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World File Search System光流
引用：Sun N，Gan Y，Wu YJ等。单光束光学陷阱的表面增强拉曼散射光流体分子指纹光谱
在这项研究中，我们开发了一个基于单光光学陷阱的表面增强拉曼散射（SERS）光氟分子指纹光谱检测系统。该系统利用单光束光学陷阱在光氟芯片中浓缩游离银纳米颗粒（AGNP），从而显着提高了SERS性能。我们使用COMSOL模拟软件研究了锥形纤维内的光场分布特性，并建立了MATLAB模拟模型，以验证单光束光学陷阱在捕获AGNP方面的有效性，证明了我们方法的理论可行性。为了验证系统的粒子捕获功效，我们通过实验控制了光学陷阱的On-Own状态，以管理颗粒的捕获和释放。实验结果表明，捕获状态中的拉曼信号强度明显高于非捕获状态，这证实了单光束光学陷阱有效地增强了光氟硅烷检测系统的SERS检测能力。此外，我们采用了拉曼映射技术来研究捕获区域对SERS效应的影响，表明激光捕获区域中分子指纹的光谱强度得到了显着改善。我们以10 -9 mol/l的浓度和农药Thiram的浓度成功地检测到了晶体紫罗兰色的拉曼光谱，并在10 -5 mol/L的浓度下进一步证明了单光束光学TRAP在增强分子手指纹状体识别能力的能力的能力。作为集成光电传感系统的关键组成部分，在本研究中开发的光捕获仪具有与便携式高功率激光器和高性能拉曼光谱仪的集成潜力。这种集成有望推进高度集成的技术，并显着提高光电传感系统的整体性能和可移植性。
用Yolov9的在线多对象跟踪和通过光流优化的DeepSort
To ensure reliable environmental perception in the realm of autonomous driving, precise and robust multi- object tracking proves imperative.This study proposes an innovative approach to multi-object tracking by combining YOLOv9's sophisticated detection capabilities with an enhanced DeepSORT tracking algorithm, enriched through the integration of optical flow.In the proposed method, the YOLOv9 detector acutely identifies objects in input images, and these detected entities are subsequently transmitted to the optimized DeepSORT tracking algorithm.The principal contribution of this study lies in improving the Kalman filter measurement model within DeepSORT by incorporating robust local optical flow, thus adding a velocity dimension to the filter's update vector.这种新颖的方法可显着提高遮挡，快速运动和外观变化的追踪弹性。Evaluations on MOT17 and KITTI show substantial improvement gains of 2.42%, 2.85%, and 1.84% for HOTA, MOTA, and IDF1, respectively, on MOT17, and 1.94% in MOTA and 2.09% in HOTA on KITTI.The proposed method particularly excels in managing scenarios involving dense traffic and light variations, which are recurrent problems in dynamic urban environments.This enhanced performance positions the proposed solution as an essential component of future perception architectures for autonomous vehicles, promising safer and more efficient navigation in the complex real world.
动态光流跟踪VSLAM方法
抽象的视觉同时本地化和映射（VSLAM）技术可以为关键任务提供可靠的视觉定位和映射功能。现有的VSLAM可以在静态环境中提取准确的特征点，以进行匹配和姿势估计，然后构建环境图。但是，在动态环境中，随着对象的移动，VSLAM系统提取的特征点将变得不准确，这不仅会导致跟踪故障，而且还严重影响了环境图的准确性。为了减轻这些挑战，我们提出了一种基于Yolov8的动态目标感光流量跟踪方法。首先，我们使用Yolov8来识别环境中的移动目标，并提出了一种消除动态轮廓区域中动态点的方法。其次，我们使用光流膜方法来识别目标检测对象框架之外的动态特征点。第三，我们全面消除了动态特征点。最后，我们结合了静态图点的几何和语义信息，以构建环境的语义图。我们使用ATE（绝对轨迹误差）和RPE（相对姿势误差）作为评估指标，并将原始方法与我们在TUM数据集上的方法进行了比较。我们方法的准确性显着提高，尤其是Walking_xyz数据集的96.92％。实验结果表明，我们提出的方法可以显着改善高动态环境下VSLAM系统的整体性能。
