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World File Search SystemTesseract
Tesseract——高稳定性、低噪声磁通门传感器……
摘要。精确的高精度磁场测量对许多应用来说都是一项重大挑战，包括研究空间等离子体的星座任务。仪器稳定性和正交性对于在不进行大量交叉校准的情况下对星座中不同卫星进行有意义的比较至关重要。这里我们描述了 Tesseract 的设计和特性 - 一种专为低噪声、高稳定性星座应用而设计的磁通门磁强计传感器。Tesseract 的设计利用了定制低噪声磁通门芯制造方面的最新发展。六个定制的赛道磁通门芯牢固而紧凑地安装在一个坚固的三轴对称基座内。 Tesseract 的反馈绕组配置为四方 Merritt 线圈，以在传感器内部创建一个大的均匀磁零点，其中磁通门磁芯保持在接近零的磁场中，而不管环境磁场如何，以提高磁芯磁化循环的可靠性。 Biot-Savart 模拟用于优化反馈 Merritt 线圈产生的磁场的均匀性，并通过实验验证其沿赛道磁芯轴线的均匀性在 0.42 % 以内。使用线圈系统内装满干冰的绝缘容器来测量传感器反馈绕组的热稳定性。发现反馈绕组的温度灵敏度在 13 到 17 ppm ◦ C − 1 之间。传感器的三个轴在 −45 至 20 ◦C 的温度范围内保持正交性，误差不超过 0.015 ◦。Tesseract 的核心在 1 Hz 时实现了 5 pT √ Hz −1 的磁本底噪声。Tesseract 将在 ACES-II 探空火箭上进行飞行演示，目前计划于 2022 年底发射，并将再次搭载在 TRACERS 卫星任务上，作为 MAGIC 技术演示的一部分，目前计划于 2023 年发射。
首先在Aces-ii-low sounding Rocket上的原型Tesseract Fluxgate磁力计的原位测量值
图1：（a）Tesseract磁力计设计在30％玻璃填充的Torlon工程塑料的对称块中固定了六个微型低噪声赛车芯。这些赛道芯是由Miles等人（2022年）开发的，用准螺旋驱动绕组包裹，以调节核心的渗透性，然后用螺线管般的旋转旋转覆盖以感知调制信号。Tesseract的反馈线圈在相同的玻璃填充摩托底座上缠绕，以实现结构稳定性。这些反馈线圈（红色）以三个轴四轴Merritt线圈排列，该线圈在传感器内部产生了巨大的磁同质性区域。（b）Aut Build 80
“TESSERACT：消除跨空间和时间的恶意软件分类实验偏差”ACSAC 网络安全工件竞赛的影响
五年前，恶意软件分类论文中近乎完美的𝐹 1 分数趋势引发了人们的疑问：Android 恶意软件分类是否已解决。恶意软件分类实际上并非已解决的问题，近乎完美的性能是时空偏差的结果。Tesseract 的开发旨在允许对恶意软件分类器进行不受空间和时间偏差影响的实际评估。Tesseract 发布后，它成为如何进行公平恶意软件分类评估的基准，影响了后续论文的实验设计，迄今为止已有 415 次引用。Tesseract 被实现为一个 Python 库，旨在轻松与常见的 ML 工作流程集成。Tesseract 的设计深受流行的机器学习算法的启发，并且与之完全兼容。
PowerPoint 演示文稿 - Hong Kong - EUREKA
图2.2 | Tesseract的四个成分成分的凝胶电泳分析该图描述了构成Tesseract结构的四种不同成分的凝胶电泳。 这四个组件被标记为A，B，小立方体和大立方体。 1、2、3和4标签指示用于构建各个组件的DNA链，每个成分都有其自身独特的DNA链，总共四个DNA链。 a和b在结构上相似，从而产生了可比的凝胶迁移模式。 小立方体组件由于其尺寸较小而在页面（聚丙烯酰胺凝胶电泳）上运行，而其余部分则以2.5％的琼脂糖凝胶运行。 重要的是，除小立方体以外的所有组件都可以单独获得。2.2 | Tesseract的四个成分成分的凝胶电泳分析该图描述了构成Tesseract结构的四种不同成分的凝胶电泳。这四个组件被标记为A，B，小立方体和大立方体。1、2、3和4标签指示用于构建各个组件的DNA链，每个成分都有其自身独特的DNA链，总共四个DNA链。a和b在结构上相似，从而产生了可比的凝胶迁移模式。小立方体组件由于其尺寸较小而在页面（聚丙烯酰胺凝胶电泳）上运行，而其余部分则以2.5％的琼脂糖凝胶运行。重要的是，除小立方体以外的所有组件都可以单独获得。
