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激光雷达系统和数据处理技术
使用机载激光雷达系统收集了路易斯安那州屏障岛综合监测 (BICM) 计划的地形测量数据。这项研究是美国地质调查局 (USGS) 和路易斯安那州自然资源部 (LDNR) 的合作成果。术语“激光雷达”（源自“光检测和测距”）是指使用激光脉冲进行距离分辨远程测量的主动光学技术。激光雷达传感器与反射目标之间的距离是根据特征明确的激光脉冲发射和返回探测器之间的时间（即双向传播时间）以及光在传输介质中的速度计算得出的。四种不同的激光雷达系统被用于绘制路易斯安那州沿海地区的地图。每个激光雷达系统的硬件略有不同。因此，每个系统都开发了独特的处理软件。所有系统的共同点是应用和集成高精度差分 GPS 技术和数据处理。本节介绍了每个激光雷达系统和处理技术，以及生成 XYZ 数据的处理步骤。讨论的四个系统是：ATM（全地形测绘仪，NASA）、EAARL（实验性先进机载激光雷达，NASA）、CHARTS（紧凑型水文机载快速全程测量，美国陆军工程兵团）和 Leica ALS50-II（3001，Inc）。
银行面对金融科技竞争的策略
摘要。银行金融技术的演变将银行服务从传统交易服务转变为现代银行服务。这一突破改变了银行交易的方式。因此，银行应该重新考虑其业务战略，以在技术进步的时代竞争。金融技术 (FinTech) 的商业竞争包括具有技术优势的初创企业和无休止的创新技术型金融产品。在对 PT. Bank XYZ 战略案例研究的分析基础上，考虑到金融科技掌握的商业竞争，银行按照以下四个步骤制定业务战略。首先，它适应金融科技技术优势。其次，它投资金融科技初创企业和技术创新。第三，它与金融科技初创企业全面合作。第四，它专注于在多个运营方面提高服务质量。此外，通过面向消费者的需求和期望来提高服务质量，从而获得竞争优势。当消费者的需求随着技术的发展而发生变化时，银行必须立即重新思考和重新设计其业务战略以适应快速变化。因此，通过前沿的金融科技设计可持续的商业战略是数字经济时代银行业的基本需求和挑战。关键词：银行服务，商业竞争，战略制定 1 引言
URI核心设施设备资源的资源描述...
●具有低温和元素分析能力的透射电子显微镜（TEM）：配备了Gatan Crotansfer持有者和牛津仪器能量色散X射线光谱仪（EDS）的JEOL JEEL JEM-2100（EDS）。●具有低温和元素分析能力的扫描电子显微镜（SEM）：Zeiss Sigma-VP现场发射SEM配备了可变压力，次级电子，透镜和反向散射检测器，Gatan Alto Alto低温制备和加载模块，以及Oxford Encellorments Energy Instruments Energy Encellocts Energy Enstruments Energy Enstruments Energy Enstruments X-Ray Epperersive x-Ray Eppesermate（Eds）。●X射线衍射（XRD）：Rigaku X射线衍射仪Ultima IV。●共聚焦拉曼显微镜（CRM）：WITEC Alpha 300 R配备有电动XYZ阶段用于大面积摄入，两个激发激光波长（785和532 nm）和10倍至100倍的目标。●高意见筛选系统（HCS）：Perkin Elmer Opera Phanix高通量共聚焦荧光显微镜。●傅立叶变换红外光谱仪和显微镜（FTIR）：Shimadzu Irtracer-100 FTIR光谱仪，配备了固体和液体的衰减总反射（ATR），适用于传输和反射测量，并与Aimadzu AIM-9000 Microftir系统相结合。●X射线荧光（XRF）：Shimadzu EDX-8100 XRF系统，用于粉末，散装和液体样品的元素分析。大气，真空和氦测量值低检测极限。
利用机器学习来增强最佳库存管理 - 案例：航空业Spart Parts
本文解决了全球航空平台面临的库存管理挑战。特别重点是案例公司GA Teleasis，这是一家全方位服务的空中维护和组件服务提供商。探索了优化库存水平的策略，包括根据历史用法，成本和汇总的发动机模型对项目进行分类，以识别关键项目并利用ABC/XYZ分析以及机器学习以进行库存管理。定量研究方法学通过机器学习模型进行了动作研究方法，该模型具有自回归的整体移动平均值（ARIMA），支持向量机器（SVM），线性回归（LR），毕业增强（GB），统计技术和统计技术，包括平均误差（ME），平均误差（ME），均值误差（ME），MASE绝对（RMSE），MME（MME），MME（MME），MME（MME）根据案件公司的IFS系统采购记录采购的基于数值数据的需求。此外，对关键人员的访谈还提供了对公司面临的现实世界挑战的见解，允许该研究提出专门针对解决这些问题的解决方案。这项研究的关键发现是Arima模型在需求预测中表现出卓越的性能，证实了现有文献并验证了其在航空部门中的有效性。
第 3 章 自旋的基本量子统计力学...
