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课程目的 学习目标...
获得与内分泌系统问题相关的患者接触的知识、技能和态度，采集病史、进行体格检查、安排和解释适当的检查；初步诊断/诊断内分泌系统常见疾病，在初级阶段进行治疗，实施预防措施、监测并在必要时转诊；识别与内分泌系统相关的紧急情况，进行首次干预并进行适当转诊。
通过增加
摘要：对象检测是每个驱动程序自主系统（DAS）功能之一。但是，当前使用的对象检测结果限于检测大物体，而对于小于80 * 80像素的小物体，使用Yolo时检测准确性可能小于60％。基于上面的低对象检测准确性结果，本研究将尝试将Yolo输入图像中的网格数量从7*7、10*10、13*13、13、16*16和19*19中的Yolo输入中提高，以提高对象检测精度的大小。获得的图像数据分为两个部分：培训数据的70％，测试30％。根据测试的结果，对80 * 80像素的物体进行了7 * 7的网格，众所周知，检测结果的准确性达到90％。同时，网格的数量10 * 10、13 * 13、16 * 16和19 * 19仍在进一步测试中。
使用Yolov8
摘要 - 本文旨在探索3D视觉技术在后勤过程自动化中的应用，并在工业环境中使用深度学习进行对象识别和操纵。这项工作开发了一个3D视觉系统，该系统采用对象和键盘检测模型，该模型训练有Roboflow和Yolov8等工具（您只看一次版本8）。该方法包括数据收集和注释，深度学习模型的开发以及对获得结果的分析。模型在块和关键点识别中表现出很高的精度和回忆，由于注释的可变性，关键点模型的精度略有降低。整合模型提出了计算挑战，但合并的方法被证明在精确检测中有效。限制包括对资源优化和注释过程改进的需求。此外，获得的准确性是由于对象检测系统经过大量数据训练以提供高精度的事实。根据平均精度（地图）和恢复的度量进行训练和评估该模型，获得98.3％的地图，精度为96.4％，召回95.6％。关键字：3D视觉；物流自动化； roboflow;对象检测；关键点； Yolov8。
主题：关于公共采购和协议事项签署权的决定-
以上未列出的实施法案的签署代表团将接受提名决定，以确保缔约机构的代表性。对于采购订单以及现有合同和框架协议的后续合同，无论行为数量及其累计金额如何，均适用于单独估算的每个行为的相同签名委托规则。门槛必须以欧元（不含税）来评估，并符合与“基础设施采购”过程控制有关的 0026/MPC 程序的 PP2“采购策略定义”表。
分配程序：客观评估经纪
摘要：这项工作提出了一种移动应用模型，以自动化客观评估的校正，该系统将确定学生的答案并将其与教师先前注册的正确答案进行比较。该提案的目的是为改善手动填充答案表的绩效和实用性做出贡献。该系统是使用编程语言颤动（DART）和Python开发的。部分结果显示了对答案表的准确校正和所获得的总点的计算。但是，当前的限制是需要手动定义问题的数量及其各自的值。这些详细信息可以使用图像处理资源获取。本研究强调了本应用程序可用的大量技术资源，但建议进一步研究以取得更有效的结果。关键字：图像处理，计算机视觉，自动评估校正
镇经理和精选委员会战略目标和目的
镇长将在每次特别委员会会议上通过常设议程项目提供报告。报告应包括但不限于以下可用信息：• 镇项目和计划的最新消息。• 社区活动信息。• 主要空缺职位和招聘及任命状态的最新消息。• 拨款的最新消息，包括收到的拨款、资助和/或提议的项目的信息。• 成就、认可和专业发展活动的最新消息。• 季度财务报告。
检测对象提供服务机器人的帮助
本主论文的工作旨在仅使用一个摄像头来构建一个简化的对象检测系统。工作建设的动机是寻求改善医院的自主导航系统，以提高药物运输到床的安全性和影响。该系统试图在医院的环境和位置标记中检测到与机器人内部地图上的位置相等的位置标记，以寻求未来自动浏览技术准确性的方法。将来有目的是将这些技术用于皇家机器人，并在医院区域内进行药物和文件的交付，因为环境中缺乏安全性并使医生能够与患者一起在床上花费更多的时间。该方法分为数字的获得和图像处理模型，仅使用一个摄像机构建距离检测算法，以及使用检测到的距离和Quatenius转换为Euler角度的标记定位。通过混淆矩阵和图形图来验证获得数字的方法，以证明图像检测的质量，并且通过比较通过实际度量获得的结果来验证距离，从而验证了开发物的质量。结论令人满意，机器人能够通过地图创建标记，通过通过相机识别对象，在接近现实的位置，获得小于半米的得分手错误率。
VR任务多目标优化研究
摘要 ：为提高虚拟现实（VR）系统中信息获取与任务选择的效率，增强交互体验，降低用户的认知负荷，在VR场景设计阶段有效组织和利用用户的认知心理与设计要素是至关重要的。本文基于认知资源理论，重点分析用户的低认知负荷要求和对用户良好感知体验的需求，提出一种低认知负荷要求下的VR系统场景任务优化设计方法。利用人机混合智能辅助预测用户认知负荷，将智能优化遗传算法融入VR系统设计要素优化中，以低认知负荷原则为目标函数，以最小化认知负荷为目标函数，以重要知识粒度节点作为VR系统设计资源要素优化过程中的适应度函数，结合智慧城市VR系统任务信息界面的多通道认知，开展系统资源特征优化应用研究。本研究通过虚拟现实眼动实验，对VR系统中相同设计任务需求，验证并比较了传统设计流程得到的解决方案和本文方法优化的解决方案。结果表明，用户在与本文提出的优化方案交互时，认知负荷更低，任务操作体验更好。因此，本文研究的优化方法可以为虚拟现实系统的构建提供参考。