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Telkomnika电信计算电子和控制
在此，使用离散小波变换（DWT）转换（DWT）转换（DWT）转换和灰度共同发生矩阵（GLCM）的特征提取和特征提取了使用磁性磁共振（MRI）Imagoma（MRI）GLI（MRI）GLI（MRI）（MRI）（MRI）（MRI）图像（LBP），使用了脑肿瘤分类方法（SVM）算法（DWT）变换（DWT）转换（DWT）转换和特征提取（LBP）。 （HGG）组。SVM算法用作分类方法已被广泛用于提高分类主题的研究。通过2个数据类之间的超平面形成，可以说SVM算法是一种可靠的方法，但不需要复杂的计算。DWT转换旨在提供MRI图像中更清晰的特征细节，因此当应用特征提取算法时，预计提取的特征在良性肿瘤MRI图像和恶性肿瘤MRI图像之间会有所不同。使用高低（HL）子带中的1级DWT中的DWT产生的最高特异性，灵敏度和准确性比使用LGG MRI图像中的HL或低高（LH）子频段使用3级水平。与另一项研究相比，我们提出的方法在准确性方面稍好一些，以实现98.6486％的精度对脑肿瘤图像进行分类。
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该研究提出了与双功能太阳能电池整合的紧凑型天线，以优化物联网（IoT）通信设备和能量收集。使用具有电磁元件的集成太阳能电池作为天线和设计中的能量收集是无线通信传感器的解决方案，并同时进行电磁和太阳能收集。辐射性能测试以测试太阳能收集的能力。具有构型的双馈环槽圆极化（CP）天线Coplanar天线对垂直和水平波高度敏感。是为了适应圆形极化波和太阳能电池失真对天线性能的影响。这项技术承诺将绿色通信，可再生能源和环境保护结合在一起，以结合无线通信和绿色电池组件。该研究介绍了通过容纳电磁能传输，在S波段上与CP天线连接的双线馈电微带天线电路的性能和设计结果。采用集成射频（RF）太阳能收集策略而不是单一源方法的重要性，通过优化对物联网通信中多个信号访问的分析，这项研究在新颖性上非常重要。
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在人机交互中，传感器对于保证实时应用中的稳定性和高性能至关重要。尽管如此，机器人的精确便携式传感器通常成本高昂，而且使用免费软件处理信号的灵活性很低。因此，我们提出了一种可穿戴传感器网络来测量人机交互系统中的下肢角位置。实现该目标的方法包括使用低成本设备实现无线网络、验证设计要求以及通过概念验证进行验证。设计网络的要求包括低信息丢失、实时通信和传感器融合，以使用陀螺仪和加速度计估计角位置。因此，开发的传感器网络具有基于 ESP8266 微控制器的客户端-服务器架构。此外，该网络使用标准 802.11 b/g/n 来传输角速度和加速度测量值。此外，我们实现了用户数据报协议 (UDP) 协议，以 10 毫秒的采样时间实时运行。最后，我们实施了概念验证以显示系统的有效性。因此，我们使用卡尔曼滤波器来估计脚、小腿、大腿和臀部的角度位置。结果表明，实施的传感器网络适用于实时机器人应用。
财年2022-23 年综合预算摘要
注： (1) 2021-22 财年年初至今的数据包括截至 2022 年 2 月 9 日的年中预算调整。 (2) 所有年份的拨款数字包括所有拟议拨款金额，包括指定为“一次性”的金额。 概述 密歇根州惩教局 (MDOC) 负责该州 27 个惩教设施的运营和维护，这些设施关押被判入狱的重罪犯。这包括提供身心健康护理、教育、食品服务、交通和重返社会计划。该部门还负责监督其管辖范围内的所有假释犯和缓刑犯，并监督社区矫正计划和其他旨在鼓励为合适的罪犯提供监狱安置替代方案的计划。截至 2022 年 6 月 1 日，该部门负责 73,703 名罪犯：32,213 名囚犯；31,287 名缓刑犯；和10,203名假释犯。与一年前相比，罪犯总数减少了3,454人，即减少了4.5％。囚犯人数减少了501人，即减少了1.5％。缓刑犯人数减少了974人，即3.0％。假释犯人数减少了1,979人，即16.2％。
