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短片2023
- February 8 / 8th February - 24 seven / 24 Seven - July 29 / July 29th - 40 years is nothing - A MOR / Acts in Part - A Street View - April left in November - Acts in parts / acts in part - Now that we are all / now that we are all here - now I have a penis / now I have a penis - now I return / Allegory, Day 1 - Alegre and olé / a Song for Lena - Alicia - wherever we take the road / wherever the path takes us - amam - Anecoica - Anticlímax - Take advantage of childhood, which then goes the life / enjoy your childhood Before life genes here - although it is night / Even though it´s night crushed by the ice / Ice crushed Whatles - bugs - cafuné - Cemetery of cars / scrapyard - central / urban - cleo will come tonight / cleo is coming over tonight - close - colored - original副本 - 丹尼斯 - 明确驱逐
苏门答腊猩猩母亲在母性行为的表达程度和轨迹上有所不同
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 11 月 25 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.11.25.625129 doi：bioRxiv 预印本
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
rashtrasant tukadoji maharaj nagpur大学
62。观点的美术元素----------------------- 63社会工作的社会工作心理学----------------------- 64 Mass Comm。摄影简介----------------- 65 Mass Comm。Introduction to Advertising -------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ GENERAL INSTRUCTIONS FOR SEATING ARRANGEMENT The examination Centre for college-level examination is the respective college where the student is admitted.--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Sd/- Director Nagpur Board Of Examination & Evaluation Rashtrasant Tukadoji Maharaj Date: 16 th November 2024
项目标题：用于预测MRI脑扫描脑膜瘤增长的数字双轨迹的机器学习工具
该项目的目的是开发一种机器学习工具，该工具生成数字双轨迹，以用于脑MRI扫描中的脑膜瘤增长。通过利用深度学习，该工具将创建特定于患者的模型（数字双胞胎），以根据历史MRI数据来预测脑膜瘤的未来增长。该工具将支持临床医生预测肿瘤大小和形状的变化，从而实现脑膜瘤患者的主动，个性化的管理。特别是该模型可以为临床医生提供一种预测工具，可增强决策，从而及时进行干预和优化的监视。此外，这种方法可以为数字双胞胎应用奠定基础，以跟踪其他类型的肿瘤，从而扩大其在肿瘤学诊断中的影响。项目描述脑膜瘤是最常见的原发性脑肿瘤，起源于脑膜，脑周围的保护层和脊髓。尽管通常是良性的，但脑膜瘤表现出不同的增长率和行为。有些人多年来保持懒惰，而另一些人则迅速发展，可能导致严重的神经系统缺陷，例如癫痫发作，视力丧失和认知障碍，这是由于对周围脑结构的质量影响而导致的。