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编号 县 学号 学校名称 目前状态
2 Carlow 61150N 演示/De La Salle，Bagnelstown 第 3 阶段（招标阶段） 3 Cavan 20026G Gaelscoil Bhreifne 场地收购过程 4 Clare 17583V SN Cnoc an Ein, Ennis 第 3 阶段（招标阶段） 5 Clare 19838P Gaelscoil Mhichil Chiosog 第 2b 阶段（详细设计） 6 Clare 19849U Gaelscoil Donncha Rua，Sionna 现场 7 Clare 19999Q Gaelscoil Ui Choimin，Cill Rois 阶段 2a（开发草图方案） 8 Clare 20086B Ennis ETNS，Gort Rd，Ennis 场地收购过程 9 Clare 20245S Ennistymon NS 现场 10 Clare 20312H 拉辛·伍德·斯坦纳, Tuamgraney 第 2a 阶段（已制定草图方案） 11 Clare 20313J Mol an Óige Steiner，Ennistymon 第 2b 阶段（详细设计） 12 Clare 91518F Ennistymon 社区学校现场 13 Cork 00467B Ballinspittle NS 现场 14 Cork 13889C Shanbally NS，Ringaskiddy 第 1 阶段前 15 Cork 14116V Kilbrittan NS 第 2a 阶段（已制定草图方案） 16 Cork 15781P Ballintemple NS 第 2b 阶段（详细设计） 17 Cork 17103E Scoil Chlochair Mhuire，Carrigtwohill 第 2a 阶段（已制定草图方案）
调查澳大利亚的核发电
批发价格上涨也将由与任何新的GPG投资相关的较高资本成本驱动。市场对搁浅的资产 /碳风险的看法可能会导致投资者的这些资产明显更高的ROI所需的ROI，这反过来又导致出价更高，因此会导致批发市场价格。最后，支持GPG所需的任何额外的上游天然气供应和传输管道资本投资也将显着提高最终批发价格。两者的批发价格上涨，由较少的可再生能源和对煤炭和天然气的依赖的增加，如果我们要延迟过渡，希望在2040年代建立核电站，将在中期延长零售费。3。在澳大利亚站立一个新的核能行业将至少需要两个
在高级流程控制和超越
在生产优化解决方案的基础上，APC。其对流程行业的价值已经在三十年的时间内通过与ROI的大型客户群进行了数千个申请，有时甚至在几周内。Aspentech一直通过提高流程盈利能力，维持APC福利，速度和效率的部署以及适应当前的运营和市场状况，为客户提供了突破性的创新，从而为我们的客户增加了增量价值。在下面的APC创新时间表中查看更多详细信息。与我们为自优化工厂所拥有的技术优先级一致，我们将AI嵌入了第三代APC技术ASPEN DMC3™中，以进一步提高持续价值的时间，降低APC实施的障碍并在整个企业中更快地推出。我们还增加了现有的线性fir
主动轮廓和OTSU阈值分割算法之间的比较分析
尽管已经提出了许多分割方法，但可以进一步提高分割结果的准确性。随后，本研究试图提供有关称为感兴趣区域（ROI）的大小，初始位置和形状（ROI）的非常重要的特性，以启动分割过程。MRI由特定人而不是一个图像的一系列图像（MRI切片）组成。我们的方法根据肿瘤大小，初始位置和形状选择其中的最佳图像，以避免部分体积效应。测试我们方法的所选算法是主动轮廓和OTSU阈值算法。在本研究中使用Brats标准数据集进行了几项实验，该数据集由100个样本组成。这些实验由65名患者的MRI切片组成。使用骰子，jaccard和BF分数通过相似系数作为标准度量来评估所提出的方法。结果表明，当在三个不同的相似性系数中测试时，主动轮廓算法具有较高的分割精度。此外，两种算法的实现结果验证了建议的方法选择MRI样品最佳ROI的能力。
使用...
