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研究自动驾驶汽车接管请求中的信息呈现设计
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Svolt在2023年上海国际车展上呈现革命性的电池技术
防止电池组的热失控是最重要的安全性。在热失控期间产生的高温气体混合物减少了与安全性相关的空气和高压系统中的蠕变距离，这又有利于弧的形成。在最坏的情况下，这样的弧线会引起电池火，从而爆炸。在热失控的情况下，来自Svolt的龙龙的脱气通道位于电池的底面，而电池内部的HV连接器则连接到电池侧。在发生热run径时，高温气体液体混合物通过最短路线从电池中排出，并且消除了高压系统中危险弧形的风险。可以消除客户对电池安全性的担忧。
急性根尖脓肿的管理呈现牙齿的快速挤出：病例报告
自发性疼痛，脓液形成和肿胀，通常是由牙髓坏死引起的。并发症可能包括系统性表现和严重的结果，例如拔牙。本病例报告描述了AAA的罕见实例，导致一名17岁女性的上颌中央门牙迅速挤出。患者出现了自发的疼痛和挤压牙齿的迁移性，并伴有局部肿胀。临床和影像学评估显示果肉坏死，AAA和顶骨稀有性。开始紧急治疗，包括氢氧钙和牙齿临时夹板的植物内药物。随后的治疗涉及用Gutta-Percha和密封剂闭塞，然后进行永久恢复。射线照相和临床记忆长达5年，表现出完全的根尖愈合，正常的牙齿迁移率，没有症状的复发。有效的管理，包括及时的根管治疗和夹板，导致了成功的长期结局。此病例强调了迅速诊断和立即量身定制的治疗方法来管理AAA并防止严重并发症的重要性。关键字：急性顶脓肿；康复;果肉坏死；快速挤出；夹板
大脑在多步预期过程中以层次化的方式呈现过去和未来
环境在各个序列中是不同的。参与者总共学习了四个序列：一条绿色和蓝色路径，包含一组八个环境，另一条绿色和蓝色路径，包含一组不同的八个环境。为了便于说明，这里只描绘了一条绿色和一条蓝色路径。（b）故事生成。为了学习环境的顺序，参与者为每条路径生成故事，以按顺序链接环境。参与者被告知将最终环境链接回第一个环境以创建一个循环。（c）虚拟现实训练。参与者随后在沉浸式虚拟现实中以绿色路径顺序和蓝色路径顺序探索环境，同时排练他们的故事。在给定的环境中，会出现一个绿色和蓝色的球体。触摸这些球体时，参与者会按照相应的（绿色或蓝色）序列传送到下一个环境。然后，参与者回忆起四个序列中的每一个的顺序（未显示）。环境图像是游戏引擎 Unity 中从可用于商业用途的资产创建的 3D 环境的屏幕截图。
大脑在多步预期过程中以层次化的方式呈现过去和未来
时间结构的记忆既可以规划未来事件，也可以回顾过去事件。我们研究了大脑在预期过程中如何灵活地表示过去和未来的扩展时间序列。参与者在沉浸式虚拟现实中学习环境序列。序列对具有相同的环境，但顺序不同，从而实现特定于上下文的学习。在 fMRI 期间，参与者以给定的顺序预测未来多个步骤的即将到来的环境。时间结构在海马体和高阶视觉区域中以 (1) 双向表示，具有对过去和未来的分级表示和 (2) 分层表示，过去和未来的进一步事件在连续更靠前的大脑区域中表示。在海马体中，这些双向表示是特定于上下文的，而对遥远环境的抑制可以预测预期中的响应时间成本。总之，这项工作揭示了我们如何灵活地表示顺序结构以实现跨多个时间尺度的规划。
SRR 培训和康涅狄格州韦瑟斯菲尔德警察局共同呈现
碰撞重建 由 NESPIN 主办 这个 80 小时的课程是为那些希望晋升到重建专家水平的官员设计的。该课程包含重建方法、方程推导、方法对现场数据和车辆动力学不确定性的敏感性。 感兴趣的学生应该先完成 SRR 的基本碰撞调查和 SRR 的高级碰撞调查或同等课程。这门技术性很强的课程要求参加者具有扎实的数学背景。但是，SRR 的基本碰撞调查和高级碰撞调查 80 小时课程的参加者会发现，本次培训建立在他们之前参加的这两门课程所获得的知识之上。完成本课程后，学生将： 理解并能够解释牛顿运动定律 理解动能和势能之间的区别以及它们与速度的关系 理解并有效应用与以下相关的重建公式：
Leica ADS80 机载数字传感器 更快更精准的图像呈现
无论您是想捕捉农业区或城市的机载数据，记录灾区或电力线的挑战，您都需要可靠的测量和解决方案来构建基于图像的地图。徕卡测量系统的各种机载传感器和集成软件解决方案可以高效地捕获数据、准确参考图像、轻松测量、分析和呈现 3D 空间信息。
ORA 实验室手册第三卷第 4 部分 - 基本统计和数据呈现 (III-
有效数字（或有效数位）用于近似地表示与报告数值结果相关的精度或不确定性。从某种意义上说，这是表达数字“已知程度”的最通用方式。正确使用有效数字在当今世界非常重要，电子表格、手持计算器和仪器数字读数几乎可以生成任何表观精度的数字，这可能与与测量相关的实际精度大不相同。一些简单的规则将使我们能够用正确的有效数字或数位来表达结果。这些规则的目的是确保最终结果包含的有效数字永远不会比用于计算它的数据更多。这既符合直觉，也符合科学：结果的好坏取决于用来计算它的数据（或更通俗地说，“输入的是垃圾，输出的也是垃圾”）。