因此，了解和预测其增长轨迹对于及时干预和有效管理至关重要。目前，监测脑膜瘤在很大程度上依赖于常规的MRI扫描，以评估大小和形态的变化。因此，仅靠基于间隔的成像的依赖可能会延迟关键干预措施，从而强调需要更先进的预测工具。但是，这种常规方法是有限的，因为它仅提供了肿瘤进展的回顾性观点，从而限制了主动的临床决策。MRI扫描可能会揭示肿瘤的当前状态，但它们缺乏预测未来生长模式或生长突然加速的预测能力，可能会影响患者的预后。为了解决这些局限性，该项目提出了针对脑膜瘤增长预测而定制的基于机器学习的数字双胞胎模型的开发。数字双胞胎是一个动态的计算模型，它不断响应实时数据，有效地反映了生物实体的不断发展的特征。对于脑膜瘤，创建数字双胞胎需要使用历史MRI数据和特定于患者的临床特征来训练一个可以模拟个性化肿瘤生长轨迹的深度学习模型。
使用生成对抗网络的生成合成飞机着陆轨迹
摘要 - 空中交通管理（ATM）系统的需求增加和复杂性需要在自动化方面取得重大进步，以确保安全和效率。人工知识（AI）和机器学习（ML）正在成为管理这种日益复杂性的有希望的解决方案，提供了增强的决策和预测能力。但是，ML模型在ATM中的有效性在很大程度上依赖于广泛的高质量数据的可用性。在许多情况下，此类数据是稀缺或不完整的，这为训练强大的模型带来了主要障碍。合成数据生成（SDG）是解决此问题的可行解决方案，从而可以创建解锁ML值求主的现实数据集。终端操纵区域（TMA）是空域的关键部分，其特征是交通密度高和轨迹类型，需要颗粒状数据才能准确地对这些情况进行建模。这项工作的主要研究目标是调查时机在产生合成的4维飞机着陆轨迹方面的适用性，能够捕获该空域中的交通模式，从而有助于分析空域约束并延迟传播。根据数据多样性，保真度和实用性评估了所得的合成轨迹。研究期间确定的主要挑战是数据类别的不平衡，这影响了模型准确捕获数据模式的能力，尤其是在较不频繁的情况下。这项工作证明了时刻在产生多种现实的轨迹方面的能力，这些轨迹难以与实际历史数据区分开。基于单独的分组生成合成数据显示了解决这些不平衡的希望，尽管这种方法对组的名称敏感。关键字 - 空气流量管理，深层生成模型，生成对抗网络，多元时间序列序列，合成数据质量评估
电子束金属增材制造中空间微结构控制的轨迹优化
摘要 — 金属增材制造 (AM) 为空间控制制造后的微观结构和性能提供了可能性。然而，由于驱动微观结构结果的固态扩散转变在温度方面由非线性 ODE 控制，而温度本身又由整个零件域上的 PDE 控制，因此求解实现所需微观结构分布所需的系统输入已被证明是困难的。在这项工作中，我们提出了一种用于金属 AM 中微观结构空间控制的轨迹优化方法，我们通过控制电子束粉末床熔合 (EB-PBF) 中低合金钢的硬度来证明这一点。为此，我们提出了热和微观结构动力学模型。接下来，我们使用实验数据来识别微观结构转变动力学的参数。然后，我们将空间微观结构控制作为有限时域最优控制问题。使用具有 GPU 加速的增强拉格朗日微分动态规划 (AL-DDP) 方法计算最佳功率场轨迹。然后通过近似方案在 EB-PBF 机器上实现所产生的随时间变化的功率场。对所得硬度的测量表明，优化的功率场轨迹能够紧密产生所需的硬度分布。
研究信|糖尿病和内分泌血管舒缩症状轨迹和事件糖尿病的风险
博士，2011年至2021年； Maryfran Sowers博士，1994- 2011年（密歇根大学，安阿伯大学）； Sherri-Ann Burnett- Bowie，医学博士，MPH，2020年；乔尔·芬克斯坦（Joel Finkelstein），医学博士，1999年至2020年；罗伯特·内尔（Robert Neer），医学博士，1994年至1999年（马萨诸塞州综合医院，波士顿）； Imke Janssen，博士，2020年出席；霍华德·克拉维兹（Howard Kravitz），DO，MPH，2009年至2020年；琳达·鲍威尔（Lynda Powell），博士，1994年至2009年（伊利诺伊州芝加哥拉什大学医学中心）；医学博士Elaine Waetjen和2020年的Monique Hedderson博士； Ellen Gold，PhD，1994年至2020年（加利福尼亚大学，戴维斯大学/凯撒分校）；医学博士Arun Karlamangla，2020年；盖尔·格林代尔（Gail Greendale），医学博士，1994年至2020年（加利福尼亚大学，洛杉矶）；卡罗尔·德比（Carol Derby），博士，2011年； Rachel Wildman博士，MPH，2010年至2011年； Nanette Santoro，医学博士，2004年至2010年（纽约布朗克斯的阿尔伯特·爱因斯坦医学院）；医学博士Gerson Weiss，1994年至2004年（纽瓦克新泽西医学院医学与牙科大学）；丽贝卡·瑟斯顿（Rebecca Thurston）博士，2020年出席；和Karen Matthews博士，1994年至2020年（宾夕法尼亚州匹兹堡大学）。 