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完整的热水加热器保护沉积物过滤器和储罐和无罐热水器的抑制剂
安装后：颗粒状活性炭墨盒将包含少量的碳罚款（非常细的黑色粉末）。安装后，应该用足够的水冲洗新的墨盒，以在使用水之前从水系统上清除所有碳罚款。每次您使用过滤的水龙头进行饮用或烹饪目的，建议您在使用水之前运行（冲洗）水龙头至少20秒。如果没有每天使用水抽头，这一点尤其重要。
WWF风险过滤套件技术指南
2023年1月，欧盟公司维持能力报告指令（CSRD）生效。该指令制定了有关环境，社会和治理（ESG）信息的新规则，该信息需要在其可持续性报告中公开披露公司和金融机构，并具有对其活动对人员和环境的影响的特殊fo cus。这些规则旨在提供利益相关者，例如投资者，监管机构，骗子和公众，并需要了解组织的ESG影响，并为公司带来与可持续性有关的财务风险和机会。Organi
利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育 利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育
摘要：背景：下腔静脉 (IVC) 过滤器已成为静脉血栓栓塞症患者的一种有利治疗方式。随着这些过滤器的使用不断增长，提供者必须以全面而易懂的方式对患者进行适当的教育。同样，生成人工智能模型是患者教育中日益重要的工具，但人们对这些工具在 IVC 过滤器上的可读性知之甚少。方法：本研究旨在确定由这些人工智能模型生成的 IVC 过滤器患者教育材料的 Flesch 阅读难度 (FRE)、Flesch-Kincaid 和 Gunning Fog 可读性。结果：ChatGPT 队列的平均 Gunning Fog 得分最高，为 17.76 ± 1.62，而 Copilot 队列的平均 Gunning Fog 得分最低，为 11.58 ± 1.55。尽管先验功效较低，仅为 0.392，但各组之间的 Flesch 阅读难度分数差异 (p = 8.70408 × 10 − 8) 具有统计学意义。结论：本研究结果表明，与 ChatGPT 队列相比，Microsoft Copilot 队列生成的答案在 IVC 过滤器方面具有更高的可读性。然而，这两个队列的平均 Flesch-Kincaid 可读性均未达到美国推荐的阅读等级。
Jishen Zhao -UCSD CSE
图1。我们引入了一个时空优化器，该优化器概括了亚当和拉普拉斯平滑（大步骤）。除了时间过滤（如Adam）外，它还将各向异性交叉双侧过滤器应用于跨空间的梯度。我们的跨双边滤波器可以减少梯度噪声，并通过在先前施加分段平滑度来改善各向异性目标的条件。我们的方法可以使（a）纹理，（b）体积和（c）在非常低的样品计数下的纹理和（c）网格的更快收敛和更高质量的逆渲染；所有实验仅使用每个像素的1个样品进行梯度估计。（a）对于100次迭代后粗糙度纹理恢复，我们的方法融合了，而其他方法则具有伪像。（b）用于体积密度和反照率恢复仅50次迭代，我们的方法已经可以恢复粗糙的形状和颜色。更高的样本计数进一步优化可恢复详细信息。（c）对于网格恢复，我们的方法能够比竞争方法更快地恢复尖锐的功能（顶行，立方体）和薄结构（底行，龙）。在窗户上改编的场景©Bernhard Vogl，Autumn Field©Jarod guest and Sergej Majboroda，高分辨率烟雾羽流©Jangafx，Kloppenheim 06©Greg Zaal和Asian Dragon和Asian Dragon©Stanford Computer Graphics Labrications。
103 Gabor 滤波器、GLCM 和 DWT 性能评估...
Gabor 滤波器、GLCM 和 DWT 在脑肿瘤分类中的表现评估 Fausat Fadeke Agboola 1；Wasiu Oladimeji Ismaila 2；Oluyinka Iyabo Omotosho 2；Adeleye Samuel Falohun 3；和 Folasade Muibat Ismaila 4 1 尼日利亚阿达马瓦州约拉莫迪博阿达玛大学物理科学学院计算机科学系。 2 尼日利亚奥约州奥格博莫索拉多克阿金托拉理工大学计算机与信息学学院计算机科学系。 3 尼日利亚奥约州奥格博莫索拉多克阿金托拉理工大学工程与技术学院计算机工程系。 4 尼日利亚奥顺州理工学院计算机科学系。摘要 大脑对身体功能至关重要，如果不加以治疗，肿瘤可能会侵袭大脑，导致死亡、不受控制的生长和转移。因此，自动分类脑肿瘤类型对于加快治疗、制定更好的计划和提高患者生存率至关重要，因为人工诊断脑肿瘤类型在很大程度上依赖于放射科医生的专业知识和敏感性。因此，本文使用 Kaggle 数据库中的四类脑 MRI 肿瘤，评估了 Gabor 滤波器、灰度共生矩阵 (GLCM) 和离散小波变换 (DWT) 在识别正常和异常脑肿瘤方面的性能。性能分析侧重于二元分类，以确定每种特征提取方法的功效。研究发现，Gabor 特征的假阳性率 (FPR) 为 7.61%，假阴性率 (FNR) 为 8.57%，灵敏度为 91.43%，精确度为 81.36%，准确度为 92.13%，时间为 985.34 秒。 GLCM 特征的 FPR 为 9.69%，FNR 为 9.52%，灵敏度为 90.48%，精度为 77.24%，准确率为 90.36%，时间为 364.74 秒。DWT 特征的 FPR 为 11.42%，FNR 为 11.43%，灵敏度为 88.57%，精度为 73.81%，准确率为 88.58%，时间为 275.53 秒。GLCM 产生了最有效的特征提取器，它可以作为一种有用的技术，并作为放射科医生诊断脑肿瘤的第二读取器，以降低死亡率。关键词：Gabor 滤波器、GLCM、DWT、MRI 图像、脑肿瘤、分类。引言脑肿瘤是一种起源于脑内的疾病，当不规则细胞不受控制和限制地生长时，就会无视正常的细胞生长规律。
基于侧窗滤波的脑图像融合方法
脑医学图像融合在构建当代图像以增强相互和重复信息以用于诊断目的方面起着重要作用。提出了一种对脑图像使用基于核的图像滤波的新方法。首先，使用双边滤波器生成源图像的高频分量。其次，估计第一幅图像的强度分量。第三，对几个滤波器采用侧窗滤波，包括引导滤波器、梯度引导滤波器和加权引导滤波器。从而最小化第一幅图像的强度分量与第二幅图像的低通滤波器之间的差异。最后，基于三个评估指标对融合结果进行评估，包括标准差（STD）、特征互信息（FMI）、平均梯度（AG）。基于该算法的融合图像包含更多信息、更多细节和更清晰的边缘，有助于更好地诊断。因此，我们基于融合图像的方法能够很好地找到目标体积的位置和状态，从而远离健康部位并确保患者的健康。
圆滑的双重扩展卡尔曼过滤器，用于电池状态...
