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利用虚拟振动测试来优化身体耐力...
每种载荷条件的响应时间历史。在时间域中，使用雨流循环计数技术（Matsuishi 和 Endo 1968）直接计算应力的时间历史。然后使用 Palmgren-Miner（Palmgren 1924，Miner 1945）损伤累积定律对每个循环的损伤进行线性求和。时间域方法适用于任何类型的信号，无论是随机信号还是确定性信号。然而，这种方法对于随机载荷而言计算量很大，因为需要较长的应力时间历史才能以统计准确的方式生成应力范围直方图的尾部。极端情况实现不佳可能会对疲劳寿命估计产生不利影响，因为最具破坏性的事件可归因于尾部的高应力范围。因此，损伤估计的收敛性会随着
手写签名识别的 LBP、HOG 和 SIFT 技术的比较分析
摘要——手写签名识别是生物特征认证的关键组成部分，需要稳健高效的特征提取技术才能获得最佳性能。本研究对三种主要的特征提取方法进行了比较分析：局部二值模式 (LBP)、方向梯度直方图 (HOG) 和尺度不变特征变换 (SIFT)。我们使用一个包含 2,000 个签名的精选数据集（包括真实实例和熟练的伪造签名），评估了每种技术在准确性、计算效率和稳健性方面的有效性。我们的研究结果表明，虽然 HOG 表现出卓越的准确性，但 LBP 在计算速度方面表现出色，而 SIFT 则展示了处理各种捕获场景的潜力。这项研究为开发先进的签名识别系统提供了宝贵的见解，强调了定制特征提取对增强生物特征认证的重要性。
影像组学结合机器学习方法鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤
方法对51例患者（其中室管膜瘤24例、髓母细胞瘤27例）的增强T1WI图像进行分析，提取了188个特征，包括直方图、形状特征和纹理特征。然后使用单变量分析、单变量分析筛选和多变量逻辑回归选择了66个特征。他们建立了四种机器学习模型——随机森林、支持向量机、自适应增强、K最近邻。当使用多元逻辑回归选择的特征进行随机森林时，获得了最高的AUC值（AUC = 0.91）。影像组学和机器学习方法的组合可以很好地区分儿童室管膜瘤和髓母细胞瘤，从而为医生的临床实践提供帮助。在我们的研究中，KNN分类器的AUC分别为0.97、0.94，准确率为0.86和
Multilin 850
可能影响电子设备可靠性的典型环境条件包括电压，电流密度，温度，湿度，气体，灰尘，污染，机械应力，冲击，辐射，辐射以及电场和磁场的强度。这些环境因素与特定安装条件下的自然天气条件不同，并且有益于监测。850 Relay的内置环境意识功能（专利“预测智能电子设备维护的系统和方法”）从设备投入使用的点开始收集每个操作条件的直方图。监测的环境条件包括温度，湿度和瞬态电压。可以从运行ENERVISTA MULTILIN 8系列设置程序的PC访问的诊断页面中检索每个环境因子的直方图。
图像预处理策略，用于改善Aruco标记检测水下
摘要 - 在水下计算机视觉中，由于浊度和可变照明条件等环境因素，提高了Aruco标志物的特征提出了重大挑战。本研究探讨了旨在改善非杂种环境中Aruco标记检测性能的图像预处理策略。研究了三种不同的预处理方法：对自适应直方图均衡的增强，一种基于频率域的方法，重点是局部和全局处理，以及一种针对照明校正，降低降低，对比度增强和颜色调整的自动预处理技术。实验验证是为了使用实际水下图像评估这些策略的有效性。这项研究阐明了针对水下Aruco标记检测应用量身定制的有效预处理技术，为开发强大的水下计算机视觉系统提供了见解。索引术语 - 进行处理，视觉，Aruco，水下，ROV
时间相关 LiDAR 直方图的特征提取及基于神经网络的分析
