1。Introduction................................................................................................. 1
在依赖发明人了解潜在的现有技术时,尤其是对于使用人工智能的发明,您应该谨慎行事。许多公司和大学都强烈鼓励发明人寻找在现有流程中实施人工智能的方法,这导致许多发明人无意中重新发明了其他人可能已经探索或实施的东西。当然,这并不一定意味着两组发明人都发明了相同的解决方案。如果您确实发现了这样的问题,您应该彻底调查这些方法是否真的相同,或者这些方法之间是否存在差异,这些差异可能足以证明新颖性和非显而易见性。请参阅显而易见性驳回:攻击表面案例和显而易见性驳回:反驳表面案例。
将进行测试以确定哪些传感器可以快速、准确且一致地检测高浓度的目标成分。现场和实验室测试将包括使用不同类型的预处理工艺批量测试多个废水样品,以及使用第三方实验室测试验证结果等元素。除了传感技术外,该团队还将寻求将该技术与当前基础设施相结合。为实现这一目标,该团队将与 NESDI 传感器接口和仪器监控 (SIIM) 图形用户界面 (GUI) 项目团队合作。SIIM GUI 技术提供了与常见工业控制系统 (ICS) 接口的框架,并将为该项目将开发的传感系统提供遥测、GUI 和数据网络。
如果学生提交的内容包含 AI 生成的内容,评分员将在右上角的整体相似度得分下方看到一条警报。点击“查看警报”将显示警报类型,点击“预览”将以红色下划线显示疑似为 AI 内容的文本部分
硅基涂层体系中应引起重视的基本研究问题是:(1)研究添加剂(如硼、锗)、水分和氧压对氧化物粘附性和粘度的影响,以便为有效减少和控制密封剂和水垢开裂提供必要的理解和数据;(2)为开发具有最佳热膨胀、应变耐受性和可塑性的双层和玻璃涂层进行裂纹管理,进行必要的分析和建模;(3)研究真实的功能梯度涂层,利用涂层的梯度和/或一系列层来控制裂纹的萌生,特别是裂纹的扩展;(4)在可能的情况下,包括测量、分析和实际建模施加应力对涂层系统的影响;(5)在二氧化硅作为离子导体的较高温度下,电解抑制通过二氧化硅水垢的传输。
摘要:焦虑症 (AD) 是一种主要的精神疾病。然而,由于 AD 的症状和混杂因素很多,很难诊断,患者长期得不到治疗。因此,研究人员对非侵入性生物信号的兴趣日益浓厚,例如脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、皮肤电反应 (EDA) 和呼吸 (RSP)。将机器学习应用于这些信号使临床医生能够识别焦虑模式并区分病人和健康人。此外,已经开发了具有多种不同生物信号的模型,以提高准确性和便利性。本文回顾并总结了 2012 年至 2022 年发表的将不同的机器学习算法应用于各种生物信号的研究。在此过程中,它提供了当前发展优缺点的观点,以指导未来焦虑检测的进步。具体而言,这篇文献综述表明,对于样本量为 10 至 102 名参与者的研究,测量准确度在 55% 至 98% 之间,非常有希望。平均而言,仅使用 EEG 的研究似乎获得了最佳性能,但使用 EDA、RSP 和心率可获得最准确的结果。随机森林和支持向量机被发现是广泛使用的机器学习方法,只要进行了特征选择,它们就会产生良好的结果。神经网络也被广泛使用,并提供良好的准确性,其优点是不需要进行特征选择。这篇综述还评论了模态的有效组合以及检测焦虑的不同模型的成功。
单眼3D检测(M3D)的目的是从单视图像中进行精确的3D观察定位,该图像通常涉及3D检测框的劳动密集型注释。最近已经研究了弱监督的M3D通过利用许多存在的2D注释来遵循3D注释过程,但通常需要额外的培训数据,例如LiDAR Point Clouds或多视图图像,这些数据会大大降低其在各种应用中的适用性和可用性。我们提出了SKD-WM3D,这是一个弱监督的单眼3D检测框架,利用深度插入以实现M3D,并具有单一视图图像,而无需任何3D注释或其他培训数据。SKD-WM3D中的一个关键设计是一个自我知识的蒸馏框架,它通过融合深度信息并有效地减轻单核场景中固有的深度模棱两可,从而将图像特征转换为3D类似的表示形式,而无需计算上的计算层面。此外,我们设计了不确定性感知的分离损失和梯度定位的转移调制策略,分别促进了知识获取和知识转移。广泛的实验表明,SKD-WM3D明显超过了最新的实验,甚至与许多完全监督的方法相当。