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地下洞室的地球物理探测
abtract：在本文中，我们介绍了在洛林盐盆地和高级 - 荷马族杂质中选择的实验地点进行的地球物理研究的合成。这些研究是在使用高分辨率地震，微重力和电阻率的技术的伴有（科学和工业）研究计划（科学和工业）研究计划的框架内进行的。该研究的目的是三倍：（1）通过增强了每种技术的生成和优化的扫描和优化程序，以增强和优化P和S地震振动源，以定义特权应用程序领域，并定义有关地球体物理数据联合解释的一般站点（3）的一般环境（3）的限制。尽管数据的质量很高，但结果证明了腔体环境中地球物理反应的复杂性，这主要是由于分辨率和腔的比例深度/维度之间的妥协以及填充的性质（盐水，水，水，空气）的性质。在泥石雷矿山的情况下，相应的地球物理异常可以与根据档案记录所知的Marlpit的确切位置相关。钻探运动已经确认在唯一高分辨率地震数据上鉴定出的Marlpit的局部崩溃。k eywords：腔，检测，人力资源，微重力，电阻率，分辨率。
自动驾驶汽车的突出检测
自动驾驶汽车的引入代表了运输历史上的分水岭，并承诺提供更安全，更高效和可访问的流动性。但是，转移到完全无人驾驶汽车的障碍中，包括检测出意外的障碍物，例如从其他车辆突出物体。这项研究试图为自动驾驶汽车创建原型突出检测系统。该原型构建在玩具车底盘上，并具有由微控制器控制的电动机和车轮。一个小型相机，例如网络摄像头或Raspberry Pi相机，记录了车辆的前视图。Raspberry Pi或Arduino用作中央计算单元，解释传感器数据，做出决策并将命令发送到驱动器系统。为了训练检测系统，我们拍摄了带有和没有突起的汽车的照片。这些照片与OpenCV库一起处理，以提高功能质量和检测准确性。基本对象识别技术检测突起，系统检查图像是否差异。系统检测到突出时，它会停止汽车，激活LED警报或发出蜂鸣器。测试原型以确保其有效性，并随着反馈的驱动而变化。该项目提供了计算机视觉和机器人技术的动手经验，这有助于提高自动驾驶汽车安全性的总体目标。
RNAi- ...
RNA干扰（RNAi）是一种生物技术工具，用于植物中的基因沉默，具有内源性和外源性应用。内源性方法，例如宿主诱导的基因沉默（HIG），涉及基因修饰（GM）植物，而外源方法包括喷雾诱导的基因沉默（SIGS）。RNAi机制取决于引入双链RNA（dsRNA），该RNA被处理成简短的干扰RNA（siRNA），从而降低了特定的Messenger RNA（mRNA）。然而，由于序列同源性或siRNA诱导的表观遗传变化，对非目标生物和GM植物的意外影响是一个问题。EPA和EFSA等监管机构强调需要进行全面的风险评估。检测意外效果是复杂的，通常依靠生物信息学工具和不靶向的分析（例如转录组学和代谢组学），尽管这些方法需要广泛的基因组数据。本综述旨在对植物中不同来源的简短干扰RNA引起的RNAi效应的机制进行分类，并确定可用于检测这些作用的技术。此外，总结了实际案例研究，并讨论了以前对基因修饰植物中的意外RNAi效应进行了研究。当前文献受到限制，但表明RNAi是相对特定的，在GM作物中几乎没有意外的影响。但是，需要进一步的研究来充分理解和减轻潜在风险，尤其是与转录基因沉默（TGS）机制相关的风险，这些机制比转录后基因沉默（PTGS）不那么可预测。尤其是应用不靶向方法的应用，例如小的RNA测序和转录组学，以进行彻底和全面的风险评估。
用电化学生物传感器检测病原体
检测病原体，例如细菌和病毒，由于它们的数量和多样性，在分析医学中仍然是一个巨大的挑战。使用纳米材料开发快速，廉价，特定和对病原体的敏感检测，与微流体设备，扩增方法进行集成，甚至结合这些策略的策略，都受到了显着的关注。尤其是在威胁健康的COVID-19爆发之后，病原体的快速而敏感的分解变得非常关键。可以通过电化学，光学，质量敏感或热方法来实现病原体的检测。在其中，通过带来不同的优势，即它们表现出更广泛的检测方案和实时量化以及无标签的测量方法，这是非常有希望的，即它们提供了更广泛的应用。在这篇综述中，我们讨论了使用电化学生物传感器检测细菌和病毒的最新进展。此外，通过分析物，生物识别和转导元件，广泛回顾了用于病原体检测的电化学生物传感器。还讨论了各种病原体与电化学生物传感器的不同制造技术，检测原理和应用。
