XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFusing
采用新颖的经验 Riglit 小波变换对脑图像进行稳健的多模态融合网络
机器学习对于模式识别很有用，如果允许它访问患者数据，它可以注意到人类医生可能忽略的模式，这可以用来预测一个人是否有患上医生无法预料到的疾病的风险。在本文中，作者提出了一种经验 Riglit 小波变换算法。在该算法中，作者融合了从 Ridgelet 和 Little wood 经验小波变换获得的 CT 和 MR 图像的滤波器组。融合使用了四种可能的组合。图像边界被评估为性能参数。这些参数有助于理解给定 CT 和 MR 图像中的小元素和细节。本文的目的是通过融合使用不同组合的 CT 和 MR 图像来对图像中的特定模式进行分类和提取。通过使用相同技术获得的融合 CT-MT 图像的滤波器组来验证所提出的算法。
基于模式的可见光全纤维涡流激光器...
我们通过合并自制模式选择耦合器（MSC）来展示可见光的全纤维涡流激光器。绿色或红色波带的MSC是通过专门设计和融合单模纤维（SMF）和几个模式纤维（FMF）来制造的。分别在绿色和红色波长下分别从LP 01到LP 11模式的功率分离器和模式转换器，插入可见漏洞的MSC作用。红光全纤维涡流激光器由10厘米Pr 3 + /yb 3 +：Zblanfer，纤维bragg螺纹，纤维末端 - 面镜和635 nm的MSC形成，可产生涡流束，涡流束在634.4 nm and Autpute power ob±1处产生涡流±1。绿色全纤维涡流激光器由12厘米Ho 3 +：Zblanfier，两个纤维尾镜和550 nm的MSC组成，该MSC在548.9 nm处产生OAM±1的涡流梁，输出功率为3 mW。
先进的网络
先进的有线和无线网络构成了数字经济和现代世界的支柱。这些网络不仅支撑着全球通信，而且越来越多地嵌入计算、传感和人工智能 (AI) 功能，融合数字世界和物理世界，实现自主、机器人和元宇宙用途。在先进网络硬件和软件的开发和生产方面处于领先地位的国家将控制网络空间的海上航线，并在网络应用方面享有先发优势。虽然美国长期以来一直是网络技术的世界领先者，但行业管理不善和政策忽视导致其电信设备生产商在近几十年来步履蹒跚，而中华人民共和国 (PRC) 在建设世界连接基础设施方面占据了主导地位，包括第五代 (5G) 无线网络。然而，开发 5G 和先进网络应用（如智能制造和智慧城市）的竞赛才刚刚开始，这些应用可以推动未来的经济增长和安全。1
设备规格 - ARC528E(17)-ACD 电弧喷涂系统
以下规格涵盖了 ARC528E-ACD(17) 电弧喷涂系统的标准范围。有关具体报价，请参阅随附的报价单并交叉引用每件设备的零件编号。此规格包括最近更新的激励器（可识别为标题中包含 (17)）。基于成熟的设计和最新技术，对激励器进行了多项产品改进。总结： 高对比度数字显示屏。 采用最新版本的 PLC。 安装了新的数字气压开关（与其他成熟的电弧喷涂系统一样）。 采用最新的气压调节器。 如果电源未安装正确的保险丝，则在输入电源上安装 M CB 作为额外保护。 新的数据套件选项允许通过西门子 S7-1200 系列 CPU 在客户的 HMI 上远程监控和记录某些 Energiser 数据。
高级传感器和动力学模型及其应用...
传感器和数据融合 [14] 提供的方法是融合大量互补数据并有效利用可用传感器系统的重要工具。这项技术是传感器、指挥控制系统和相关人类决策者之间通用接口的一项具有挑战性的开发技术，在时间紧迫或决策风险较高的应用中起着关键作用，在这些应用中，人类的缺陷需要通过自动或交互式工作的融合技术来弥补（弥补日常情况下注意力下降、将注意力集中在异常或罕见事件上、补充人类有限的记忆、反应或组合能力）。除了减少日常或大规模任务中人类工作量的优势外，来自互补信息源的数据融合还可以产生全新的、否则将无法发现的知识。
使用 Crispr-Cas9 进行端粒延长与年龄相关......