在NIH计划办公室：罗马森·科雷亚·德·阿拉乌霍，医学博士，2020年； Chhanda Dutta博士，2016年出席； Winifred Rossi，马萨诸塞州，2012年至2016年； Sherry Sherman博士，1994年至2012年； Marcia Ory，博士，1994年至2001年（NIA和NINR，马里兰州贝塞斯达：计划官员）。 在中央实验室：丹尼尔·麦康奈尔（Daniel McConnell），博士学位（密歇根大学，安阿伯，中央配体分析卫星服务）。 在协调中心：玛丽亚·莫里·布鲁克斯（Maria Mori Brooks），博士，2012年； Kim Sutton-Tyrrell博士，2001年至2012年（宾夕法尼亚州匹兹堡大学）； Sonja McKinlay博士，1995年至2001年（新英格兰研究机构，沃特敦，马萨诸塞州）。博士，2011年至2021年； Maryfran Sowers博士，1994- 2011年（密歇根大学，安阿伯大学）； Sherri-Ann Burnett- Bowie，医学博士，MPH，2020年；乔尔·芬克斯坦（Joel Finkelstein），医学博士，1999年至2020年；罗伯特·内尔（Robert Neer），医学博士，1994年至1999年（马萨诸塞州综合医院，波士顿）； Imke Janssen，博士，2020年出席；霍华德·克拉维兹（Howard Kravitz），DO，MPH，2009年至2020年；琳达·鲍威尔（Lynda Powell），博士，1994年至2009年（伊利诺伊州芝加哥拉什大学医学中心）；医学博士Elaine Waetjen和2020年的Monique Hedderson博士； Ellen Gold，PhD，1994年至2020年（加利福尼亚大学，戴维斯大学/凯撒分校）；医学博士Arun Karlamangla，2020年；盖尔·格林代尔（Gail Greendale），医学博士，1994年至2020年（加利福尼亚大学，洛杉矶）；卡罗尔·德比（Carol Derby），博士，2011年； Rachel Wildman博士，MPH，2010年至2011年； Nanette Santoro，医学博士，2004年至2010年（纽约布朗克斯的阿尔伯特·爱因斯坦医学院）；医学博士Gerson Weiss，1994年至2004年（纽瓦克新泽西医学院医学与牙科大学）；丽贝卡·瑟斯顿（Rebecca Thurston）博士，2020年出席；和Karen Matthews博士，1994年至2020年（宾夕法尼亚州匹兹堡大学）。在NIH计划办公室：罗马森·科雷亚·德·阿拉乌霍，医学博士，2020年； Chhanda Dutta博士，2016年出席； Winifred Rossi，马萨诸塞州，2012年至2016年； Sherry Sherman博士，1994年至2012年； Marcia Ory，博士，1994年至2001年（NIA和NINR，马里兰州贝塞斯达：计划官员）。在中央实验室：丹尼尔·麦康奈尔（Daniel McConnell），博士学位（密歇根大学，安阿伯，中央配体分析卫星服务）。在协调中心：玛丽亚·莫里·布鲁克斯（Maria Mori Brooks），博士，2012年； Kim Sutton-Tyrrell博士，2001年至2012年（宾夕法尼亚州匹兹堡大学）； Sonja McKinlay博士，1995年至2001年（新英格兰研究机构，沃特敦，马萨诸塞州）。指导委员会：马里兰州苏珊·约翰逊（爱荷华州爱荷华大学），现任主席；马里兰州的克里斯·加拉格尔（Chris Gallagher）（内布拉斯加州奥马哈市克雷顿大学），前主席。
使用frenet坐标的轨迹跟踪与深...
摘要 - 本文研究DDPG算法在轨迹跟踪任务中的应用，并提出了一种与FRENET坐标系相结合的轨迹跟踪控制方法。通过将车辆的位置和速度信息从笛卡尔坐标系转换为FRENET坐标系，该方法可以更准确地描述车辆的偏差和旅行距离，相对于道路的中心线。DDPG算法采用了参与者 - 批评框架，使用深层神经网络进行策略和价值评估，并将体验重播机制和目标网络结合在一起，以提高算法的稳定性和数据利用效率。实验结果表明，基于FRENET坐标系的DDPG算法在复杂环境中的轨迹跟踪任务中表现良好，可实现高精度和稳定的路径跟踪，并证明其在自主驾驶和智能运输系统中的应用潜力。