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经纱视觉-Kerem Yildirir
LIDAR和SLAM为我们提供了一个离线的全球地图，但是我们需要检测动态障碍，最重要的是行人，以及在录制全球地图时不存在的汽车，骑自行车的人和其他物体。基于Intel Realsense和Livox 100中激光雷达的实时图像，我们需要确定3D中障碍物的位置和类别。
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
Kerendia（Finerenone）年度审查日期：09/19/2024 ...
o Verview Kerendia是一种非甾体类矿物皮质受体拮抗剂（MRA），在与2型糖尿病相关的慢性肾脏疾病（CKD）的成年人中，可降低持续估计的估计估计的肾小球过滤率（EGFR）下降，末期肾脏疾病，心脏疾病，CORCARITIAL（CVAT）的持续估计的风险 心脏衰竭。根据处方信息，如果血清钾为> 5.0 meq/L，请不要对孔氏菌进行治疗。1此外，EGFR <25 mL/min/1.73 m 2的患者不建议使用Kerendia的开始。Kerendia标签包括有关高钾血症的警告，并指出随着肾功能降低而增加的风险会增加。建议对血清钾和EGFR进行监测。p olicy tatement此政策涉及使用Kerendia。建议事先授权进行Kerendia的药房福利覆盖范围。建议那些符合标准中覆盖条件的人以及提供的诊断的初始/扩展批准。不建议批准的条件按照建议的授权标准列出。将审查未在本政策中未列出的用途的请求，以确保有效性的证据和逐案的医疗需求。在下面指出的初始批准期限提供了所有初始治疗的批准；如果允许重新授权，除非另有说明，否则需要对治疗的反应继续进行治疗。r cormantization c Riteria corentia：1。糖尿病肾脏疾病标准。患者必须符合以下标准（A或B）：
例外药物状态（EDS）请求表-Kerendia
该患者是否接受了替代矿物皮质激素受体拮抗剂（MRA）？是否会在与肾脏科医生协商中或通过在CKD和T2D患者诊断和管理方面经验经验的处方药开处方？
表格 - 医疗保险处方付款计划是什么？
25至小于75 mL/minune/1.73 m 2•患者目前接受了基本耐受剂量的血管紧张素转化酶抑制剂（ACE抑制剂）或血管紧张素受体阻滞剂（ARB）药物的治疗，或具有已记录的过敏或不耐受性或不耐受性的ACE抑制剂和ACE抑制剂和ARB。•患者未能对SGLT2抑制剂进行适当的试验，患者对SGLT2抑制剂具有过敏或不耐受性，或者患者目前正在使用持续的蛋白尿症患者进行SGLT2抑制剂，其持续性蛋白尿被定义为尿液 - 白蛋白酶肌酐比300 mg/g/g•均超过300 mg/g•均超过300 mg/g••超过300 mg/g•未被诊断为慢性心力衰竭，射血分数降低（纽约心脏协会II类，III和IV）•患者未接受强有力的CYP3A4抑制剂药物或螺内酯或Eplerenone
已发表版本的引用（APA）：Virgili, M., Babu, N., Javidsharifi, M., Valiulahi, I., Masouros, C., Forsyth, AJ, Kerekes, T., & Papadias, C. (2010)。
摘要 — 本研究提出了一个框架来设计一种具有成本效益的基于无人机 (UAV) 的能源中性 (EN) 系统，该系统部署用于从一组物联网 (IoT) 节点收集数据。能源中性是指在运行过程中收集、存储和消耗的能量之间的零和平衡，当无法/不可行地连接到电网时，这将改变游戏规则。这涉及使用由光伏 (PV) 板和电池组成的离网充电站 (CS)，这些充电站提供足够的能量为基于无人机的空中接入点 (AAP) 充电。投资成本取决于 AAP、PV 板和地面电池单元的数量。由于 CS 负载的形式难以处理，因此无法使用传统的优化工具来实现其最小化。因此，提出了一种基于波的新方法，将负载曲线表示为所需 AAP 数量的比例函数，从而将 CS 设计与轨迹优化直接联系起来。与基线情景相比，提出的轨迹设计可以将时间和能源消耗减少一半；投资成本随服务时间和季节而变化；离网 CS 在农村地区特别有优势，而在城市地区，其成本与并网替代方案相当。
Ali Hamid Farea 和 Kerem Kucuk
一旦硬件变得“智能”，它就很容易受到威胁。因此，物联网生态系统容易受到各种攻击，由于生态系统的异质性和动态性，物联网生态系统被认为具有挑战性。在本研究中，我们提出了一种基于机器学习方法的物联网攻击检测方法，该方法可以发布检测物联网攻击的最终决策。然而，我们已经通过 Contiki OS 在物联网中实施了三种攻击作为样本，以生成一个基于物联网特征的真实数据集，其中包含来自物联网网络中恶意节点和正常节点的数据混合，可用于基于机器学习的模型。结果，与决策树丛林、决策森林树回归和增强决策树回归相比，多类随机决策森林基于机器学习的模型在检测真实新数据集的物联网攻击方面实现了 98.9% 的总体准确率，而决策树丛林、决策森林树回归和增强决策树回归分别实现了 87.7%、93.2% 和 87.1% 的准确率。因此，基于决策树的方法可以有效地操作和分析通过 Cooja 模拟器生成的 KoÜ-6LoWPAN-IoT 数据集，以检测不一致的行为并对恶意活动进行分类。
1556-KERENS ISD-FEST SOLAR，LLC-SUPPREMPEMT NO. 001-JUNE 11，2021
该项目位于位于Kerens ISD内的约1,300英亩的连续土地上。太阳能后，已与建造该项目所需的财产所有人获得了租赁和期权协议。该项目将由太阳能PV模块组成，该模块连接到形成字符串，随后并联连接并安装在水平的单轴跟踪器上。该项目还将具有中央电源逆变器和变压器，以将直流电源转换为AC电力。除了主要设备外，还将有支撑电气收集系统和辅助设施应在必要时构建和改进，一个永久的项目电池存储设施，容量为90 MWAC和架空传输线。
承诺。创造力。联系。认识 Keren Ringler。
人脉。没有人脉，房地产就一文不值。Keren 不仅善于与客户建立良好的关系，而且她的人脉遍布整个房地产界。凭借近二十年的本地知识，Keren 是曼哈顿房地产的专家资源，她与客户和同事建立了持久的关系。她的买家和卖家网络、合理的判断、诚信和专业精神只是她绝大部分业务来自推荐和回头客的几个例子。