其中 ϵ abc 是完全反对称张量，ϵ xyz = 1。该代数被称为旋转（即角动量分量）生成代数。这里，旋转不是在自旋的位置，而是在其“方向”上（加引号是因为当然不可能测量量子自旋的所有三个分量）。量子自旋的希尔伯特空间通过选择自旋算子的表示来定义。李代数的表示是一组满足对易关系的三个矩阵，对于 su (2)，由 (3.1) 给出。不可约表示是一组矩阵，使得没有一个酉变换 US a U † 能使这三个矩阵块对角化。根据李代数理论，已知对于 su (2)，每个整数 n 恰好有一组（最多酉变换）不可约 n × n 矩阵。出于很快就会明白的原因，对于所有整数和半整数 s ，习惯上都写为 n = 2 s + 1 。指标 s 通常被称为粒子的“自旋”，这有点令人困惑。因此，空间中固定点处的单个自旋为 s 的量子粒子具有希尔伯特空间 C 2 s +1 ，因此矩阵 S a 均为 (2 s + 1) × (2 s + 1)。正交基由任何一个矩阵的特征态给出。哪一个并不重要；任何选择的此类基都可以“旋转”（在自旋空间中！）为任何其他基。对于 s = 0，矩阵都由数字零组成；毫不奇怪，这被称为平凡表示。对于 s = 1 / 2，它变得有趣；S a = σ a ℏ / 2，其中 σ a 为
![arXiv:2109.00731v1 [hep-ph] 2021 年 9 月 2 日](/simg/4\4788bd97188d2b3e489427cb317007cf69d4c306.webp)
arXiv:2109.00731v1 [hep-ph] 2021 年 9 月 2 日
自 2003 年 Belle 合作组观测到 X (3872) [ 1 ] 以来, 一系列类粲偶素态, 也称为 XYZ 态在实验上被发现 [ 2 ], 它们的奇异性质为我们理解量子色动力学 (QCD) 的非微扰性质提供了理想的平台 [ 3 – 6 ]。对于类粲偶素态的性质, 人们提出了一些奇异的解释, 如四夸克效应、分子效应、混合效应和运动学效应等, 但传统的粲偶素解释不能被抛弃 [ 3 – 9 ]。典型例子是光子-光子聚变过程中产生的 X (3915) 和 X (3930) [ 10 , 11 ]，可分别指认为粲偶素 χ c 0 (2 P ) 和 χ c 2 (3 P ) 态 [ 12 ]。但对于大部分类粲偶素态，文献中既有奇异的解释，也有传统的粲偶素指认为态，其性质仍存在疑问。以 X (4140) 为例，它在 2009 年由 CDF 合作组首次观测到 [ 13 ]，由于不同实验组对其宽度的测得差异很大 [ 20 – 22 ]，一直被解释为传统的 c¯ c 态 [ 14 , 15 ] 和四夸克态 [ 16 – 19 ]。然而，无零同位旋的类粲偶态尤其有趣，因为它们是奇异态的明显候选者，引起了实验和理论的极大关注。2014 年，BESIII 合作组在 e + e − → ( D ∗ ¯ D ∗ ) ± π ∓ 过程的 π ∓ 反冲质谱中观察到了一个结构
ANI 宣传册 2023
使用 ANI 的 NeuroNavigator，现在可以动态地看到从头皮一直到下皮质区域的大脑电活动。可以以绝对值和 z 分数（基于 ANI 的新 swLORETA 数据库）映射电位。易于使用、直观的工具允许您：• 使用易于使用的 xyz 光标切片大脑• 通过输入坐标导航到特定的 Brodmann 区域• 在可重定位的 z 分数面板中快速查看不正常的 Brodmann 区域• 只需单击鼠标即可将所有图像和/或值粘贴到所需的文字处理软件中• 可视化与症状检查表的症状相关的网络和 Brodmann 区域。包括症状检查表的所有选项。 • 打开 Atlas 功能以查看所显示网络的 Brodmann 区域的边界 • 轻松更改配色方案、比例、正常范围、头部模型透明度以及更多显示功能，以增强对基础数据的视图。 • 查看特定频率的所有切片，或将频率折叠为波段（即 delta、theta 等） • 向下钻取，从头皮电位开始到下皮层和小脑层。 NeuroNavigator 现在包括杏仁核、丘脑下部、丘脑、海马、蚓部、红核、伏隔核和小脑。 • 查看功能和有效连接以及相位重置测量值（原始分数和 z 分数）。 • 查看大脑和/或连接组的功能连接。 • 自动为 NeuroGuide 准备 sLORETA 或 swLORETA 反馈协议文件。 • 将中心体素值和连接测量值输出为文本文件。 ... 还有更多
飞行高度对无人机测距精度的影响...
