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使用水喷雾进行AD和ADAS测试的可重复可见性降解
摘要 - 汽车行业已将基于传感器技术的自动车辆和主动安全功能确定为提高安全性，可持续性，加速性和效率的催化剂。随着技术的进步，这些系统的应用正在不断扩展。除了这些进步之外，必须开发方法来评估和测试以相关且可重复的方式评估和测试ADAS系统性能以及可靠性。这项工作概述了开发和评估生成道路喷雾的测试方法的主要挑战，这是细水颗粒的湍流混合物，可降低由潮湿表面上驾驶的车辆引起的可见性。设计和生产了硬件原型和附属评估过程，以实现测试方法。评估过程包括一种自动软件工具，以量化原型降低可见性的能力以及一种自动化传感器校准的方法，以在不同位置和时间收集数据。关键发现之一是消除测试环境中外部干扰的挑战。光和风条件等因素通过喷雾显着影响可见性。工作得出的结论是，控制这些因素对于实现测试可重复性至关重要。我们在受控环境中成功重新创建了道路喷雾剂，以多达80％的步骤削弱了传感器的感知能力，反复在±5-15％以内。索引术语 - 种植，水微粒，ADA，AD，自动化，可见性降解，传感器，对比度，感知，不利天气
基于EEG的情绪识别，使用改进的加权水平可见度图
摘要：近年来，情感识别是一个充满挑战和活跃的研究领域，已获得相当大的认识。在这项研究中，试图从脑电图（EEG）信号中提取复杂的网络特征以进行情绪识别。我们提出了一种基于角度测量的向前加权水平可见度图（FWHVG）和向后加权的水平可见度图（BWHVG）的新方法。使用两种类型的复杂网络来提取网络功能。然后，将两个特征矩阵融合到单个特征矩阵中以对脑电图进行分类。基于拟议方法的复杂网络特征和唤醒维度的平均情绪识别精度为97.53％和97.75％。与时间域特征相结合时，所提出的方法的价为98.12％和98.06％的分类精度为98.06％。
Kookaï提升供应链可见性并改善了RFID
最终，所有服装和商店都将配备RFID，使其能够精确跟踪其供应链中的所有物品，加快签出时间，使在线订单可以从当地商店履行，并为消费者提供有关通过新互动体验享受的产品的额外信息。也意味着，Kookai的任何产品都没有为员工及其客户提供相同的店内利益，并有效地消除了对任何股票进行手动计数或跟踪的需求。
幻影阵列和频道效应可见性在TLM参数的组合下
固态光源比常规源更容易容易出现更大的时间光调制（TLM）。tlm的可见性取决于波形，频率，调制深度和占空比，并且受观察者的敏感性的影响。tlm可以远远超过临界闪烁融合频率（CFF）。这个人类受试者实验探索了在74 TLM波形下的靶向任务的频道阵列效应与幻影阵列效应的可见性。结果显示，频镜的可见性峰在90至120 Hz之间，而幻影阵列可见性峰在500至1,000 Hz之间。在6,000 Hz的敏感参与者中可以看到幻影阵列。在矩形和正弦TLM，较高的调制以及占空比的周期为10％或30％和50％时，这两种效应更为可见。使用Leiden视觉灵敏度量表进行区分的高灵敏参与者将TLM波形评为更明显，尤其是那些本质上难以看见的tlm波形。这项工作奠定了幻影阵列效应指标的基础，并指导驱动器和调光设计师迈向电子电路，以最大程度地减少LED产品中TLM的可见性。
使用实体上下文的白皮书可见到设备，应用程序和用户
此软件包提供了相关的摘要，该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素，例如系统，服务器，用户，域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得，这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息，从IT设备（笔记本电脑，服务器，电话，打印机）到工业控制系统（ICS）和操作技术（OT）设备（构建自动化，相机和工业控制系统）。
