XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像质量
使用共享的沉浸式技术模拟危机场景
大学想采用多感官方法。超过360°投影和围绕声音，其中包括温度，气味和振动。并进一步增强了冰屋，它利用了短发激光投影仪（在更狭窄的空间中获得激光投影仪的所有好处，不会损失图像质量和降低阴影）和定制的音响系统（可以模拟响亮的，动态的声音，例如在夜总会或夜间活动的战争区域中爆发出火力）。这是一个高级设施，增加了兴趣和参与度。可以确保RCR仿真实验室提供出色的多感觉沉浸式体验。
汽车驾驶员使用信息娱乐
自本世纪初以来，我们不再谈论手机，而是谈论智能手机。我们可以越来越多地使用这些设备，因此我们还可以在不同情况下（包括驾驶时）更频繁地使用它们。不仅智能手机的可能性正在增加，而且还在增加汽车的可能性。逐乘汽车连接设备变得越来越容易，以便在驾驶时添加新功能。此外，汽车中的声音和图像质量增加。一些新功能主要改善舒适性而不是安全。当系统提供信息和/或娱乐时，我们会说一个信息娱乐系统。在汽车中提供信息娱乐的系统的集体名称是“ IVIS”，代表“车辆内信息娱乐系统”。
AXIS W100 执法记录仪
AXIS W100 执法记录仪是一款易于使用、轻巧坚固的执法记录仪，工作时间长达 17 小时。即使在恶劣条件下，它也能提供清晰的图像，并配备双麦克风，可提供卓越的音频和噪音抑制效果。AXIS W100 采用 Klick Fast 系统，可与大多数可用的安装选项兼容。此外，Axis Zipstream 技术允许用户存储所需的大量素材，而不会影响图像质量。该摄像机还配备 GPS/GNSS 接收器（用于获取位置数据）、低功耗蓝牙® 4.1、IEEE 802.11b/g/n 以及 6 轴陀螺仪和加速度计。
AIR Technology™ 线圈：为患者、工作人员和临床表现带来三倍改善
接收、穿透深度和图像质量。Gerhards 博士解释了这项技术提供的独特优势：“线圈的形状不再决定我们可以用它做什么。例如，它可以缠绕在膝盖上以获得完整的图像，然后同一个线圈可以轻松地转移到肘部，而无需移动患者。它基本上是最接近完全定位自由的 360 度覆盖。由于其灵活的设计，它可以在所有轴上移动以符合患者的解剖结构。这意味着它适合所有年龄、尺寸和形状的患者 - 这对于我们看到的越来越多的大型患者尤其重要。不再有“难以扫描的区域”这样的东西，因为“毯子”线圈符合患者的解剖结构，使元件更接近身体。这
CT检测器的最新进展：全面审查
引言CT自1971年首次引入诊断和治疗性医学领域已广泛使用，因为它的快速扫描时间，出色的空间分辨率和广泛的可用性[1]。X射线检测器的CT扫描仪的关键组件对于创建图像至关重要，并且对辐射剂量和图像质量都有重大影响。根据扫描仪模型和供应商的次要实现和设计变化，所有当前的商业CT扫描仪都使用固态探测器，并具有可比的第三代旋转旋转式设计[2]。减弱的X射线梁由CT扫描仪检测器转化为用于计算机处理的数字信号[3]。检测器特征包括效率，稳定性，动态范围，响应时间和余辉[4]。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
评估低分辨率大脑成像的效用
由于低领域的MRI技术已被传播到世界各地的临床环境中，因此评估正确诊断和治疗给定疾病并评估机器学习算法的作用所需的图像质量，例如深度学习，在增强较低质量图像的增强中。在对正在进行的随机临床试验的事后分析中，我们评估了降低质量和深度学习增强图像的诊断效用，用于脑积水治疗计划。ct的感染后婴儿脑积水的图像因大脑和CSF之间的空间分辨率，噪声和对比度而降解，并使用深度学习算法增强了。将降解和增强的图像均呈现给三个经验丰富的儿科神经外科医生，这些神经外科医生习惯于在低至中收入国家（LMIC）工作，以评估用于脑力头脑的治疗计划中的临床实用性。此外，为了评估评估者的深度学习增强常规造成的重建误差是否可以接受。结果表明，大脑和CSF之间的图像分辨率和对比度与噪声比率预测图像的可能性被认为是对脑积水治疗计划有用的可能性。深度学习增强大大提高了对比度与噪声比率，从而提高了图像有用的明显可能性；但是，深度学习增强引入了结构性错误，从而造成了误导临床解释的重大风险。这些发现提倡新标准，以评估可接受的图像质量以供临床使用。我们发现，质量低于通常可以接受的图像对于脑积水治疗计划可能是有用的。此外，低质量的图像可能比通过深度学习增强的图像更可取，因为它们没有引入误导信息的风险，而这些信息可能会误导治疗决策。
基于人工智能的自动定位
AI 技术正在迅速发展，并被应用于各个行业。医疗设备也不例外，供应商正在应用这些技术进行开发。对于作为主要医学成像设备之一的计算机断层扫描，通过广覆盖探测器技术，扫描时间得到了显着改善。另一方面，过去患者定位没有重大创新，操作员花费大量时间，影响了整个工作流程。另一个挑战是操作员的差异。患者定位的准确性会影响图像质量和辐射剂量，并且需要操作员的技能。为了解决这些临床挑战，GE Healthcare 使用 AI 技术和 3D 摄像头开发并商业化了自动定位功能。本报告旨在描述自动定位技术。