摘要：在大都市地区，交叉路口的交通拥堵对效率和安全性构成了重大挑战。本研究提出了一个实时交通管理系统，该系统利用计算机视觉和人工智能来优化基于动态车辆密度分析的交通信号时间。该系统在十字路口使用四架战略性放置的摄像机，从每种方法中捕获实时视频提要。使用广泛采用的计算机视觉库OpenCV进行实时车辆检测和跟踪。通过分析每个相机饲料中的预定义区域（ROI）中的车辆，系统为所有方法计算车辆密度。AI驱动的算法将所有相机的数据集成到动态调整交通信号时机，从而优先考虑具有较高车辆密度的道路的绿灯持续时间。主要目标是增强交通流量，最大程度地减少拥塞并提高整体交叉点效率。实验结果证明了系统的有效性和可行性，突出了其在智能城市基础设施中实施实施的潜力。关键词：计算机视觉，实时车辆检测，数据分析，感兴趣的区域，智能城市基础设施
![arXiv:2208.09677v2 [cs.CV] 2022 年 8 月 25 日](/simg/e\eed2127ddfd01a3975f9517c2f34298def8b628f.webp)
arXiv:2208.09677v2 [cs.CV] 2022 年 8 月 25 日
我们推出了 Net2Brain，这是一个图形和命令行用户界面工具箱，用于比较人工深度神经网络 (DNN) 和人类大脑记录的表征空间。虽然不同的工具箱只支持单一功能或只关注一小部分监督图像分类模型，但 Net2Brain 允许提取 600 多个 DNN 的激活，这些 DNN 经过训练可执行各种视觉相关任务（例如语义分割、深度估计、动作识别等），适用于图像和视频数据集。该工具箱计算这些激活的表征相异矩阵 (RDM)，并使用表征相似性分析 (RSA)、加权 RSA 将它们与大脑记录进行比较，无论是在特定的 ROI 中还是在探照灯搜索中。此外，还可以将一组新的刺激和大脑记录数据集添加到工具箱中进行评估。我们通过一个例子展示了 Net2Brain 的功能和优势，展示了如何使用它来检验认知计算神经科学的假设。
感知意识的标签放置计划在室内建筑环境中无人机的稳健定位
摘要：基于标签的视觉惯性定位是一种轻巧的方法，用于在室内建筑环境中启用低成本无人驾驶汽车（UAV）的自主数据收集任务。但是，在动态构造站点上找到最佳标签配置（即数字，大小和位置）仍然具有挑战性。这项工作提出了一种基于感知感知的遗传算法的标签位置计划者（PGA-TAPP），以考虑项目进度，安全要求和无人机的本地化性，以使用四维（4D）建筑信息模型（BIM）来确定最佳标签配置。所提出的方法通过在限制安装成本的同时最大化用户指定区域（ROI）中最大化的本地化，提供了一个4D计划。使用Fisher Information矩阵（FIM）量化本地化性，并封装在可通航网格中。实验结果显示了我们方法在寻找无人机室内室内站点上无人机定位的最佳4D标签计划计划中的有效性。doi：10.1061/jccee5。CPENG-5068。©2022美国土木工程师学会。
一种早期检测阿尔茨海默病的新方法......