开放式视频视频异常检测
当前的视频异常检测（VAD）方法本质上仅限于封闭设置的设置，并且可能在开放世界应用程序中遇到困难，在培训期间，测试数据中可能存在异常类别。最近的一些研究试图解决更现实的开放式VAD，该研究旨在解散视为异常和正常视频的看不见异常。但是，尽管这种能力对于构建更明智的视频监视系统至关重要，但这种设置着重于预测框架异常得分，没有识别异常类别的能力。本文进一步迈出了一步，并探讨了开放词汇视频异常检测（OVVAD），我们的目的是利用预训练的大型模型来检测和cate-可见和看不见的异常。为此，我们提出了一个模型，该模型将OVVAD分解为两个相互构成的任务 - 类不足的检测和特定于类的分类 - 并共同优化了这两个任务。特别是，我们设计了一个语义知识注入模块，以从大语言模型中引入语义知识以进行检测任务，并设计一种新型的异常合成模块，以在大型视觉生成模型的帮助下生成伪异常视频，以实现分类任务。这些语义知识和综合异常大大扩展了我们模型在检测和分类各种可见和看不见的异常方面的能力。对三个广泛使用的基准测试的实验实验实现了我们的模型在OVVAD任务上实现了最新的性能。
Yolov3：实时对象检测
“使用卷积神经网络的对象检测”在Tencon 2018-2018 IEEE地区10会议上发表。本文包括使用两个带有MobilenetV1的SSD的模型检测，而另一个使用InceptionV2的较快RCNN。我们从两种模型中都知道，与MobilenEtv1相比，与SSD相比，RCNN更快，更准确。“基于深度学习的对象检测框架”在2020年IEEE研讨会系列（SSCI）中发表。在本文中，提出了基于Yolov3-Resnet检测模块的提名模型，该模型基于深度学习图像中的图像深度学习库中的深度学习图书馆提出了[2]。“使用YOLO.V3的自定义面部识别”论文发表于2021年第三届国际信号处理与通信会议（ICPSC）。在本文中，速度被视为面部识别的约束因子，并使用Yolo.V3算法实施了速度，该算法是一种单个SHOT算法，与其他算法相比，该算法具有很高的处理速度。在本文中，实施了使用R-CNN和YOLO.V3算法的面部识别[3]。“一种基于Yolov3的轻量化对象检测算法，用于车辆和行人检测”，在2021年IEEE亚太亚太地区进行了图像处理，电子设备和计算机（EPECEC）的（IPEC）的提议。频道和图层修剪在轻质Yolov3中用于简化网络体系结构[4]。
对象检测和跟踪-ARXIV
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
糖尿病中的胰岛素检测
通过使用频繁或连续的葡萄糖测量值，在糖尿病患者中取得了巨大的糖尿病患者的严重血糖控制。但是，在需要胰岛素的患者中，准确的给药必须考虑多种影响胰岛素敏感性并调节胰岛素推注需求的因素。因此，迫切需要频繁和实时的胰岛素测量值，以在胰岛素治疗过程中密切跟踪胰岛素的动态血液浓度，并引导最佳的胰岛素剂量。然而，传统的集中式胰岛素测试无法提供及时的测量，这对于实现这一目标至关重要。这种观点讨论了将胰岛素分析从传统实验室测定转移到分散（护理和家庭）环境中的频繁且连续测量的进步和挑战。讨论了使用一次性测试条，移动系统和可穿戴实时胰岛素感应设备的胰岛素测试有望实现胰岛素测试有望的技术。我们还考虑了连续胰岛素监测的未来前景以及完全集成的多传感器引导的闭环人工胰腺系统。
Kavalactone和...
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检测硅中的单W-中心
控制硅中各个荧光缺陷的量子特性是对高级量子光子设备容易伸缩的关键挑战。迄今为止，研究的重点是基于硅晶格中纳入的杂质的外部缺陷。在这里，我们证明了硅中单个固有缺陷的检测，该缺陷与称为W-Center的三个互化络合物相关，在1.218 µm处的零孔子线。研究其单光子发射特性揭示了有关该常见辐射损伤中心的新信息，例如其偶极取向及其光物理学。我们还确定了其显微镜结构，并表明，尽管此缺陷不具有带隙中的电子状态，但库仑相互作用导致硅带隙下方的激子辐射重组。这些结果可能会基于硅的固有发光缺陷（例如综合量子光子学和量子通信）的固有发光缺陷为多种量子观点树立阶段。