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深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
岩石技术和BMI组红色摇滚印度乐队合作伙伴，分析锂加工网站的下一步
BMI集团是一家房地产开发和振兴公司，专门从事适应性的重复使用和重新利用使用终止工业和商业物业及其从线性到循环经济体的过渡。红岩印度乐队（RRIB）是加拿大安大略省西北部的Ojibwe第一民族。理事会是省级领土组织安大略印第安人联盟的独立成员。前磨坊网站正在与RRIB合作开发，作为红岩镇和大尼皮贡地区的催化剂。米工厂重建概念计划（2022）与该镇社区发展策略的核心主题保持一致，概述了BMI对前工厂网站未来的愿望及其概念重建，包括整合未来机会，投资和商业利益的发展。https://www.thebmigroup.ca/
特刊 - 非热食品加工/保存...
近年来，人们对替代食品加工和保存方法的兴趣越来越最小化，从而最大程度地减少了热处理的使用。传统的热加工，虽然有效地停用了微生物和酶，但通常会导致食品的营养，感觉属性和功能特性的降解。谷物和豆类，作为全球主食，特别容易受到这些有害影响的影响。因此，迫切需要探索和开发非热处理和保存技术，这些技术可以延长保质期并提高谷物和豆类的质量，而不会损害其营养价值。本期特刊的目的是为研究人员提供一个全面的平台，以分享其有关非热食品加工和保存技术的最新发现和见解，专门针对谷物和豆类量身定制。该问题旨在涵盖广泛的创新方法，包括但不限于高压加工，脉冲电场，超声，辐射和天然抗菌剂。
超越神经科学的处理和分析相关的变化
1个儿童思维研究所，美国纽约，美国2共济会发展脑研究所，3儿科学系4，4明尼苏达州明尼苏达大学儿童发展研究所，美国明尼苏达州明尼阿波利斯大学，美国5号医学信息学和临床流行病学系6美国纽约州奥兰治堡研究所8诊断医学系，德克萨斯大学奥斯汀分校，美国德克萨斯州奥斯汀市9宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院Perelman医学院，宾夕法尼亚大学Perelman医学院Perelman医学院，美国宾夕法尼亚州费城10年，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，佩雷曼医学院，佩雷曼医学院，佩雷尔曼医学院。中国北京北京心理学研究所，行为科学12磁共振成像研究中心，中国科学院心理学研究所，中国北京，中国北京，13国际大数据抑郁症研究中心，中国北京学院，中国北京学院，14中国心理学系，中国中国科学院，中国科学院，中国北京科学院15瑞士16美国加利福尼亚州旧金山斯坦福大学心理学系17精神病学系，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，美国宾夕法尼亚州，美国，美国。 *通讯作者：1个儿童思维研究所，美国纽约，美国2共济会发展脑研究所，3儿科学系4，4明尼苏达州明尼苏达大学儿童发展研究所，美国明尼苏达州明尼阿波利斯大学，美国5号医学信息学和临床流行病学系6美国纽约州奥兰治堡研究所8诊断医学系，德克萨斯大学奥斯汀分校，美国德克萨斯州奥斯汀市9宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院Perelman医学院，宾夕法尼亚大学Perelman医学院Perelman医学院，美国宾夕法尼亚州费城10年，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，佩雷曼医学院，佩雷曼医学院，佩雷尔曼医学院。中国北京北京心理学研究所，行为科学12磁共振成像研究中心，中国科学院心理学研究所，中国北京，中国北京，13国际大数据抑郁症研究中心，中国北京学院，中国北京学院，14中国心理学系，中国中国科学院，中国科学院，中国北京科学院15瑞士16美国加利福尼亚州旧金山斯坦福大学心理学系17精神病学系，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，美国宾夕法尼亚州，美国，美国。*通讯作者：
图像处理和计算机视觉中的深度学习
深度学习已被广泛应用于各个研究领域，并在许多应用中发挥了至关重要的作用。通过手写角色识别，图像分类和检索，对象检测和细分，动作识别，视频分析和3D场景理解的实现，已经清楚地证明了深度学习的成功和成就。在过去的十年中，研究界见证了深度学习的迅速发展，许多高级体系结构和学习算法已经开发并应用于解决复杂和现实世界中的问题。本期特刊旨在促进深度学习领域，重点是用于图像处理和计算机视觉的深度学习技术。研究领域可能包括（但不限于）以下主题： - 图像识别； - 对象检测； - 图像和对象分割； - 行动检测和认可； - 视频分析； -3D视觉（场景理解，点云分析）； - 图像和视频综合； - 图像处理/基于计算机视觉的
GC×GC-TOFMS中的高级数据处理技术用于生物夸张分析
•GC×GC-FID可以进行规范和量化，但仅适用于杂原子含量较低的样品•GC×GC-TOFMS识别数百种化合物，为准确的样品表示形成了基础。• Large datasets increase the risk of human error in manual analysis.• Automatic data handling may improve accuracy and reduces errors in biocrude analysis.