TATE估计是电动汽车（EV）电池的关键任务。要估计的两个最重要的状态是电荷状态（SOC），与剩余练习范围以及健康状况（SOH）相关的情况（SOH）在其一生中相关的电池降解。SOC和SOH都是不可衡量的数量，其价值对于通知用户，控制动力总成和热管理系统，防止损坏和电池组过早老化至关重要。此外，尽管它们通常在非常不同的时间尺度上发生变化，但两个数量密切相互关联，因为充电状态是电池剩余容量的函数[1]。在数据驱动和基于模型的方法下都开发了几种联合SOC和SOH估计算法。基于模型的方法的优势是它们提供了对电池的见解
VaporSorb™ TRK 化学空气过滤器
VaporSorb ™ TRK 化学空气过滤器可完全抵御各种分子气相酸（强酸和弱酸）、碱和可冷凝有机物。VaporSorb TRK 过滤器符合赛道 OEM 规格，并采用正在申请专利的聚合物介质，这些介质完全不含掺杂剂且不会排气。这些高性能过滤器可去除空气中的胺、无机酸、弱酸（包括乙酸、亚硝酸和甲酸）和浓度低于十亿分之一的有机物。
立即安全！#989 - 08-27-24 - 级联布隆过滤器
长期关注 GRC，短期关注 Security Now。去年年初，我正在寻找新的播客，偶然发现了 Security Now。尽管从 90 年代末开始，我就一直是 GRC / Steve Gibson 的长期粉丝，并且经常访问您的网站，尤其是在防火墙的早期，用于在重新安装 Windows 时进行强制性的 Shields Up 测试，但出于某种原因，我从未点击过 Security Now 链接。去年，当我偶然看到播客时，我看到了您的名字，心想“这家伙知道他在说什么，我可能应该听一听”。那是第 909 集“ESXi 如何衰落”，我被迷住了。我花了很多时间在车上，听播客。所以我很快就赶上了，正在等待下周的播客，这时我想起你和 Leo 谈到 GRC 有所有以前的播客，我想“为什么不呢”，所以我下载了 1 到 100 集并按下播放键。
基于视觉平滑过滤器对精神分裂症分类的影响
摘要 - 在事件相关的电位（ERP）信号分类中，在特定时间范围内识别相关的局部峰对于特征提取和随后的分类任务至关重要，尤其是在有关精神分裂症等精神疾病的研究中。但是，精神分裂症研究中的ERP数据通常包含许多对分类过程贡献的小峰。因此，至关重要的是，仅辨别和保留为改进分类结果传达特定特征的显着峰值。最近，基于高档和降尺度表示（UDR）技术的基于视觉的平滑算法已经证明了其在保留突出峰的特征时的有效性，同时从信号波形中滤除了非平衡峰。在UDR的操作下，输入信号在图像域中可视化。输入形状受到稀疏算法的影响，并将所得骨骼投射回信号域。此过程类似于神经科医生对信号的目视检查，在该信号中标记了突出的峰，而无关的峰被忽略了特征提取。这项研究将UDR应用于两个精神分裂症和匹配对照患者中记录的ERP的数据集，以评估其在信号分类中的有效性。此外，当使用较少的ERP通道时，我们分析了UDR对分类准确性的影响。我们使用多个分类器测试了这些效果。索引项 - 与事件相关电位（ERP），精神分裂症，平滑过滤器，信号处理，UDR，高档和下限表示实验结果表明，当在所有通道上应用UDR时，EEGNET表现出最显着的增强，精度增加了2.55％。此外，当信号时期的数量减半时，UDR在7个模型中有4个促进了增强，浅孔convnet的提高最高2.4％。值得注意的是，在仅FZ，CZ和PZ电极位置的信号形成的子数据集中使用UDR时，可以在更多模型上观察到精度增强。这些发现强调了UDR在增强精神分裂症分类准确性方面的有希望的潜力，尤其是应用于关注关键通道的数据集时。