一种检测和识别图片中文本的混合方法
为了创建能够自动从图像或图片中读取文本的计算机系统，研究人员专注于检测和识别图像中的文本。这个问题特别困难，因为图像通常具有复杂的背景和广泛的属性，包括颜色、大小、形状、方向和纹理。我们提出的方法基于形态学，它由膨胀和腐蚀过程组成，以提取文本并识别包含文档文本或图像的黑白文本区域。这种建议的方法已被研究，因为它能够自动识别与文本图片对齐的文本，例如商店名称、街道名称、横幅和海报。本文使用光学字符识别 (OCR) Tesseract 标准和优化的 OCR Tesseract 介绍了该设备实验的设计、应用和结果。我们的结果表明，优化的 OCR Tesseract 比标准性能好得多。图像预处理和文本处理模块构成了该设备的两个模块。该设备使用 Arduino Uno 和 drawbot/flutter 进行文本打印，是使用 Raspberry Pi 和 1.2GHz 处理器创建的。
在不同...
摘要该项目的主要目的是检测车辆的数字并显示相应的车辆号码。该项目的动机源于需要在现实世界中有效执行的可靠数字检测系统。现有技术经常难以应对不同的照明情况，例如昏暗的区域，这可能会导致错误或错过的检测。此外，数字板的不利角度可能会使检测问题更糟。该项目的问题陈述是开发一个数字板检测系统，该系统能够在车辆上准确定位数字板，而与盛行的环境条件无关。为了实现这一目标，我们采用了一种多阶段方法，将计算机视觉技术和图像处理方法结合在一起。我们提出的方法包括三个阶段，其中包括：预处理，特征提取和文本提取关键字：机器学习，计算机视觉，图像处理，特征提取。1。简介该项目旨在开发一个能够在不同环境条件下进行准确操作的强大车辆板检测系统。将采用高级图像处理技术来应对诸如不同照明，不同角度和车速的挑战。该系统的成功实施具有改善交通管理，执法和智能运输系统的潜力。2。通过增强数字检测功能，该项目旨在为更安全的道路和更有效的运输系统做出贡献，从而使其成为依靠准确可靠的车辆识别的各个领域的资产。该项目的任务区域侧重于在车辆上的检测和定位，涉及使用图像处理技术，并涉及处理具有挑战性的环境因素，包括不同的照明条件，不同的车辆速度和不同角度的数字板。采用高级图像处理方法，例如边缘检测，自适应阈值和轮廓分析，即使在不利条件下，该系统也能够准确提取数字板。为了评估上述任务，我们使用了包括CV2，Numpy，Py Tesseract和Matplotlib在内的不同模块，其中CV2提供了处理和操纵图像的功能，Numpy提供了对多维阵列和数学功能的支持，用于在阵列上使用阵列，Py Tesseract，Py Tesseract用于读取文本和Matplotlib的可视化度。问题陈述车辆数板检测系统的当前状态揭示了阻碍其
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文章 一种人工智能赋能的家庭基础设施，可最大限度地减少用药错误
摘要：本文介绍了一种基于人工智能 (AI) 的基础设施，用于减少在家遵循治疗计划时的用药错误。该系统特别有助于帮助有认知障碍的患者。基于 AI 的系统首先使用 Actor-Critic 方法学习患者的技能。在评估患者的残疾情况后，系统采用适当的方法进行监测过程。监测用药过程的可用方法是基于深度学习 (DL) 的分类器、光学字符识别和条形码技术。DL 模型是一种卷积神经网络 (CNN) 分类器，即使在不同方向显示时也能够检测到药物。第二种技术是基于 Tesseract 库的 OCR，可从盒子中读取药物名称。第三种方法是基于 Zbar 库的条形码，可根据盒子上的条形码识别药物。GUI 表明该系统可以帮助患者服用正确的药物并防止用药错误。这种整合三种不同工具来监控用药过程的方法具有优势，因为它降低了用药错误的可能性并增加了正确检测的机会。当患者有轻度认知障碍时，这种方法更有用。