90) According to the California Forest Practice Regulations (FPR), the area on which timber operations are being conducted as shown on the map accompanying the Timber Harvesting Plan, and within 100 feet, as measured on the surface of the ground, from the edge of the traveled surface of appurtenant roads owned or controlled by the timberland owner, timber operator or timber owner, and being used during the harvesting of the particular area, is called the
Pignus -Padua Research Archive
在本文中，我们介绍了第一个综合IDS框架，该框架结合了效果效果 - 映射技术和级联模型，以解决上述问题。我们称我们提出的解决方案在工业互联网（Pignus）中提出的深度学习模型入侵检测。Pignus集成了自动编码器（AE），以选择最佳特征，并将级联反向后背传播神经网络（CFBPNN）进行分类和攻击检测。级联模型使用从初始层到输出层的互连链接，并确定正常和异常的行为模式并产生完美的分类。我们在五个流行的IIOT数据集上执行了一组实验：气管管道，储水箱，NSLKDD+，UNSW-NB15和X-IIOTID。我们将Pignus与最先进的模型进行了比较，从精度，假阳性比率（FPR），精度和召回率进行了比较。结果表明，Pignus提供的精度超过95％，平均比现有型号高25％。在其他参数中，Pignus显示出20％的FPR，10％的回忆10％，精度提高了10％。总的来说，Pignus证明了其效率为IIOTS的IDS解决方案。因此，Pignus是IIOTS的有效解决方案。