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数字停机坪管理 | Searidge Technologies
在机场环境中使用 AI 工具的五年多运营经验使 Searidge 的数字停机坪管理系统不断发展，以支持越来越多的数据驱动应用程序。除了视频图像外，客户还可以使用该平台构建数据仪表板，以支持停机位分配和管理、自动警报、安全网以及与空中交通管制 (ATC) 的交互等活动。Aimee 位于平台的核心基础设施之上，可提取数据并识别模式，从而在多租户结构中实现不同的应用程序。例如，视频检测和识别引擎可以区分目标，而不受遮挡和交叉交通的影响，并且可以根据实时交通动态准确预测最佳滑行路线。
实时定量PCR优化指南
荧光PCR检测化学物质可以在很大程度上分为两类：基于染料和核酸探针探针的测定。基于染料的检测依赖于DNA结合染料，该染料比在溶液中（例如SYBR®Green，Evagreen®和Syto™染料）中未结合时更强烈地荧光染料。基于染料的检测仅需要在PCR主混合物中添加底漆，因此可以具有成本效益，并且相对简单设计。然而，互化染料将检测反应中产生的任何dsDNA，例如脱靶和非板块放大或引物二聚体，可能导致不准确的定量。变性（熔体）分析可以在PCR之后进行，以区分目标和非构成产品或用于基因型分析。基于染料的PCR不能多重用于定量检测，因为在PCR循环过程中无法区分不同的扩增子。
移动式潜艇目标强度测量
提出了一种利用潜艇导航系统和声纳浮标测量潜艇在航行过程中目标强度的方法。直接序列扩频信号通过甚高频传输到遥测中继声纳浮标，后者以声学方式重新传输信号。标准声纳浮标接收信号并将其中继到数据记录器。使用高稳定性时钟同步发射器和接收器，可以通过直接和反射声路径在声纳浮标发射器和接收器之间进行精确的飞行时间测量。需要知道这三个物体的位置，以区分目标和表面反射，并测量源、目标和接收器之间的双基地角度。目标的位置由潜艇惯性导航系统估计，其他物体的位置则以潜艇位置为参考进行估计，并在潜艇移动时随时间构建基线。通过比较从直接路径和反射路径接收的信号与参考信号的相关性来计算目标强度。该技术可以在负 SNR 环境中进行目标强度测量。描述了该方法的实施，并给出了操作场景模拟的结果。
研究文章迈向大脑的便捷使用......
本研究提出了一种基于脑机接口 (BCI) 和智能手机的家庭护理系统 (HCS)。当护理人员不在场时，HCS 可以为行动障碍人士提供日常帮助。这项研究的目的有两个：(1) 开发基于 BCI 的家庭护理系统，帮助最终用户控制家用电器；(2) 评估 HCS 的架构是否便于行动障碍人士使用。运动条用于在用户大脑中唤起事件相关电位 (ERP)，系统会立即处理这些电位以解码用户的意图。然后，系统将这些意图转换为应用程序命令，并通过蓝牙将其发送到用户的智能手机，以拨打紧急电话或执行相应的应用程序以发射红外 (IR) 信号来控制家用电器。15 名健康和 7 名行动障碍受试者（包括一名患有 ALS 的受试者）参加了实验。平均在线准确率分别为 81.8% 和 78.1%。使用组件 N2P3 区分目标和非目标可以提高系统的效率。结果表明，该系统允许最终用户在使用脑电波时使用智能手机应用程序。更重要的是，只需要一个电极 O1 即可测量脑电信号，使系统具有良好的实用性。因此，HCS 可以提高最终用户的自主性和自力更生能力。
![arxiv：2401.11228v1 [CS.CV] 2024年1月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4dd72e7eae90a1bcd34bf09c3f1c60e8cf6393ea.webp)
arxiv：2401.11228v1 [CS.CV] 2024年1月20日
单一对象跟踪旨在根据不同模态引用指定的状态在视频序列中定位目标对象，包括初始边界框（Bbox），自然语言（NL）或两者（NL+Bbox）。由于不同方式之间的差距，大多数现有的轨道都是为这些参考设置的单个或部分设计而设计的，并在特定模态上过度专业化。不同，我们提出了一个称为UVLTRACK的统一跟踪器，该跟踪器可以通过相同的参数来多样地处理所有三个参考设置（Bbox，NL，NL+Bbox）。提议的UVL-Track具有多种优点。首先，我们为关节视觉和语言学习设计了一种模态统一的特征提取器，并提出了多模式的对比损失，以将视觉和语言特征对齐为统一的半偏见空间。第二，提出了一种模态自适应盒头，该盒子头完全使用目标引用，以动态地使用视频上下文，并以对比的方式区分目标，从而在不同的参考设置中实现了稳健的性能。广泛的实验结果表明，UVlTrack在七个视觉跟踪数据集，三个视觉跟踪数据集和三个视觉接地数据集上实现了承诺性能。代码和模型将在https://github.com/openspaceai/uvltrack上开源。
学习小对象检测的区分功能...
