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在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的
班克斯-麦凯尔维政治经济学纪念讲座
HS Maine (1861, 1871) 论传统自治社区的财产权： 权利由公认的社会地位决定，优先于合同； 所有权由家族首领决定，优先于其他个人； 长老委员会进行裁决，显赫家族的首领领导集体行动。[自治社区有原始民主，但可能倾向于寡头政治
引用：Elmejdoubi D，Lallier TE，Cameron M，McMullen。 AF。 Endosequence®BCS™Hiflow的恢复性利用氯仿和水溶液
非外科牙髓治疗是一种可预测的程序，具有出色的长期预后和97％的牙齿保留率1。在大多数情况下，牙髓治疗的失败是微生物在根管系统的顶端部分持续存在的结果，即使在牙齿良好的牙齿2中也是如此。当根管治疗未成功时，请指出非手术牙髓疗程，根尖手术或提取。在72个月后接受非手术性牙髓疗程的牙齿的存活率为85％，48个月后86.8％，在24个月3个月后90％。牙髓疗程的成功取决于去除现有的闭合材料，以便对根管系统进行消毒，以提供对周围愈合1的环境1。在撤退程序中，临床医生必须在确定（WL）确定之前从先前填充的根管中去除填充材料。因此，建立或重新建立或重新建立顶端通畅是有利的。
麦科德机场
06 一月 25 马里兰州安德鲁斯空军基地 53F 0 N/AN/A 0 N/AN/A 06 一月 25 马里兰州安德鲁斯空军基地 53F 1 VI 05 一月 25/0511 1 VI 05 一月 25/0511 05 一月 25 内利斯空军基地，内华达州 52F 0 N/AN/A 0 N/AN/A 04 一月 25 夏威夷州丹尼尔·K·井上国际机场 53F 0 N/AN/A 0 N/AN/A 03 一月 25 伊利诺斯州斯科特空军基地 52F 0 N/AN/A 0 N/AN/A 02 一月 25 佛蒙特州伯灵顿 0F 0 N/AN/A 0 N/AN/A 02 一月 25 夏威夷州丹尼尔·K·井上国际机场 53F 0 N/AN/A 0 N/AN/A 01 月 25 日 无定期航班 N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A 31 十二月 24 日 Daniel K Inouye Intl, HI 0F 0 N/AN/A 0 N/AN/A 30 十二月 24 日 无定期航班 N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A 29 十二月 24 日 无定期航班 N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A 28 十二月 24 日 Andrews AFB, MD 53F 0 N/AN/AN/AN/AN/AN 28 十二月 24 日 Andrews AFB, MD 53F 4 VI 8 十月 24/1637 4 VI 8 十月 24/1637 27 十二月 24 日 Daniel K Inouye夏威夷国际机场 20F 20 VI 27 十二月 24/0044 20 VI 27 十二月 24//0044 26 十二月 24 坎贝尔 AAF，肯塔基州 0F 0 N/AN/AN/AN/AN/AN 25 十二月 24 无定期航班 N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A 24 十二月 24 无定期航班 N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A 23 十二月 24 无定期航班 N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A 22 十二月 24 无定期航班 N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN
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麦科德机场 (TCM)
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麦克奎德 CV 2024
2016-2019 年半职，2019-2023 年全职；负责监督所有教职员工的专业发展计划（新教职员工入职指导、路线指引、每周教职员工论坛、休假、五月信仰学习研讨会；教职员工发展补助金）；计划年度学术活动（荣誉毕业典礼、承诺服务、研究研讨会）；与大学发展部合作提供学术补助金和礼物；担任旧金山韦斯特蒙特的临时主任；与招生办公室合作，推动教职员工参与活动；与学生生活部合作开展多项特别计划（例如早期预警工作组、扩大新生入职指导、首次联系、学生关怀团队）；担任学生成功中心的学术负责人；启动并监督学生成功教练计划；协助应对 COVID 大流行（培训；课程安排；教室设置；技术管理；设计在线一年级研讨会体验）；协助开发新课程