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航天器接口标准分析和简单面包板
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激光雷达点密度定义的简单方法...
摘要。航空激光扫描是一种现代而精确的遥感技术，用于扫描地球表面并获取其数字表面模型。数字表面模型可用于不同的经济任务。航空激光扫描的结果是 3D 点云，必须在使用前进行预处理。预处理任务包括三组：噪声过滤、对象识别和矢量地图或 3D 模型的生成。本报告与对象识别领域相关。航空激光扫描的主要参数是点密度，以每平方米的点数表示。因此，了解每平方米的最小点密度非常重要，必须满足该密度才能为利益相关者识别对象并传递 LiDAR 数据。现有的科学出版物仅描述了识别方法，但没有提供一些精确的方法来选择业务需求所需的点密度。因此，需要某种方法来定义这个最小点密度。本文档提供了计算建筑物识别最小点密度的简单方程。该方程是从数学模型的分析中表达出来的。该分析基于对物体位置模式和检测该物体的概率的探索。使用高密度 LiDAR 数据、点密度最小化算法和建筑物识别方法对理论模型进行了实验评估。
DACC：气候变化的检测和归因分析
从Origin开始“ O” Kissmig开始模拟“ IT”迭代的迁移，在以适合性层“ S”为特征的异质环境中步骤。原点“ O”的定殖细胞具有值1，未殖民的细胞值0。如果“ S”由几个适合性层组成以覆盖环境变化，则将其应用于每一层。适用性范围在0（不合适）和1（最大适合性）之间。Kissmig使用3x3算法进行物种传播/迁移。所有细胞在具有概率“ PEXT”的迭代步骤之前都均可出现，并且对于3x3邻域内的重新殖民化或新的定植事件角细胞是概率为“ PCOR”（“ PCOR” = 0.2产生更真实的圆形扩散模式 - 请参见Nobis＆Normand 2014）。对于运行时光，为“签名” = true生成了签名的结果，即，即结果类型'foc，'lco'或'noc'，符号表示最终分布（“ dis”），正值呈正面值和负值，但在最后一次迭代后均未殖民时，却没有呈斑点。要获得可重现的结果，可以使用“种子”参数设置R随机数生成器的种子。
宿主细胞丝氨酸蛋白酶抑制剂MM3122对SARS-COV-2的疗效用于治疗和预防COVID-19
DNA纳米结构是一类自组装纳米材料，在生物医学和纳米技术中具有广泛的潜在应用。使用人直觉或简单算法的简单DNA Polyhedra的发展可以追溯到1980年代。今天，该领域以DNA折纸构建体为主导，以至于丢失了用于设计非原虫纳米结构的原始算法。在这项工作中，我们描述了Arktos：一种用于设计简单DNA Polyhedra而无需使用DNA折纸的算法。arktos设计序列被预测使用模拟退火优化折叠成所需的结构。作为概念证明，我们使用Arktos设计了一个简单的DNA四面体。合成了生成的寡核苷酸序列，并通过聚丙烯酰胺凝胶电泳对实验验证，表明它们折叠成所需的结构。这些结果表明，根据研究界的需求，Arktos可用于设计自定义DNA Polyhedra。
开发负压的简单控制系统
糖尿病性溃疡是糖尿病患者腿上发现的伤口。不当治疗打开了败血症和骨髓炎等并发症的风险。一种显着的治疗方法是通过负压伤口疗法（NPWT）装置。该装置通过去除渗出液，增加血流并通过负压促进细胞增殖来帮助溃疡恢复。这项研究的目的是通过开发简单的低成本NPWT原型来增加一种负担得起的糖尿病性溃疡治疗方法的本地含量。这是通过使用Arduino uno微控制器来实现的，其中包括PID控件，MPXV4115VC6U传感器读取功能，一个内置的计时器，两种模式和一个警报系统。在测试之前对所得的原型进行校准，以降低错误率。使用气流分析仪和溃疡伤口幻影进行测试。使用75、85和125 mmHg的负压设置用于测试，并在两种模式下进行30分钟。从这些测试中发现，原型可以达到负压阈值，最小平均误差最少为-1.81％。具有伤口幻影，连续和间歇性模式的平均误差分别为-0.56％和-0.20％。这种小方差可以忽略不计，因为NPWT治疗具有可接受的负压，即60-80 mmHg和80-125 mmHg，具体取决于伤口类型。总而言之，一个简单的基于Arduino Uno的系统可以用作NPWT治疗装置，以帮助糖尿病性溃疡恢复，而误差最小。
简单有效的掩蔽扩散语言模型
虽然扩散模型擅长生成高质量图像，但先前的研究报告称，在语言建模中，扩散和自回归 (AR) 方法之间存在显著的性能差距。在这项工作中，我们表明简单的掩蔽离散扩散比以前认为的更有效。我们应用了一种有效的训练方法，可以提高掩蔽扩散模型的性能，并推导出一个简化的 Rao-Blackwellized 目标，从而带来额外的改进。我们的目标形式简单——它是经典掩蔽语言建模损失的混合——可用于训练仅编码器的语言模型，这些模型可以接受高效的采样器，包括可以像传统语言模型一样半自回归生成任意长度文本的采样器。在语言建模基准上，一系列使用现代工程实践训练的掩蔽扩散模型在扩散模型中达到了新的最先进水平，并接近 AR 困惑度。我们在项目页面上提供了代码 1 以及博客文章和视频教程 2：
简单的5年业务计划模板示例
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提高 EEG 可解释性的三个简单步骤...
摘要 机器学习对脑电图 (EEG) 数据进行分类的研究为各种神经和精神疾病的诊断和预后提供了重要视角，但此类系统的临床应用率仍然很低。我们在此提出，将 EEG 机器学习研究转化为临床应用的大部分困难源于其技术报告中的一致不准确性，这严重损害了其通常很高的性能要求的可解释性。以 EEG 研究中使用的一类主要机器学习算法——支持向量机 (SVM) 为例，我们重点介绍了模型开发的三个重要方面（规范化、超参数优化和交叉验证），并表明，虽然这 3 个方面可以成就或破坏系统的性能，但令人震惊的是，绝大多数研究文献中都没有记录它们。对模型开发的这些方面进行更系统的描述构成了三个简单的步骤，以提高 EEG-SVM 研究的可解释性，并最终提高其临床应用。
新冠疫情对北欧经济的影响 - 简单搜索
几篇文章强调了决策者在疫情期间面临的艰难权衡。理想情况下，所有旨在尽量减少疫情对公共卫生和经济成本的决策都应在同一框架内做出，以便将经济影响与对健康和总体福利的影响进行比较。在这种方法下，公共卫生影响以货币形式表示，如 Lars Hultkrantz 和 Mikael Svensson 的文章所示。他们提供了一个例子，说明学校关闭对健康的好处与学习减少和未来收入减少的成本。根据这些标准，他们得出结论，学校应该继续开放。Gylfi Zoega 的文章讨论了疫情期间冰岛的卫生和经济政策，并得出了类似的结论。公共卫生措施的决定与经济政策的决定是分开做出的。Zoega 认为，如果决策同时考虑了健康和经济影响，就会产生更好的结果。