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利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
设计自动火星漫游者在动态地形中导航的自适应速度避免系统
文章历史：在过去的十年中，已经开发了各种基于速度障碍的方法，以避免动态环境中的碰撞。但是，这些方法通常仅限于处理几个障碍，连续的相遇或缺乏安全地形的安全保证。本文提出了使用速度障碍法的自适应碰撞避免策略，旨在使自主火星流浪者能够安全地驾驶动态和不确定的地形，同时避免多个障碍。该策略构建了自适应速度锥体，考虑了动态障碍和地形特征，从而确保了连续的安全性，同时将漫游者引导到其航路点。我们在模拟的MARS探索方案中实施了策略，代表了具有挑战性的多OSTACLAS任务。模拟结果表明，我们的方法通过增加安全距离来增强性能，使其非常适合自主行星探索，在这种情况下，避免碰撞对于任务成功至关重要。
估计的脉搏波速度与糖尿病肾脏疾病的患病率之间的独特关联：一项横断面研究
糖尿病（DM）已成为21世纪的重要公共卫生问题。预测表明，到2045年，全球将有7.832亿糖尿病患者。仅在中国，糖尿病人口达到了1.16亿，使其成为世界上最高的，占2型糖尿病（T2DM）占病例的90％[1]。在T2DM的各种并发症中，糖尿病肾脏疾病（DKD）是最普遍的微血管并发症之一。它已成为全球终末期肾脏疾病的主要原因，显着提高了受影响个体过早死亡的风险，在T2DM患者中的发病率为30％-40％[2]。因此，在T2DM早期阶段有效预测和减轻肾功能障碍是防止DKD发作和进展的关键策略。
ST5484E 地震速度 4-20mA 变送器安装手册
将变送器主体牢固地安装到机器表面非常重要。请参阅第 6 节关于传感器放置的内容。两种基本的变送器安装样式需要不同的机器准备：NPT（国家管螺纹）和机器螺纹（UNF 和公制）。带有 NPT 型安装螺柱的变送器通过螺纹啮合固定，变送器的底座不接触机器表面。带有机器螺纹螺柱的变送器必须接触机器表面。变送器的底座必须呈方形并直接接触。这需要用 1 1/2 英寸沉头孔（表面处理工具）准备机器表面。此工具可与配备磁性底座的便携式钻头一起使用，但必须小心，使攻丝和螺纹孔垂直于加工表面。变送器必须与其底座表面完全接触。请联系 Metrix 获取更详细的沉头孔说明。
使用p-d，i-tord阶的汽车纵向速度控制...- ijrpr
Tejado等人，2011年指出，需要准确的控制器以确保在导航期间安全。他们着重于设计用于雪铁龙自动型原型的低速控制的分数PI控制器的实现。他们得出结论，测试显示了提出的控制器的有效性[1]。Cohring，2012年为德国自动驾驶汽车提供了实时控制器体系结构。他描述了一种算法，证明了其在柏林茂密的城市交通中的适用性[2]。Alonso，Oria，Al-Hadithi和Jimenez，2013年，2013年提出了一个在线自我调整的PID控制器，用于控制车辆，沿着距离和速度在城市交通中典型的速度和速度。他们提出了一种调整技术，以改善不同输入或噪声存在下的鲁棒性[3]。
花旗在速度3.0 bnp paribas ...
我们的客户端人群正在发生变化，现在数量越来越多地操作多资产执行桌。这些客户需要从我们的FX产品中熟悉的解决方案，但现在也能够将其应用于执行FX期货。BNP Paribas最近使用了我们为FX开发的相同算法套件和相关工具集启动了我们的新算法平台，其中包括各种策略，例如Chameleon，Viper，Iguana等。这使我们的客户在交易列出的衍生产品时具有相同的用户体验，与交易FX可以拥有的交易，包括我们完整的尖端工具套件，从实时分析到我们的数字交易助理Alix，该工具在执行过程中为客户提供对Algo的评论。我们认为，我们是该行业中的第一家银行，将第四代，交互式执行的概念介绍给了列出的Algo空间。
包含第三代先进高强度不锈钢和铝挤压和铸造的多材料堆栈的高速连接 (Ab
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审查脉冲波速度：方法，临床应用和与心率变异性的相互作用
脉冲波速度（PWV）已被确定为心血管诊断中有希望的生物标志物，为血管健康和心血管风险提供了深刻的见解。定义为机械波沿动脉壁传播的速度，PWV代表了动脉血管刚度的有用替代标记。PWV引起了临床关注，特别是在监测患有高血压和糖尿病等血管疾病的患者时。其效用扩展到预防性心脏病学，有助于鉴定和分层心血管风险。尽管开发了各种测量技术，直接或间接的沟通能力，多普勒超声，振荡分析和磁共振成像（MRI），方法论变异性和缺乏标准化导致PWV评估中的不一致。此外，可以通过替代参数（例如脉冲到达或脉冲运输时间）来估计PWV，尽管这种异质性限制了标准化，因此可以估算其临床用途。此外，混淆因素，例如交感神经的变化，强烈影响PWV读数，从而在评估过程中需要仔细控制。心率变异性（HRV）和PWV之间的双向关系强调了心脏自主功能与血管健康之间的相互作用，这表明一个人的变化可能直接影响另一种。未来的研究应优先考虑标准率并提高PWV测量技术的可比性，并探索影响PWV的复杂生理变量。基于人工智能将多个生理参数（例如PWV和HRV）整合到算法中，这对推进个性化的血管健康评估和心血管护理有很大的希望。
对听觉系统传导速度的贡献
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机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。