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用于测试微力机械系统，我们提出了内置自我测试方法的分类法。这些解决方案是非侵入性的，具有成本效益并且在测试过程中通常是非侵入性的解决方案，因为微机械系统（MEMS）测试的成本可以占最终产品总成本的50％。广泛分析了测试方法的选择，并根据三个性能指标介绍了此类方法的分类表：易于应用，测试应用，有用性。性能表还为该方法提供了一个现场测试域。虽然内置测试（BIST）方法确实取决于手头的应用，但利用大多数传感器的固有多模式感应能力可能是有效内置自我测试的一种有希望的方法。
我们愿意在 OMNITM 核酸酶方面开展合作……
成功的基因编辑需要针对每个目标基因和目标器官开发出经过精心优化的组合物。获得各种核酸酶和向导（具有高活性和特异性以及适用的 PAM）以及正确的递送工具是关键。不同的编辑目标需要特定的核酸酶特性，例如核酸酶大小或 PAM 使用，同时表现出极好的特异性。Emendo Biotherapeutics 开发了一种双平台技术，结合了发现流程和尖端蛋白质工程能力，并得到了广泛的计算和机器学习工具的支持。
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量子机学习是量子计算的重要组成部分，最近在世界范围内引起了研究的关注。在本文中，我们提出了一个量子机学习模型，以使用量子分类器对图像进行分类。我们展示了一个综合的量子分类器的结果，并特别适用于图像数据集的传输学习。这项工作将混合转移学习技术以及经典的预训练网络和变异量子电路作为其最终层在少量数据集中。使用Pennylane使用跨平台软件包的量子处理器中的量子处理器进行实现，用于使用量子计算机来评估高分辨率图像分类器。该模型的性能被证明比其对应物更准确，并且在时间和能力方面胜过所有其他现有的经典模型。
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主要挑战是从磁共振扫描中识别、分割和提取患处。然而，对于临床专家来说，这是一项耗时且繁琐的工作。本文提出了一种自动化脑肿瘤系统。该系统采用混合图像处理技术，如对比度校正、直方图归一化、阈值技术、算术和形态学操作，将附近的器官和其他组织与大脑隔离开来，以改善患处的定位。首先，提出颅骨剥离过程来隔离非指定区域以提取指定的大脑区域。进一步处理这些生成的大脑区域图像以发现脑肿瘤。利用 T1、T2、T1c 和液体衰减反转恢复 (FLAIR) 对磁共振 (MR) 图像研究了计划方案。采用了所提出的混合方法。结果表明，该方法对提取肿瘤区域非常有效。脑肿瘤感兴趣区域的分割和分离准确率达到 95%。最后，使用从伊拉克巴格达的Al-Yarmouk 和巴格达教学医院的十名被诊断为早期、恶性和转移性脑肿瘤的患者获得的真实图像临床数据集来确认所提出的程序的意义。
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本文研究并设计了一种矩形微带贴片天线，该天线带有一个矩形缝隙，工作频率为 28 GHz，适用于第五代 (5G) 无线应用，采用微带线技术馈电。这个缝隙的目的是提高天线的性能。该天线建立在 Roger RT duroid 5880 型基板上，其相对介电常数等于 2.2，高度为 h = 0.5 毫米，损耗角正切为 0.0009。该天线的紧凑尺寸为 4.2 毫米 × 3.3 毫米 × 0.5 毫米。该天线的仿真是使用高频结构模拟器 (HFSS) 和计算机仿真技术 (CST) 软件进行的，其主要目的是确认该天线获得的结果。这些模拟的结果如下：谐振频率为 27.97 GHz，反射系数 (𝑆 11 ) 为 -20.95 dB，带宽为 1.06 GHz，增益为 7.5 dB，辐射功率为 29.9 dBm，效率为 99.83%。该天线获得的结果优于当前科学期刊上发表的现有天线获得的结果。因此，该天线很可能满足 5G 无线通信应用的需求。