端粒磨损被认为是衰老过程的标志 [1]。通过体外研究，人们在了解端粒功能的基本生物学方面取得了重大进展，但从体内角度进行此类研究的成果有限。尽管目前有许多技术可以标记端粒，但其中大多数对细胞有毒性，会导致 DNA 损伤或不适合体内应用 [2]。CRISPR-Cas 系统通过将 Cas9 与荧光蛋白融合，实现了这些区域的精细化，从而可以在活体生物体中可视化端粒 [3]。CRISPR Cas 9 技术的成功率是未来基因组编辑疗法的新希望。端粒长度和端粒缩短率与任何生物体的衰老和最终死亡直接相关。通过增加生物体的端粒长度可以逆转这种影响。CRISPR Cas 系统是一种有效的工具，可用于将端粒无误地插入任何给定生物体的 DNA 中 [4]。
nnUnetFormer：一种基于 nnUnet 和 Transformer 的多模态 MR 图像脑肿瘤分割自动方法
主要结果：我们通过 5 倍交叉验证在 BraTS 2021 数据集上评估了我们的方法，并取得了优异的性能，Dice 相似系数 (DSC) 为 0.936、0.921 和 0.872，Hausdorff 距离的第 95 百分位数 (HD95) 分别为整个肿瘤 (WT)、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 区域的 3.96、4.57 和 10.45，在平均 DSC 和平均 HD95 方面均优于近期最先进的方法。此外，消融实验表明，将 Transformer 融合到我们改进的 nnUnet 框架中可以提高脑肿瘤分割的性能，尤其是对于 TC 区域。此外，为了验证我们方法的泛化能力，我们进一步在 FeTS 2021 数据集上进行了实验，并在 11 个看不见的机构上取得了令人满意的分割性能，其中 WT、TC 和 ET 区域的 DSC 分别为 0.912、0.872 和 0.759，HD95 分别为 6.16、8.81 和 38.50。
确保下一代生物识别系统
生物识别系统面临高级和未来派威胁，例如对抗性生成攻击，恶意演员使用生成的对抗网络（GAN）来实时误解无察觉的扰动，以实时误导生物识别识别系统；通过动态对抗输入进行上下文欺骗，利用不断变化的环境因素（例如照明，运动或声学干扰）来降低系统的可靠性；量子辅助生物识别解密，利用量子算法破坏了保护存储的生物识别模板的当前加密方案；时间身份漂移开发，使用行为生物识别技术的微妙的，基于时间的基于时间的变化（例如，输入Cadence，步态）创建攻击模式，随着时间的推移模仿了授权用户的攻击模式；合成的多模式融合攻击，通过融合AI生成的指纹，面部图案和语音信号来产生人工生物识别身份，以绕过绕过电流检测机制的统一轮廓；边缘AI
使用基于混合EEG-FNIRS的BCI系统对人步态进行分析：评论
人类步态是一种复杂的活动，需要中枢神经系统，肢体和肌肉骨骼系统之间的高配位。需要进行更多的研究，以了解后者协调在为步态疾病设计更好，更有效的康复策略方面的复杂性。脑电图（EEG）和功能性近红外光谱（FNIRS）是由于便携性，非侵入性和与其他人相比相对较低的成本，用于监测大脑活动的最常用技术之一。融合脑电图和FNIRS是一种众所周知的既定方法，被证明是根据分类精度，控制命令的数量和响应时间来增强大脑 - 计算机接口（BCI）性能。尽管有显着的研究探索了涉及不同类型的任务和人类活动的脑电图和FNIRS的混合BCI（HBCI），但人体步态仍然不足。在本文中，我们旨在阐明使用基于混合EEG-FNIRS的BCI系统分析人体步态的最新发展。当前的审查遵循了在数据收集和选择阶段期间对系统评价和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目的指南。在这篇综述中，我们特别关注常用的信号处理和机器学习算法，并调查了步态分析的潜在应用。我们提炼了本调查的一些关键发现。首先，应仔细考虑硬件规格和实验范例，因为它们对步态评估质量的直接影响。第二，由于脑电图和fnirs均对运动伪影，仪器和生理噪声敏感，因此寻求更健壮和复杂的信号处理算法。第三，通过融合EEG和FNIRS并与皮质激活相关的杂种时间和空间特征可以帮助更好地识别脑激活与步态之间的相关性。总而言之，与较高的肢体相比，由于其复杂性，HBCI（EEG + FNIRS）系统尚未对下肢进行太多探索。现有用于步态监控的BCI系统往往只关注一种模式。我们预见到在步态分析中采用HBCI具有巨大的潜力。使用基于Hybrid EEG-FNIRS的BCI来控制辅助设备和
基于形态学的机载激光雷达数据建筑物检测
摘要 激光雷达（lidar）技术的出现为三维建筑物检测提供了有前途的资源。由于去除植被的困难，大多数建筑物检测方法将激光雷达数据与多光谱图像融合以获取植被指数，而仅使用激光雷达数据的方法相对较少。然而，融合过程可能会导致分辨率和时间差异、阴影和高层建筑位移问题以及地理参考过程引入的误差。本研究提出了一种形态建筑物检测方法，通过逐步去除非建筑物像素来识别建筑物。首先，地面过滤算法将地面像素与建筑物、树木和其他物体分离。然后，分析方法使用大小、形状、高度、建筑物元素结构以及第一次和最后一次返回之间的高度差去除剩余的非建筑物像素。实验结果表明，该方法在奥斯汀市区的研究地点取得了不错的效果，总体准确率达到 95.46%。