总结要解决诸如小目标大小，目标特征模糊以及在小物体检测中区分目标和背景的困难之类的挑战，我们提出了一种基于多尺度图像降级的方法，结合了对比度学习模型。通过利用对比度学习技术，我们的方法旨在赋予准确区分对象和背景所需的判别特征。要专门针对小物体，我们将目标样本靶向各种多尺度图像降解模式，然后才能将它们置于对比度学习模型中。然后将增强技术应用于这些退化的样品，以促进有效的对比特征学习。因此，该模型可以更好地揭示小目标和背景之间的差异，从而提高小物体检测性能。此外，考虑到空间域特征对图像的局部变化敏感，而频域特征对全球结构变化敏感，我们的方法涉及空间和频域中的对比度学习模型，旨在为小对象检测获得更强大的功能。在MS可可数据集和Visdrone2019数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的方法在显着提高小物体检测准确性方面的有效性。关键词：小对象检测，对比度学习，双域网络，多尺度图像退化
液相色谱-飞行时间质谱法对生物样本进行药物筛选
在整个过程中，对替代基质的引用被删除 - 目前，仅使用此测试方法分析血液样本。对 LC-MS DI H2O 的引用被更正为 LC-MS H2O。在 41.2 中的注释中指定，当以稀释度分析样本时，样品不会达到标准体积。在 41.7 中，增加了保留时间比较包含在定性数据评估中的规范，并添加了描述无意义数据的部分。在 41.8.3.1 中，更改了第一点中关于比较分数和各个分数组成部分的措辞。在 41.8.3.2 中添加了使用保留时间来区分目标化合物的附加信息。在 41.8.4 中添加了注释 1 和 2，用于评估目标化合物和内标性能。在附录 A 中，对照 A 更新为用可待因和氢吗啡酮代替吗啡和替马西泮；对照 B1 更新为用氢可酮代替羟可酮，并添加了氟阿普唑仑和氯硝唑仑。将 COC- d3 添加到 41.6.5 和附录 A。更新了附录 B 中的仪器参数以反映 HPLC 级甲醇的使用。
脑电图的动态概率积分...
脑机接口 (BCI) 分析个体与设备或外部环境直接交互的意图 (Wolpaw 等，2000)。个体的意图可以通过脑电图 (EEG) 来解码，脑电图由于其高时间分辨率、可靠性、可负担性和便携性而成为一种成熟的非侵入式技术。目前，由于机器学习和深度学习方法的发展，BCI 已经在辅助和临床领域得到应用。快速串行视觉呈现 (RSVP) 是在同一空间位置以每秒多张图像的高呈现速率顺序显示图像的过程。基于 RSVP 的脑机接口 (BCI) 是一种特殊类型的 BCI 系统 (Marathe 等，2016；Wu 等，2018)。它被证明是一种增强人机共生和人类潜能的可实现方法 (Manor 等，2016)。基于RSVP的BCI是基于人类视觉进行目标检测最常用的技术，其中使用的事件相关电位（ERP）是P300和N200（Wei等，2022）。人类视觉系统是一种非常复杂的信息处理机器。人类具有很强的学习、认知能力和敏感性，可以一眼就识别物体（Sajda等，2010）。因此，基于RSVP的BCI可以利用人类视觉的灵活性获得对环境的快速感知。当前的研究主要集中在提出适用于基于RSVP的BCI的更可靠、更有效的特征提取算法。由于其非平稳性和低信噪比（SNR），在RSVP任务中很难区分目标和非目标刺激。Sajda等人。 （2010 年）开发了一种分层判别成分分析（HDCA）算法，该算法采用 Fisher 线性判别（FLD）来计算空间域中的权重