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带激光的电子网络系统...
摘要 - 大米是印尼人口的主食之一，在国内生产总值（GDP）的形成中起着重要作用。但是，由于许多害虫攻击并导致农作物衰竭，其中之一是麻雀害虫。因此，使用超声声音进行了一项研究，以干扰害虫，以免降落并离开稻米植物。当鸟儿靠近并打破散布在大米植物上的激光束的电子网时，发出了超声声音。该原型是使用Nodemcu ESP32微控制器作为控制器和系统构建的。和Telegram用作辅助应用程序，以发出/关闭命令和电池百分比探测器，以促进使用。根据这项研究，原型的功能正常，并且被超声声音打扰，频率为0-22,000 Hz，声压水平在31.6-93.2分贝之间。关键字：ESP32，激光，大米，麻雀，超声波。
定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
基于能力的问题第八类科目
他学校墙上的绿色斑块。他向老师询问了绿色斑块的情况。老师澄清了那个学生的疑问。现在他能够识别出属于绿色斑块的生物群。在你看来，绿色斑块最有可能是-（用铅笔涂上正确的颜色）-
将class®转换为有效性水平
6.97-6.99 6.95-6.99 6.99-6.991.99,999.99.999.99999.991,9999999991,991,99,99,9999。 6.76 4.88 6.73-6.74 4.72 4.69 4.69-6.69 4.69-6.65 4.69-6,659 6.59 6.59 6.59 6.59 6.59-6,59 4.659。 6.5719 4.76 6.50-6.55 6.48-6.44 6.99 4.99 4.39 4.39.29.69 4.99 6.39.2.65 6.65 6.65 6.65 6.65 6.65 4.64 div>
3类-Holiday家庭作业英语1）阅读故事...
1。练习一页笔迹每日2.每天阅读英语教科书，并确定困难单词在A4表3中写下任何20个单词。使用帮助动词（是，am，是，，，，，，，，，，地）。项目工作： - 制作木偶，请参阅教科书中的第164页。5。每天阅读任何三层书籍，并写下作者的名字。
脑积水水弹性模型中旋转流的数值模拟
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题，从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响，而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来，扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动，然后进入颅脑蛛网膜下腔，然而，物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型，当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法，并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入，可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型：动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征，例如动脉、静脉和脑脊液流量分布（幅度和相移） 8 。此前，利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小，使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反，消耗是压力-
GENESIS 博士后 - 加载
国家地理和森林信息研究所 (IGN) 是法国地理和森林信息的参考运营商。IGN 目前正在建立一个雄心勃勃的国家数字孪生项目，其目标之一是对整个法国领土进行忠实、详细和精确的 3D 建模。IGN 目前还领导着 Lidar HD 项目，以每平方米 10 个点的密度通过 Lidar 覆盖大都市地区。LASTIG（智慧城市和可持续地区地理信息科学与技术实验室）在地理信息科学和技术方面开展有针对性的研究。该部门的研究涵盖地理或空间数据的整个生命周期，从获取到可视化，包括建模、集成和分析。LASTIG 对空间地理存储库特别感兴趣。这是 IGN 使命的核心。LASTIG 由四个研究团队组成，其中包括 ACTE 团队（采集和特征），该团队特别关注从卫星、机载或地面平台收集的遥感数据（图像、激光雷达、雷达）的收集和处理。LuxCarta Technology 是一家小型公司，拥有 30 年的地理数据生产经验，是世界领先的 2D/3D 地理数据生产商之一。LuxCarta 业务涉及 4 个主要市场：电信、城市规划、导航和民用及国防应用模拟。自成立以来，LuxCarta 开展了重要的研发工作，特别是致力于实现允许自动恢复地理数据的技术；研发团队特别开发了一条自动链，用于以公制精度对城市场景进行 3D 重建。
脑肿瘤指南
放射治疗 - USL / IRCCS公司神经科学研究所，博洛尼亚放射疗法肿瘤学，大学和平民观点，布雷西亚图像诊断，坎帕尼亚大学，坎巴尼亚大学，“ luigi vanvitelli”，napania naples naples naples naples naples naples naples naples naples n irccs HospitA神经元学E神经炎症，IRCCS Mondino基金会，帕维亚放射学，肿瘤学和解剖学科学系，萨皮恩扎罗马大学诊断和公共卫生系，维罗纳大学肿瘤学系，海洋医院，NAAPLES NAPLES IRCCINITION IRCRANAGICS IRAGICAL INTROGIAL STICITITION BALOGINAL STICITION IRAGICS IRLOGIAL STICITION STICITION STICITISTIC肿瘤学，肿瘤学，肿瘤学。 1，Oncolo-GICICO VENETO IOV-IRCCS，PADUA MAURIZIO MASCARIN（放射治疗师）Maura Massimino（儿科医生）
DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。