使用光流>对路径积分的控制和重新校准
海马位置细胞受到自我运动（白痴）信号和外部感觉地标的影响，因为动物会导航其环境。为了不断更新内部“认知图”上的位置信号，海马系统会随着时间的推移整合了自我运动信号，该过程依赖于精细校准的路径积分增益，该过程将物理空间中的运动与认知图上的运动相关。目前尚不清楚单独使用习惯性提示（例如光流）是否对认知图产生足够的影响以实现路径积分的重新校准，还是地标提供的偏振位置信息对于此重新校准至关重要。在这里，我们通过自由移动的大鼠中的纯光流信息进行了路径积分增益的重新校准和对位置的系统控制。这些发现表明，大脑不断地重新平衡冲突的惯用性线索的影响，以微调路径整合的神经动力学，并且这种重新启动过程不需要自上而下的，明确的位置信号。
使用光流在自动驾驶汽车上的光流
2理论4 2.1 LIDAR。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2探测仪。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2.1视觉探测器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2.2直接稀疏探针。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.3光流。 。 。2理论4 2.1 LIDAR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2探测仪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.1视觉探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2.2直接稀疏探针。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3光流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3.1光流估计的Lucas-Kanade方法。。。。。8 2.3.2卢卡斯·卡纳德（Lucas-Kanade）背后的假设。。。。。。。。。。。。。。10 2.4特征检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.5仿射转化估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.5.1仿射转换矩阵定义。。。。。。。。。。。。。12 2.5.2翻译和旋转计算。。。。。。。。。。。12 2.6惯性测量单元。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12
基于光流的指导算法，用于四肢无人机
许多工业走廊需要检查，传统上是由人类检查员进行的，从而产生了很大的时间和成本以及受伤的潜在风险。为了缓解这些挑战，可以使用配备有传感器的无人机（UAV），例如惯性导航系统（INS）和相机进行走廊检查。本文介绍了利用光流传感器的四轮驱动器无人机的新型引导算法。主要目的是自主指导四肢无人机通过走廊，以确保它避免接近边界，从而最大程度地减少崩溃的风险。为了模拟整个系统，对无人机和相机传感器的动力学进行了建模。此外，引入了一个称为“相对深度”的新参数来处理光流，有效地减少了噪声和干扰对光流数据的影响。随后，提出了使用处理过的“相对深度”数据的指南算法。最后，在各个走廊中进行了广泛的模拟以测试算法的功效，并对结果进行了全面评估。
基于深度学习的光流有多好？
本文探讨了基于深度学习的模型与Orb-Slam3框架的深入估算的整合，以应对单眼同时位置和映射（SLAM）的挑战，并与纯旋转运动有关。这项研究正在研究使用激发通用网络进行这些网络的深度估计和混合组合的可能性，以取代传统的深度传感器并改善SLAM系统中的规模。使用定制的相机阵容进行了一系列实验，旨在隔离纯旋转运动。分析包括评估每个模型对SLAM过程的影响以及对深度估计和结果的定量性能指标（CPI）。结果显示了深度估计值的准确性和SLAM性能之间的联系，这强调了模型在改进SLAM系统中的深度估计潜力。这些发现有助于理解单眼深度估计在与污泥集成中的作用，尤其是在需要精确空间意识的应用中。
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 通过沉浸式虚拟现实（Virtual-HF）提高对心力衰竭患者康复的依从性：一种随机对照试验的方案 对降解模型的综述和剩余的有用寿命预测，用于测试设计和预测锂离子电池 个性化抗衰老药物的年龄型 ASMR作为特质经验：实验证据 基于光流的CNN用于检测未毛细管的DeepFake操纵 DNA损伤反应抑制剂中的胆管癌 Boreas：MDM2抑制剂NAVTEMADLIN（KRT-232）的全球III期研究 /难治性骨髓纤维化< / div < / div> 虚拟筛选加速磷酸二酯酶9抑制剂在海藻酸盐毒性中具有神经保护作用的体外模型 精油对比佛罗伦萨大教堂外部大理石的生物降级 快速和定量NMR- ... 的实际考虑因素 手性有机自由基单层中的自旋极化电流 气候变化焦虑量表（CCA）：大学生的心理测量学特性 弗洛尔存储库istituzionaledell'universitàDeglistudi ...
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置