雀巢如何使用实时可见性来管理供应链中断
*在意识到我们的数据的影响以及对雀巢有多少帮助后，我们决定分享这些知识，也可以帮助公众。因此，我们发布了我们在卡车过境时期的汇总信息，以便任何有实际用途的人都可以免费访问它。一个团队成就仅在一周内就达到了30万用户，并且由于雀巢的反馈很大程度上是可能的。
看不见，脑海？最大程度地减少全国可再生能源系统可见性的成本
减轻与气候变化相关的极端38事件的强化[1-3]的关键组成部分是替代具有可持续的，低碳，39可再生能源的常规化石燃料。尽管由于强烈降低了40个on-o shore风的成本[4-6]以及太阳能[7，8]，但它们的经济竞争力[7，8]，但目前的增长41可再生能源的动态并不能使1.5°C C兼容的风景1.5°C兼容的风景42 [9]。在欧洲，尤其是德国，经过数年创纪录的能力扩大，由于对44种这些技术，尤其是风力发电的社会反对，最近有43个增长率急剧下降[5，10，11]。45造成岸风的构造越来越多地与当地的股份-46个持有人[12，13]相反，涡轮机对景观的视觉影响是47个主要问题[14-21]。尤其是，涡轮机的安装在景观48中被拒绝，其审美质量高，而它们在不太美丽的景观中更加接受49 [22-27]。太阳能通常对景观的影响较小[28]，而导致50个公众反对[29，30]，但视觉影响尤其是大规模光伏51（PV）系统的视觉影响[31]，在特定地区，在特定地区，对立的对立比对风的强烈52 [32]。以及其他外部性，例如噪音，对野生动植物53的威胁以及房地产价格下跌，可再生技术的视觉影响似乎对与工厂距离增加的当地居民减少了54 [26，33 - 35]。55减轻和评估可再生能源项目中的视觉景观影响56的主要计划方法是可见性分析[36，37]。可见性分析可以通过多种方式进行57，包括从观察肛门58 YSIS，3D模拟和光峰[38，39]产生的可见性图。但是，当规划项目59在大空间尺度上（即区域或国家）时，上述方法不能很好地使用60。在观看计算的情况下，其原因是61分析是基于视线测试[40]，该测试是从62个检查项目的角度进行的。因此，所有检查项目的确切位置必须首先确定63，这是不可能的，而这些项目64的位置仍在调查中。因此，到目前为止，将可见性分析用于规划65限于小型空间量表[41 - 45]或影响评估[46，47]。然而，可以通过逆转其67个设置，即，从景观区域的角度进行分析来克服66个常规视图分析的缺点，而不是从检查项目的角度来保护68个区域。这69个相反的视图评估可以扩展到可再生70能源部署的大规模计划[48]，并将在本研究中使用。71鉴于以前的可见性分析局限
基于脑电图信号的多重有限穿透水平可视性图用于驾驶员疲劳检测
驾驶员疲劳是导致道路交通事故的重要因素，驾驶员疲劳检测因其重要性而引起了广泛关注。尽管已经提出了许多方法来完成这项具有挑战性的任务，但疲劳机制的特征仍在很大程度上有待研究。为了解决这个问题，我们在本文中开发了一种新颖的多重有限穿透水平可视性图 (Multiplex LPHVG) 方法，该方法不仅可以检测疲劳驾驶，还可以探究大脑疲劳行为。重要的是，我们使用我们的方法从不同受试者在警觉和疲劳驾驶状态下执行模拟驾驶任务时记录的 EEG 信号构建大脑网络。然后，我们使用聚类系数、全局效率和特征路径长度来表征从不同大脑状态下生成的网络的拓扑结构。此外，我们将平均边重叠与网络测量相结合以区分警觉和精神疲劳状态。高精度分类结果清楚地证明并验证了我们的多路复用 LPHVG 方法在脑电信号疲劳检测中的有效性。此外，我们的研究结果还表明，随着大脑从警觉状态转变为精神疲劳状态，聚类系数显著增加，这为疲劳驾驶相关的大脑行为提供了新的见解。