摘要：时间相关单光子计数 (TCSPC) 用于获取单光子雪崩二极管产生的飞行时间 (TOF) 信息。由于每个直方图的测量值受限且存在高背景光，因此很难在统计直方图中获得 TOF 信息。为了提高这些条件下的稳健性，将机器学习的概念应用于统计直方图。使用我们介绍的多峰提取方法，然后进行基于神经网络的多峰分析，可以将分析和资源集中在直方图中的少量关键信息上。评估多个可能的 TOF 位置并分配相关的软决策。与使用传统数字处理的情况相比，所提出的方法在恶劣条件下分配 TOF 的粗略位置 (± 5 %) 时具有更高的稳健性。因此，它可以用于提高系统的稳健性，尤其是在高背景光的情况下。
3dgut：在高斯弹头中启用扭曲的摄像机和次级射线
尽管对于静态针孔摄像头情况（第一个列），两种分布的分布都是一致的，但与基于EWA的基于EWA的估计值相比，基于UT的速度更为准确，而对于静态拟合摄像机案例（第三列），则在较高的非网络性非线性的情况下，UT可以使UT产生更好的近似值。用于滚动式摄像头姿势（第二和第四列），基于RS的UT-预测仍然可以很好地估计RS感知的MC介绍。相比之下，RS-Unaware EWA线性化分解，无法近似此情况（直方图域被封顶为0。04用于更清晰的可视化，但是基于EWA的投影仍具有较大KL值的较长尾巴分布）。在基于EWA的RS渲染中观察到的撕裂伪影是由这些不准确的程序引起的，导致在体积渲染步骤中导致不正确的像素到高斯的关联。
昆虫监测的立体事件相机技术
摘要：为了调查昆虫种群下降的原因，需要一个监测系统，该系统会在很长一段时间内自动记录昆虫活动和其他环境因素。因此，我们使用带有两个事件摄像机的基于传感器的方法。在本文中，我们描述了系统，可以记录的视图量以及用于昆虫检测的数据库。我们还介绍了开发的加工管道的各个步骤，以进行昆虫监测。为提取昆虫轨迹，测试了基于U-NET的分割。为此，使用四种不同的编码类型将50毫秒内的事件转化为帧表示。经过测试的直方图编码以0.897的昆虫分割和0.967的植物运动和噪声部件的F1得分获得了最佳结果。然后将检测到的轨迹转化为4D表示，包括深度，并可视化。
新的数字边缘：后大奖学时代的重新思考策略
1所示的频率是直方图中的中值值，该值是通过分配“每日”响应为0的构建的； “每周”，1； “每月”，2； “季度”，3； “每年”，4； “每隔几年”，5；和“从不”，6。这个问题还询问了评估并购机会的频率，这是每个制定策略讨论的一部分。没有显示这些响应，因为并购通常需要比测试的其他操作实践更长的时间范围，通常是由于监管原因。2个2018年调查的受访者说，他们的组织相对于其他受访者而言，他们的组织的有机收入增长率为十大（即过去3年或以上）； n = 138。 3家具有前期技术捐赠的公司是那些受访者对技术在组织策略中的作用以及技术在其组织中的总体作用的至少7个声明（在13个总计中）达成了7个陈述； n = 158。2个2018年调查的受访者说，他们的组织相对于其他受访者而言，他们的组织的有机收入增长率为十大（即过去3年或以上）； n = 138。3家具有前期技术捐赠的公司是那些受访者对技术在组织策略中的作用以及技术在其组织中的总体作用的至少7个声明（在13个总计中）达成了7个陈述； n = 158。
重新审查合成ORF序列对工程线路1逆转录的影响
A.从左到右：每个构造的示意图，一个来自逆转录术539分析的代表性井以及相对于SML1的逆转录效率。L1SPA_DBL_SMBB包含L1SPA_DOBLE的ORF1和540 ORF2序列，在ORF1P启动密码子（如SML1），541），541和SML1结构的删除3'UTR上具有Kozak共识。Restore_3'utr等于l1spa_dbl_smbb，但完整的L1SPA 3'UTR恢复了Neo Cassette的上游542。grr_after_neo等效于543 L1SPA_DBL_SMBB，但与Neo 544盒的下游放置的L1SPA 3'UTR的G-RICH区域，并删除了人类L1 Polyadyenylation信号。直方图显示了三个545生物复制测定的平均值，每个测定法包括每个构造的三个技术重复。三角形，正方形，546和钻石形状表示每个生物学重复的个体值，误差线547代表生物学重复之间的标准偏差。548