已确定的风险因素是遗传易感性，即家族史（5）。AD 的进展有四个不同的阶段，即早期轻度认知障碍 (EMCI)、轻度认知障碍 (MCI)、晚期轻度认知障碍 (LMCI) 和 AD（6）。EMCI 患者无法诊断为痴呆症，因为他们没有表现出足以干扰日常生活的症状；因此，在 MCI 的早期阶段检测出疾病对于减缓疾病进展、减轻不良症状和改善生活质量至关重要（7）。MCI 的常见症状包括健忘以及难以集中注意力、管理财务和完成任务。在这个阶段，受影响的人经常否认他们的症状，但在疾病进展到最后阶段之前检测出这个阶段是至关重要的（7,8）。由于 MCI 阶段的症状很容易被误诊为额颞叶痴呆 (FTD)、精神疾病、血管性痴呆或帕金森病，因此在这个阶段区分 AD 进展至关重要（9）。为了克服诊断困难，研究人员正在研究脑脊液，并使用计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描 (PET) 等技术来检测 MCI 患者大脑的早期变化。其中，MRI 是最常用的，因为它完全无创且广泛可用。MRI 扫描可提供大脑结构异常变化的图片并检测大脑区域的收缩。理论上，MRI 可提供解析淀粉样蛋白-β 斑块所需的空间分辨率 (8-10)。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，它允许计算机使用统计数据、概率和算法从感兴趣的数据中学习，从而解决复杂的现实问题。具有计算机辅助诊断的 ML 算法已广泛用于开发高性能医学图像处理系统 (10-11)。 ML 技术被发现对 AD 的诊断非常有用，许多研究已经使用了经典的 ML 方法，例如随机森林 (12) 和支持向量机 (SVM) (13) 来分析和解释 MRI 扫描、对模式进行分类和对数据进行建模。在这个领域使用 ML 有一些限制，因为这些算法通常涉及手动选择大脑 MRI 图像上的预选感兴趣区域 (ROI)。手动选择 ROI 需要大量劳动力和时间，并且容易出错 (14)。深度学习是 ML 的一个子集，它使我们能够解决
2型糖尿病中心血管疾病风险的模式和决定因素：尼日利亚当前糖尿病管理状态的见解增强微型对象检测而无需微调：具有最新YOLO模型和RT-DETR Transformer
高分辨率图像中的微小对象检测（TOD）在计算机视觉中提出了持续的挑战，包括低分辨率，遮挡和混乱的背景。本文介绍了动态自适应引导的对象推理切片（GOIS）框架，这是一种新型的两阶段自适应切片方法，该方法将计算资源转移到了感兴趣的区域（ROIS）。这种方法显着提高了检测精度和效率，在平均精度（AP）和小物体的平均回忆（AR）指标方面取得了3-4倍的改善。此外，该框架在其他指标中显示出50–60％的大量增长，从而确保了各种物体尺度的稳健性能。在特定的情况下注意到大型检测的略有下降，但戈伊斯在检测中小型物体方面始终表现出色，有效地解决了TOD固有的关键挑战。戈斯框架可以通过统一的效率和稳定的效率来整合自适应切片，多尺度的表示，以及启发了效率的效果。其体系结构 - 不合骨设计允许与包括Yolo11，Rt-Detr-L和Yolov8n在内的各种最新检测模型无缝集成，而无需大量的重新训练。对Visdrone2019-DET数据集进行了严格的验证，并通过对低分辨率图像，视频流和实时相机供稿进行评估，重点介绍了Gois的变革潜力。这些发现将其适用于关键领域，例如基于无人机的监视，自主导航和精确的Di-Nostics。代码和结果可在https：// github上公开获取。com/ mmuzammul/ gois，可在https：// youtu上进行实时演示。BE/ T5T5EB_ W0S4。
SPIE-AAPM-NCI BRIVECTATHQ挑战
虽然肿瘤对NAT的反应可能或可能不会表现为肿瘤大小的减小，但总体TC可以显着降低，4使TC成为评估NAT反应的重要因素。TC也是一个重要组成部分，作为残留癌症指数5的一部分评估，可预测所有乳腺癌亚型的疾病复发和存活。在当前的实践中，TC是由病理学家在苏木精和曙红（H＆E）染色的幻灯片上手动估算的，这项任务耗时且容易发生人类变异性。图1显示了H＆E染色幻灯片上不同感兴趣区域（ROI）内各种TC的示例。大多数实践病理学家尚未培训以估算TC，因为这种测量仅由Symmans等人提出。6在2007年，目前尚不是报告乳腺癌切除标本的实践指南的一部分。 据说，预计TC评分的使用将增长，因为事实证明，残留癌症负担的定量测量在NAT试验中有效。 有很大的潜力利用此任务的自动图像分析算法为6在2007年，目前尚不是报告乳腺癌切除标本的实践指南的一部分。据说，预计TC评分的使用将增长，因为事实证明，残留癌症负担的定量测量在NAT试验中有效。有很大的潜力利用此任务的自动图像分析算法为