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Carony Bosia，Martha-CV XL.PDF SDC SDC 约翰·迈克尔区... Simone说，PhD Cruise Vitae
53）Caronni A，Picardi M，Scarano S，Malloggi C，Tropea P，Gilardone G，Aristidou E，Pintavalle G，Redaelli V，Antoniotti P，Corbo M.小型最佳量表和拖船测试的转折持续时间提供了神经系统患者的有效平衡度量：一项前瞻性研究，跌倒为平衡标准。前神经。2023
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
基于仿真的自动驾驶汽车的传感器数据集
在自主系统的背景下开发工具[22，24]，例如自动驾驶汽车（SDC），这是耗时且昂贵的，因为研究人员和从业人员依靠昂贵的计算计算硬件和仿真软件。我们提出了Sensodat，这是一个由32,580个执行基于仿真的SDC测试用例的数据集，该测试案例用SDC的最新测试发电机生成。数据集由轨迹日志和来自SDC的各种传感器数据组成（例如，RPM，车轮速度，制动热，传输等）表示为时间序列。总共Sensodat提供了来自81个不同模拟传感器的数据。在使用Sensodat时，SDC领域的未来研究不一定取决于执行昂贵的测试用例。此外，使用传感器数据的量和变化，我们认为Sensodat可以有助于研究，特别是对于AI开发，用于基于模拟的SDC测试的回归测试技术，模拟中的片段等。链接到数据集：https：//doi.org/10.5281/zenodo.10307479
基于仿真的自动驾驶汽车的传感器数据集
在自主系统[22，24]（例如自动驾驶汽车（SDC））的背景下开发工具，由于研究人员和从业人员依赖昂贵的计算硬件和仿真软件，因此很耗时且昂贵。我们提出了Sensodat，这是一个由32,580个执行基于仿真的SDC测试用例的数据集，该测试案例用SDC的最新测试发电机生成。数据集由轨迹日志和来自SDC的各种传感器数据组成（例如，RPM，车轮速度，制动热，传输等）表示为时间序列。总共Sensodat提供了来自81个不同模拟传感器的数据。在使用Sensodat时，SDC领域的未来研究不一定取决于执行昂贵的测试用例。此外，有了大量和多种传感器数据，我们认为感觉模型可以为研究做出贡献，尤其是用于AI开发，用于基于模拟的SDC测试的回归测试技术，模拟中的片段等。链接到数据集：https：//doi.org/10.5281/zenodo.10307479
我们的校园
9:45 -10:45 a.m. SAS Department Meetings Agriculture & Veterinary Tech....................................... SET 215 Allied Health.............................................................. PHS 101 English/Humanities..................................................... SDC 112 Individual Studies................................................. SDC 108/105 Mathematics &物理学...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
数据手册 - 中天华威
2019年12月Rev.0.9 1/8©2019 SDC Microelectronics Co.，Ltd。www.sdc-semi.com0.9 1/8©2019 SDC Microelectronics Co.，Ltd。www.sdc-semi.com
基于模拟的自动驾驶汽车测试如何与人类的看法相匹配？
已经研究了用于测试套件的自动质量评估的软件指标，例如覆盖范围或突变分数。虽然传统工具依靠软件指标，但自动驾驶汽车（SDC）的领域主要集中在基于模拟的测试案例生成上，使用质量指标（例如OB（OOB）参数）来确定测试案例是否失败或通过。但是，尚不清楚这种质量指标与人类对SDC的安全性和现实主义的看法在多大程度上保持一致。为了解决这个（现实）差距，我们进行了一项实证研究，涉及50名参与者，以研究人类如何将SDC测试案例视为安全，不安全，现实或不现实的因素。为此，我们开发了一个利用虚拟现实（VR）技术（称为SDC-Alabaster）的框架，将研究参与者浸入SDC模拟器的虚拟环境中。我们的发现表明，人类对失败/通过测试案例的安全性和现实主义的评估可能会根据不同的因素而有所不同，例如测试的复杂性以及与SDC相互作用的可能性。尤其是为了评估现实主义，参与者的年龄会导致不同的看法。这项研究强调了对模拟测试质量指标的更多研究的需求以及人类感知在评估SDC中的重要性。
公司的可持续发展：理论进化与实践实施
本文探讨了可持续发展概念（SDC）的实际意义和越来越多的相关性。支持以下假设：SDC原则需要从很大程度上陈述到更实际的应用，采用了各种基于桌子的研究方法。历史方法用于追踪SDC的出现和演变，强调了从单身发展到多元化的发展，短期到长期可持续性以及国内对全球合作的转变。逻辑和分析方法进一步阐明了全球对经济，环境和社会问题的关注。本文还探讨了对现代可持续发展的关键方面进行分类的方法，并确定了该领域的最新趋势。它强调将SDC的经济，环境和社会层面纳入公司活动的重要性。提供了成功实施的示例。但是，这些发现表明，更广泛，更有效的框架对于将SDC从理论转移到实践中是必要的，使公司能够更有效地应对全球挑战。关键词：可持续发展概念，公司的可持续发展，可持续发展的各个方面，现代公司的发展，公司的可持续发展实践
APWU对PMG计划更改的更新更改网络
• Existing Facilities • These are buildings that are already in the USPS network—it doesn't mean they are already an SDC or an RPDC • New Building • A building that must either be built, purchased, or leased to become an RPDC or other facility • Re-Stack • The taking of an “Existing Facility”, taking out machines, remodeling, adding equipment, etc.使其成为RPDC，LPC，SDC等