近年来，用于采矿业 3D 地形测绘的轻型无人机 (UAV) 得到了显著发展。特别是在露天矿等复杂地形中，海拔起伏剧烈，与传统方法相比，基于无人机的测绘已证明具有经济性和更高的安全性。然而，无人机测绘复杂地形的最重要因素之一是飞行高度，由于生成的 DEM 的安全性和准确性，需要认真考虑飞行高度。本文旨在评估飞行高度对露天矿生成的 DEM 准确性的影响。为此，研究区域选在越南北部一个地形复杂的采石场。调查采用 50 m、100 m、150 m、200 m 和 250 m 五个飞行高度进行。为了评估生成的 DEM 的精度，使用了 10 个地面控制点 (GCP) 和 385 个检查点，这些检查点通过 GNSS/RTK 和全站仪方法进行了测量。通过 X、Y、Z、XY 和 XYZ 分量的均方根误差 (RMSE) 来评估 DEM 的精度。结果表明，在飞行高度小于 150 m 时生成的 DEM 模型具有较高的精度。当飞行高度从 50 m 增加到 250 m 时，10 个 GCP 的垂直 (Z) 方向的 RMSE 从 1.8 cm 增加到 6.2 cm，水平 (XY) 方向的 RMSE 从 2.6 cm 增加到 6.3 cm，而 385 个检查点的垂直 (Z) 方向的 RMSE 从 0.05 m 逐渐增加到 0.15 m。
Semar Rice Innovation：用于半乳腺糖尿病患者血糖管理的替代模拟水稻：模拟大米作为G
背景：糖尿病是一种非传染性疾病，患病率增加。通过饮食管理是一个挑战，尤其是由于安全且营养丰富的食物选择。Semar Rice是为解决糖尿病患者提供健康食品替代品的解决方案的开发。目标：这项研究的目的是用紫色的红薯，肉桂和牛奶骨头的组合以模拟米的形式创建创新的食品，作为糖尿病患者的替代食品。方法：这项研究使用了研究和开发方法与实验室测试进行营养分析。该研究是在XYZ University的食品营养和卫生实验室进行的。对10名20-23岁的健康受访者进行了有机摄影测试。测试了三种配方，即A（35:35:30），B（60:20:20）和C（40:30:30）。与白米相比，通过测量受访者的血糖反应来测量受访者的血糖反应来测试血糖指数。结果：实验室测试结果表明，样品含有56.88％的碳水化合物，6.03％的脂肪，12.26％的蛋白质，2.82％的葡萄糖和3.35％的蔗糖。semar大米的一部分为297.4克，血糖指数为82.20，血糖负荷为49.78，尽管结果有所不同，因为一些受访者没有遵循血糖检查程序。有组织的测试显示了香气3，味道和质地3.1和颜色3.5的得分。Semar Rice还符合SNI 6128-2015水分和碳水化合物含量的标准。结论：这项研究的结论表明，与白米相比，Beras Semar的指数血糖低。对10名受访者进行索引血糖测试后，如果受访者的葡萄糖水平在食用Beras Semar后比白米更稳定，则会出现结果。关键词模拟稻，糖尿病，替代食品
使用廉价的 3D- 快速监测细菌运动能力...
摘要：抗生素敏感性测试对于解决抗生素耐药性的出现和蔓延至关重要。廉价的数字 CMOS 相机可以使用 3D 打印 xyz 平台转换为便携式数字显微镜。通过显微镜检查细菌运动能力可以快速检测微生物对抗生素的反应，以确定其敏感性。在这里，我们介绍了一种用于多路复用抗生素敏感性测试的新型简单微型设备微型显微镜细胞测量系统。该微型设备采用熔融挤出的塑料薄膜条制成，其中包含十个平行的 0.2 毫米直径微毛细管。在 Mueller-Hinton 琼脂（0.4%）中制备两种不同的抗生素，头孢他啶和庆大霉素，以产生一种载有抗生素的微型设备，用于简单的样品添加。选择这种组合是为了与抗生素敏感性测试和运动能力测试的当前标准方法紧密匹配。使用低琼脂浓度可以观察到运动细菌进入毛细血管时对抗生素暴露的反应。该设备使用 Raspberry Pi 计算机和 v2 相机安装在 OpenFlexure 3D 打印数字显微镜上，无需使用昂贵的实验室显微镜。这种廉价便携的数字显微镜平台具有足够的放大倍数来检测运动细菌，同时具有足够宽的视野来监测细菌进入载有抗生素的微毛细血管时的行为。图像质量足以检测不同浓度的抗生素如何抑制细菌运动。我们得出结论，基于 Raspberry Pi 的 3D 打印显微镜与一次性微流体测试条相结合，可以快速、轻松地检测细菌运动，并有可能帮助检测抗生素耐药性。