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使用人工智能进行头盔检测
Madhuchhanda Dasgupta、Oishila Bandyopadhyay、Sanjay Chatterji、Kalyani [1] 任何智能交通系统都必须包括对交通规则违规行为的自动检测。在印度这样的国家，所有主要城市的人口密度都很高，摩托车是主要的交通工具之一。研究发现，大多数摩托车手在城市或高速公路上骑行时都不戴头盔。在大多数摩托车事故场景中，戴头盔可以降低摩托车手头部和严重脑部受伤的风险。现在，大多数交通和安全规则都是通过分析监控摄像头获得的交通记录来发现的。这项研究提出了一个框架，用于检测未戴头盔的摩托车上的一个或多个骑手。在建议的方法中，第一阶段使用 YOLOv3 模型来发现摩托车骑手，该模型是 YOLO 模型的增量版本，YOLO 模型是最先进的物体检测方法。在第二阶段，提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的摩托车头盔检测架构。使用交通记录测试了所建议的模型，与其他基于 CNN 的技术相比，结果显示出良好的前景。
ADUHELM（aducanumab - accessdata.fda.gov
_______________ 剂量和用法 ______________ • 开始治疗时需要进行滴定。 （ 2.1 ） • 建议的维持剂量为每四周约一小时静脉输注 10 mg/kg。 （ 2.1 ） • 在开始治疗前，获取最近的（一年内）脑部 MRI。 （ 2.2, 5.1 ） • 在第 7 次和第 12 次输注前获取 MRI。 如果观察到严重的 ARIA-H 放射学表现，则仅在临床评估和后续 MRI 显示放射学稳定（即 ARIA-H 的大小或数量没有增加）后才可以谨慎继续治疗。 （ 2.2, 5.1 ） • 给药前需要用 100 mL 0.9% 氯化钠注射液 (USP) 稀释。 （2.4）• 通过 0.2 或 0.22 微米的在线过滤器进行静脉输注，持续时间约一小时。（2.5）
![FG-17 北美手册-头盔_V10 [转换].ai](/simg/4/422b14d1f7153044e7fbb6adc7e0825273922001.png)
Helm 34：建模运动
在本节中，我们研究仅受重力约束的弹丸的运动。从历史上看，弹丸运动的力学是在军事环境中研究和发展的，但仍有许多相关的非军事情况。例如，植物学家研究了爆炸豆荚中种子的分散机制；液压工程师对沉积物和颗粒的分布和沉降感兴趣。许多体育活动和运动，例如滑雪和潜水，都涉及人类通过跳跃，跨栏或以其他方式抛弃自己的弹丸。其他体育活动涉及无生命的弹丸，例如各种球，标枪。某些可能情况的精确模型，例如转弯，挥杆或旋转球，或跳跃的倾斜涉及相当复杂的运动，需要考虑电阻力和空气动力。在此处给出了围绕建模周期的第一次旅行（请参阅5），有时是第二次旅行。