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World File Search System卡尔曼滤波
新经济中的卡尔加里
2022 年底，卡尔加里已成为一座能够适应新兴挑战并在近期成功的基础上再接再厉的城市。新技术、增强的学习机会和更大的多样性比以往任何时候都更加重要，卡尔加里在过去的一年里深化了在这些方面的承诺。2023 年初，这座城市将以令人羡慕的地位开始，很可能避免笼罩全球大部分地区的经济衰退——ATB 预测未来一年的增长率约为 3% 1 ，是 2023 年加拿大各省中最高的。这一增长率略低于 2022 年的 5%，因为该省经历了繁荣的经济复苏，这得益于高昂的大宗商品价格和疫情最艰难年份的一些负担的减轻。卡尔加里的专业和技术部门在新的一年里表现强劲，而相对实惠的房价和卡尔加里作为寻求新机遇之地的良好声誉将继续吸引新移民。
卡尔马年度报告2024
我们对三个战略支柱的关注全年保持强大。我们继续投资于脱碳和电动设备以及智能解决方案领域的可持续创新。这包括启动新的电动容器处理程序，Kalmar Ottawa T2电气终端拖拉机的揭幕，以及与Forterra签署的自主码头拖拉机的联合开发协议。我们还决定通过建立一个世界一流的测试中心来扩大我们位于瑞典Ljungby的创新中心，该中心将使我们能够对设备和技术进行更全面的测试和开发。
卡尔马年度报告2024
我们对三个战略支柱的关注全年保持强大。我们继续投资于脱碳和电动设备以及智能解决方案领域的可持续创新。这包括启动新的电动容器处理程序，Kalmar Ottawa T2电气终端拖拉机的揭幕，以及与Forterra签署的自主码头拖拉机的联合开发协议。我们还决定通过建立一个世界一流的测试中心来扩大我们位于瑞典Ljungby的创新中心，该中心将使我们能够对设备和技术进行更全面的测试和开发。
球面反卷积信息滤波纤维束图
简介：人们越来越有兴趣开发使用扩散 MRI 纤维束成像分析活体整个人脑结构连接的方法和模型。这些分析依赖于连接组重建的稳健性和生物学准确性；不幸的是，许多方法因素都会影响这种重建（以及任何衍生的测量值），甚至包括播种策略 [1] 。部分原因是在流线纤维束成像中，轨迹是彼此独立生成的，因此大脑中的特定通路可能相对于底层生物学被过度定义或定义不足。在这里，我们提出了一种全脑纤维追踪数据的后处理滤波器，以补偿这种方法偏差。方法：Raffelt 等人 [2] 的模拟结果表明，使用球面反卷积产生的纤维取向分布 (FOD) 中每个峰的幅度与与该峰对齐的体素内轴突的细胞内体积分数成正比。因此，如果全脑纤维追踪的结果是对底层神经元轴突结构的完美重建，则高角度分辨率空间中的轨迹密度应与 FOD 峰值的方向和相对幅度相对应。因此，我们可以构建一个简单的成本函数：
脑电信号伪差自动检测与滤波的初步研究*
摘要 —EEG 记录中最大的问题之一是伪影造成的信号污染，因为这些干扰会阻碍对真实神经信息的分析。因此，在研究 EEG 之前，在尽可能多地保留大脑数据的同时消除伪影是一个关键步骤。为了解决颅面伪影的自动去除问题，本文提出了一个两阶段程序：前一个阶段是检测阶段 - 同时应用 MLP 神经网络和动态阈值法来检测 EEG 的污染区域，而后一个阶段是去除阶段 - 结合 CCA 和 EEMD 算法仅去除伪影数据。实验结果表明，两种检测方法相当，但动态阈值检测略优于 MLP。此外，组合技术可以完全去除散布在所有 EEG 通道中的伪影。本研究将扩展到需要更复杂模型的眼部伪影。索引术语 —癫痫、EEG、伪影检测、伪影去除
用于无滤波光学的简化相干突触受体...
摘要 — 神经形态计算被誉为现有和新兴数据处理应用的游戏规则改变者。朝着这个方向，人工神经网络实现已成为研究的重点。将神经网络推进到光学领域具有多种优势，例如在飞行时间推理延迟下具有高数据吞吐量。本研究提出了相干突触互连作为通往无滤波器神经网络的途径，具有更高的路由灵活性。实验研究并评估了具有集成称重功能的相干突触受体，用于 1 GHz 130 ps 宽尖峰序列。通过使用光学注入锁定本地振荡器来实现零差检测，同时利用其相位和共积分光电二极管的响应度在接收传入的光尖峰时实现可调权重。此外，还显示了检测权重的符号切换，支持将突触分配扩展到波长和时间维度的可行性。索引词——光信号检测、神经网络硬件、电吸收调制激光器、神经形态学
Nina Hall -Johns Hopkins SaisDR。埃弗里特·卡尔·多尔曼（Everett Carl Dolman） - 约翰·霍普金斯（John Hopkins Sais）DR。埃弗里特·卡尔·多尔曼（Everett Carl Dolman） - 约翰·霍普金斯（John Hopkins Sais）
•2020年8月20日，阿拉巴马大学政治学研究生部任命为联盟教师。•提名空军参谋长2017年阅读清单（可以结束战争？）•空军参谋长2011年阅读清单（Astropolitik and Pure Strateger）的两个提名•政治学教学，美国政治学协会和Pi Sigma Alpha，国家政治科学荣誉学会，2005年。•2003 - 04年度航空教育和培训指挥教育家。•中央情报机构主任杰出分析师奖学金，1991 - 92年。•1991年外交关系国际事务奖学金会空军提名部门。。 •杰出历史毕业生，蒙大拿州立大学，1981年。•1991年外交关系国际事务奖学金会空军提名部门。•杰出历史毕业生，蒙大拿州立大学，1981年。
利用人工智能技术对 3D 运动物体进行目标估计滤波
1.研究目的：为了提高复杂运动目标的跟踪和平滑能力，需要提高地面设备的指挥控制和信息相关功能的性能。特别是需要提高与指挥控制设备配合使用的雷达的性能。作为雷达目标跟踪算法，已经提出了M3（多机动模型）滤波器、IMM（交互多模型）滤波器等。该类滤波器对高机动目标有较高的跟踪性能，有望作为未来指挥控制雷达的滤波器。然而，有许多参数必须提前设置，例如运动模型的转移概率。在本研究中，我们设计了一种融入人工智能技术的过滤器，旨在提高处理三维运动物体的能力。