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物体检测可改善罕见脑肿瘤 MR 图像中的肿瘤分割
摘要：肿瘤病变分割是从 MR 神经放射图像中研究和描述癌症的关键步骤。目前，许多深度学习分割架构已被证明在它们所训练的特定肿瘤类型上表现良好（例如，大脑半球的胶质母细胞瘤）。然而，在给定肿瘤类型上进行大量训练的高性能网络可能在没有标记病例允许训练或迁移学习的罕见肿瘤类型上表现不佳。然而，由于常见肿瘤和罕见肿瘤在病变内和周围存在一些视觉相似性，因此可以将问题分为两个步骤：物体检测和分割。对于每个步骤，在常见病变上训练过的网络可以按照域自适应方案用于罕见病变，而无需额外的微调。这项工作提出了一种弹性肿瘤病变描绘策略，该策略基于实现检测和分割的已建立的基本网络的组合。我们的策略使我们能够在训练期间对位于未见肿瘤背景区域中的罕见肿瘤实现稳健的分割推断。以弥漫性内生性脑桥胶质瘤 (DIPG) 为例，我们无需进一步训练或网络架构调整即可实现 0.62 的平均骰子分数。
在不同的季节性条件下的对象检测
作者：萨穆·普洛尔（SamuPöllänen）标题：季节性条件不同的对象检测页数：26页日期：2025年2月3日：文化和艺术学位课程计划：BA专业化选项：XR设计教练：Tania Chumaira高级Lecturer Markku Luotornenen高级LuoturerLecerer Luecter lecturer lecturer lecturer
pqrbayes：贝叶斯惩罚分位数回归
说明使用现代加密技术将R对象加密到原始向量或文件。基于密码的密钥推导与“ argon2”（）。对象被序列化，然后使用“ XCHACHA20- poly1305”进行加密（），遵循RFC 8439的rfc 8439，用于认证的加密（ and>）加密函数由随附的“单核”'C'库提供（）。
在线轨迹重新启动器，用于动态抓住不规则对象
摘要 - 本文提出了一种用于抓住不规则对象的新轨迹重新启动器。与常规的掌握任务不同，该任务简单地假定对象的几何形状，我们旨在实现不规则对象的“动态掌握”，这需要在握把过程中持续调整。为了有效处理不规则的对象，我们提出了一个构成两个阶段的轨迹优化框架。首先，在指定的时间限制为10 s的指定时间限制中，为从机器人的初始配置中进行无缝运动计算初始离线轨迹，以掌握对象并将其传递到预定义的目标位置。其次，实现了快速的在线轨迹优化，以在100毫秒内实时更新机器人轨迹。这有助于减轻视力系统中的估计错误。为了解释模型的不准确性，干扰和其他非模块化效果，实施了机器人和抓手的轨迹跟踪控制器，以从提出的框架中阐明最佳轨迹。密集的实验结果有效地证明了我们在模拟和现实世界中的轨迹计划框架的性能。
油菜籽生育力试验简介目标
为了满足这些营养需求，生产者经常使用尿素和硫酸铵 (AMS) 的物理混合物。虽然物理混合物可能具有施肥者所需的营养量，但一旦撒在田地里，可能会导致营养条纹不均匀。另一种选择可能是均质混合物，包括大分子和次要营养元素，例如氮 (N)、钾 (K) 和硫酸盐-硫 (SO4-S)，其中含有适合大多数土壤的最佳数量的这些营养元素。目标考虑到油菜籽与大多数作物相比具有较高的营养需求，2024 年在朗登研究推广中心进行了一项肥料试验。该试验由 UKT 芝加哥赞助。试验的目的是比较两种均质新肥料 NKS（28-0-5-6SO4-S）和 NKS（26-0-7-9SO4-S）与尿素和 AMS 等直接肥料的效果。新型肥料中的氮以铵 (NH4 + ) 和硝酸盐 (NO3 - ) 形式存在，因此与尿素不同，它们不会因氨挥发而损失。该研究采用了三种不同比率的氮、钾和硫酸盐-硫 (SO4-S)，并测量了油菜籽的产量和质量。根据土壤有效磷的结果，所有处理统一施用磷。试验地点试验地点位于北达科他州兰登的 NDSU 兰登研究推广中心。处理和重复根据土壤分析结果，所有处理都采用了全比率的磷，即每英亩 72 磅，而采用尿素和 AMS 组合的直接施肥处理（T2、T3 和 T4）没有采用任何钾。但是，这些处理确实采用了等量的氮和等量或接近量的 SO4-S。由于均质肥料 NKS 28 和 NKS 26 中含有钾，因此 T5 至 T10 处理除了氮、磷和 SO4-S 外还添加了钾。此外，在 T2 至 T4 处理中，尿素以 14 毫升/10 磅的比例用脲酶抑制剂处理，所有肥料均以表面撒播的方式施用。肥料和养分类型及数量的详细信息见表 1。
英国外层空间物体登记处
《登记公约》的目的之一是确保联合国秘书长建立并维护发射到外层空间物体的中央登记处。因此，当发射太空物体时，《登记公约》要求“发射国”通知联合国。公约将“发射国”定义为从其领土发射物体的国家或促成其发射的国家（或其国民促成其发射）。
BWRX-300英国通用设计评估（GDA）第15.3章 - 安全性分析 - 安全目标和验收
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摘要 - 空中车辆的广泛采用，包括无人机和无人机，为监视，物流和灾难响应等领域带来了重大进步。尽管有这些好处，但它们增加的使用却构成了实时检测和分类的实质性挑战，尤其是在精确性和可伸缩性必不可少的多级场景中。本文提出了一个基于Yolov11的高性能检测框架，该框架专门针对识别机载汽车量身定制。Yolov11整合了创新功能，例如锚定检测和增强注意力机制，以提供卓越的准确性和速度。在全面的机载车辆数据集上测试了所提出的框架，该数据集具有不同的条件，包括高度，遮挡和环境因素的变化。实验结果表明，微调的Yolov11模型超过了现有模型的性能。此外，它的实时操作能力使其非常适合空中交通管理和安全监控等关键应用程序。