处理，微观结构，属性和塑造|金属
1个MAT阐述中心和结构研究，国家科学研究中心，研究清洁8011，29 Rue J. Marvig，BP 94347，Cedex 4，31055法国图卢兹； alain.couret@cemes.fr（A.C。）; lise.durand@cemes.fr（l.d.）2大学ÉtoulouseIII-保罗·萨巴蒂尔（Paul Sabatier），118号纳博恩路线，塞德克斯9，31062法国图卢兹3劳伦斯·利弗莫尔国家实验室，7000 East Av。，Livermore，Livermore，CA 94550，美国，美国； voisin2@llnl.gov 4化学研究所和马特·riaux Paris-Est，研究单位混合7182，2-8，Rue Henri Dunant，94320 Thiais，法国； Zo fi a.trzaska@univ-paris13.fr 5 Universit é Sorbonne Paris Nord, 99, avenue Jean-Baptiste Cl é ment, 93430 Villetaneuse, France 6 Onera—The French Aerospace Lab, Department of Materials and Structures, University É Paris-Saclay, 29 avenue de la Division Leclerc, BP 72, 92322 Cedex, France; marc.thomas@onera.fr *通信：monchoux@cemes.fr
开发计算图像处理方法，用于定量分析从HS-AFM（AFMNANOQ）获得的纳米孔结构
摘要。高速原子力显微镜（HS-AFM）可实现具有特殊空间（X-Y平面中1 nm的生物结构的纳米级成像； z方向〜0.1 nm）和时间分辨率（每帧〜20 ms）。hs-afm在二维（2d）的前进中编码三维（3D）信息，其中结构的横向尺寸（x，y）与图像中的空间姿势相对应，而高度（z）信息则嵌入到像素强度中。这种独特的数据结构在分割和形态分析中提出了重大挑战，需要专门的计算方法。为了克服这些局限性，我们开发了“ AFMNANOQ”，这是一个由特征驱动的组合框架，用于分割HS-AFM数据的分割和形态测量。我们的方法独立于标记的培训数据，使数据稀缺性可靠，同时又是为未来深入学习应用程序提供高质量标记的数据集的强大工具。我们使用合成和实验性AFM/HS-AFM DATASET来验证AFMNANOQ，包括对α-蛋白素（αHl）的构象和动力学的半自动分析，一种β-桶孔形成孔（PFT），由葡萄球菌分泌的expaph-ylococcus a ylococcus a a paph-ylococcus a nurus。我们的方法通过深度学习模型实现竞争性能，同时保持各种HS-AFM数据集的卓越适应性。作为未来的观点，我们计划将其进一步开发或将其与深度学习模型相结合，以增强分割性能并从实验性AFM图像中重建3D结构。这将利用本研究中产生的构象文库，从而实现两种甲基化合物之间的交叉验证，并最终在AFM图像分析中弥合特征驱动和数据驱动的AP之间的差距。
自动群体前prepreg处理
本章的目的是概述 - 高压釜（OOA）预处理的处理方面。本章是针对工具定义，装袋配置和处理条件的设计指南，用于制作OOA预处理。第一部分概述了OOA材料，包括其应用，树脂和纤维。OOA预处理浸渍技术，并总结OOA复合材料的典型特性。第二部分涵盖了OOA预处理特征方法，测量树脂浸渍的技术，热化学，外部时间，渗透性和批量因素。第三部分描述了用于治愈OOA预处理的基础架构，例如烤箱，加热系统，工具和过程诊断工具。第四部分提供了基本的处理指南，涵盖了包装配置，删除方法和治疗周期以制造简单的单片OOA层压板，而第五和第六部分则提供了三明治面板和复杂形状层压板的处理指南。在第七节中对使用OOA预处理进行制造过程的成本分析。最后，第八节讨论了OOA预处理材料和过程的未来发展。
来自澳大利亚服装零售商中小企业的证据
脑电图（EEG）是众所周知的筛查测试，用于检查健康和疾病中的认知能力。EEG信号处理涉及获取，评估和治疗脑电图测量的脑电活动。在包括医疗保健，生物医学，生物医学工程，大脑 - 计算机界面和生物识别技术的广泛领域中，脑电图数据处理的信号处理和机器学习的最新进展在解决广泛的实用和要求的问题方面取得了巨大进展。本期特刊旨在介绍和讨论EEG信号分析和处理中的最新进展。提交了有关独特概念，方法，技术专长，与其他诊断的融合以及有意义的应用程序的原始研究，这些研究受到了脑电图数据分析的重大突破的有意义的应用。