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组织信息 V：绘图
组织信息 V：绘制地图 学生有时会对课堂和教科书中呈现的大量新信息感到不知所措。 • 处理大量信息的第一步是将材料精简为最重要的部分，确定什么是重要的、不太重要的和不重要的。 • 第二步是组织重要信息以便于学习。 o 有关第一步的帮助，请参阅组织信息 I – III。 o 有关第二步的帮助，请参阅组织信息 IV – VI。 什么是绘制地图？ 绘制地图是一种直观表示主题及其相关思想如何关联的方式。不同类型的地图或图表可以以不同的方式图形化地组织信息。以下是一些不同类型的地图。 • 概念图 概念图是一种图形化显示思想如何关联的图表。创建概念图的步骤如下： 1. 确定主题并将其写在页面中心。 2. 确定与主题相关的想法、方面、部分和定义。围绕中心思想写下它们，并用线条将它们与中心思想联系起来。3. 围绕步骤 2 中确定的部分写下具体的支持细节和相关思想，并画线将它们与相关部分联系起来。以下是一个简单的概念图示例：
为欧洲创新者绘制投资者地图
这项新指标揭示了欧洲初创企业投资者在科技领域的参与程度各不相同，也为欧洲的竞争力提供了有益的见解。研究发现，在科技领域参与度较高的投资者更有可能成功退出和扩大规模。分析显示，对于高度参与科技领域的私人投资者来说，欧洲和美国存在巨大的资金缺口，尤其是在后期融资阶段。这一缺口与公共投资者的资金盈余形成鲜明对比。这些结果暗示了欧洲的科技投资者渠道中断，在美国市场占有重要地位的私人后期投资者并没有追随公共早期高科技投资者。我们确定了适合与欧洲公共实体合作的私人投资者，这为弥补资金缺口和增强欧洲的创新生态系统提供了强有力的机会。
数字生态系统的DGTE映射
我们涵盖了数字技术经济生态系统（DGTES）映射中确定的与政策相关的数字领域（DAS）。das设置数字生态系统技术界限并解决策略相关和前瞻性域，包括：高级计算，HPC；人工智能（AI）；云计算；网络安全；分布式分类帐技术（DLT）；动态数据；电子商务；扩展现实；物联网（IoT）；电力电子；量子技术；机器人技术；垂直行业（专注于eHealth，技能，公共服务等应用程序）； 3D打印； 5G和6G。
乌克兰：映射能源机会
绿色和平德国已委托悉尼科技大学（UTS）的可持续期货研究所（ISF），以根据数字地理信息系统（GIS）地图分析乌克兰的太阳能和风能。GIS映射的主要目的是确定可用的太阳能和风能资源。它还有助于地理和人口参数的区域分析以及可以在开发能源场景中利用的可用基础架构。乌克兰太阳能和风能潜力的全面数据集旨在支持“绿色重建”概念。该分析的GIS数据以250m x 5.50m的分辨率提供给乌克兰的所有政府机构。
映射抗生素抗性的农场
总体而言，该项目旨在促进我们对农业土壤中抗生素耐药性基因动态的理解。成功的学生将开发出强大的微生物学和生物信息学技能，并具有宏基因组学方面的最先进技能，以及处理复杂数据集和进行统计数据的高度可传递的计算技能。该项目得到了在进化生物学，微生物生态学，环境微生物学和土壤生物地球化学方面具有专业知识的研究负责人的支持，贝尔法斯特皇后大学，阿伯里斯特韦斯大学和北爱尔兰的农业研究领导者阿夫比（Aberystwyth University）的跨学科团队。培训机会：在整个项目过程中，将提供有关生物信息学，元基因组学，统计学以及了解各种微生物，生态和生物地球化学数据的培训。该项目将主要位于惠特利集团的皇后大学贝尔法斯特大学，但学生将有机会在
合并的定量敏感性映射
缩写：DRE¼耐药性癫痫； gee¼广义估计方程； QSM¼定量敏感性映射； seeg¼立体记录摄影； TSC¼结节硬化症复合物T u骨硬化症（TSC）是一种遗传疾病，通常与难以治疗的耐药性癫痫（DRE）有关。1虽然一些研究报告了恢复癫痫手术后的有利结果，以治疗与TSC相关的DRE，但其他研究报告说，在重新进行手术后，只有约50％的人无癫痫发作，尤其是在没有明显显着块茎的复杂病例中。2-6使用立体电子志摄影（SEEG）指导这些患者的手术的越来越多的实践，并认识到，在具有明显的“占主导地位”块茎且焦点推定的癫痫发作区域的患者中，取得了最佳的结果。7
合并的定量敏感性映射
缩写：DRE¼耐药性癫痫； gee¼广义估计方程； QSM¼定量敏感性映射； seeg¼立体记录摄影； TSC¼结节硬化症复合物T u骨硬化症（TSC）是一种遗传疾病，通常与难以治疗的耐药性癫痫（DRE）有关。1虽然一些研究报告了恢复癫痫手术后的有利结果，以治疗与TSC相关的DRE，但其他研究报告说，在重新进行手术后，只有约50％的人无癫痫发作，尤其是在没有明显显着块茎的复杂病例中。2-6使用立体电子志摄影（SEEG）指导这些患者的手术的越来越多的实践，并认识到，在具有明显的“占主导地位”块茎且焦点推定的癫痫发作区域的患者中，取得了最佳的结果。7
映射和对象的自主漫游器...
在这个综合项目中，我们旨在增强建立在4轮底盘上的避难系统，利用Arduino，Raspberry Pi 3B，Tensorflow Lite和RP Lidar A1的组合。这些组件的集成创建了一个精致的机器人系统，能够智能决策，对象检测和连续的两维映射。使用伺服电动机的超声传感器进行了伺服电机的超声传感器，以实时检测机器人路径中的障碍物，这是基本的避免系统的基础避免系统。这个简单且具有成本效益的解决方案提供了导航的初始层，从而通过避免碰撞来确保机器人可以在动态环境中操纵。为了提升系统的功能，我们引入了Raspberry Pi 3B，作为操作的大脑。连接到USB摄像机，Raspberry Pi利用Python中的Tensorflow Lite库进行对象检测和识别。此添加使机器人能够在其周围环境中识别和分类对象，从而增强其根据视觉输入做出明智决策的能力。目标：
绘制神经反馈研究的发展
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使用
摘要 — 本文建议使用多角度高光谱长波红外遥感技术结合区域三维重建，以提高探测可靠性，减少在山区和丘陵地区搜寻地下物体（杀伤人员地雷、简易爆炸装置和未爆炸弹药）时的误报频率，因为这些地区难以使用扫雷器。多角度遥感技术可以排除被遮蔽并以一定角度放置的物体的跳跃，并将含有异常物体的土壤与普通土壤和表面不规则物分开。给出了用于雷区测绘的光学数字综合体的概念，其主要基础是高光谱设备，该设备从两个光学通道接收数据，并将它们分成长波红外范围内的数十个光谱通道。一个光学通道扫描天底，第二个通道以一定角度扫描土壤表面。该综合体还包括一个可见光范围的相机，用于接收不同空间平面中的一系列图像以进行进一步的三维重建。描述了一种获取分段高光谱数据并将其与重建的数字地形模型相结合的方法，用于解决隐藏地面和地下物体的探测、侦察以及在不同坡度地形上规划人道主义排雷任务的问题。