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英汉大规模杀伤性武器术语表
ballistic missile interceptor (BMI) guanxing feixing guiji 惯性飞行轨迹 ballistic trajectory boshu zhidao daodan; 波束制 导导弹 ; Barak-1 naval SAM balake yi haijun dikong daodan “ 巴拉克 -1” 海 军地空导弹 Baruch Plan [USA] balaqi jihua [Meiguo] 巴拉奇 计划 [ 美国 ] batrachotoxin (BTX) watu 蛙 突 battery daodanlian 导弹连 Battle management command, control and communication (BMC3) zuozhan guanli zhihui, kongzhi he tongxun 作 战管理指挥、控制和通讯 battling behaviour zhandou zhuangtai 战 斗 状 态 beam rider; riding missile boshu zhidao daodan; jiashushi daodan 波束制 导导弹 ; 驾束式导弹
清洁能源税收导航器 + 项目融资中心
《通货膨胀削减法案》（IRA）是本世纪对清洁能源基础设施最大胆的投资之一。然而，尽管 IRA 税收抵免的结构已经存在了几十年，但对免税实体的激励措施却没有。企业花了 20 多年时间学习如何利用税法来开发项目，现在距离赶上进度只剩几个月了，相关实体正在努力利用这些激励措施。我们必须弥合知识和专业知识之间的差距，以便实现 IRA 的环境和社区效益。为了做到这一点，我们建立了两个互补的资源，根据相关实体在建立清洁能源项目过程中所处的位置，为其提供税务、财务和法律专业知识：清洁能源税收导航器（“导航器”），一个申请直接支付的一站式服务中心，以及项目融资中心（PFH），一个为清洁能源项目融资提供工具和指导的信息交换所。
使用人工智能技术的思维导图生成工具
该模型将思维导图与联想、回溯、比较和认知功能结合在一起，并以一种新的方式连接思维导图的元素。IMAPGINE 从任何数据源（doc、docx、pdf、txt、rtf、xlsx、网页）获取文本，通过标准算法从源文档中提取文本数据，进行文档操作，然后通过全局代码结构确定文本在代码中的位置，通过选择性标签封装优化文本定位，从代码中提取文本。IMAPGINE 还可以处理文档中遇到的图像和图表。如果源文档中存在流程模型或流程图，它也会通过提取流程模型中的焦点数据将其转换为思维导图，并通过基于名称进行比较来确定它们之间的链接。如果找到具有相同词基的术语，则将其转换为思维导图。为思维导图生成标题。
数字思维导图在技术教育中的应用 - ERIC
摘要。本案例研究旨在确保在职前科学教师通过创建纸质思维导图 (PB-MM) 和数字思维导图 (D-MM) 在技术教育中获得经验，并揭示他们对这些思维导图技术的看法。共有 32 名在职前科学教师参加了这项研究，他们就读于土耳其一所大学的科学教学本科课程。在为期六周的研究的前三周，参与者为科学教育中的某些科目创建了 PB-MM。在剩下的几周里，他们使用 Coggle 创建了 D-MM。作为数据收集工具，本研究使用了一种由开放式问题组成的表格。所得结果表明，参与者普遍报告了积极的意见，包括思维导图是有益和有用的工具，可以强化、评估和可视化一般的学习，使课程更有趣，并提供易用性。结论还表明，学生还可以在其他主题的教学中使用思维导图，例如“维生素”、“地球和宇宙”和“系统”，以及在会议、演示、头脑风暴等活动中使用。D-MM 的优点是可以添加多媒体材料、更正过程简单且视觉丰富，而其缺点是遇到技术问题。PB-MM 有助于学生的心理运动发展以及通过表演/体验进行学习。删除、编辑等过程以及添加视频和图像的难度构成了 PB-MM 技术的限制。
了解对视力受损的人的机器人导犬的期望
摘要 - 动体动物导盲犬通过以负担得起的成本提供对未经裁定的地形的普遍援助，具有增强盲人或视力障碍（BVI）个体的自主性和流动性的巨大潜力。然而，机器人导犬的设计仍未得到充实，尤其是在步态控制器，导航行为，相互作用方法和言语解释等系统方面。我们的研究通过与18位BVI参与者进行用户研究来解决这一差距，其中包括15位甘蔗用户和3名导向狗使用者。参与者与四倍体机器人进行了互动，并提供了定量和定性反馈。我们的研究揭示了几种设计含义，例如对基于学习的控制器和刚性手柄的偏爱，不对称速度，语义通信方法和解释性的逐渐转弯。这项研究还强调了自定义的重要性，以支持具有不同背景和偏好的用户以及电池寿命，维护和天气问题等实际问题。这些发现为机器人导犬的未来研究和开发提供了宝贵的见解和设计含义。索引术语 - 辅助设备，腿部机器人
带视频率的视网膜电子纸45,000像素每英寸
摘要：随着对沉浸式体验的需求的增长，显示器的大小和更高的分辨率越来越接近眼睛。但是，缩小像素发射器降低了强度，使其更难感知。电子纸利用环境光进行可见性，无论像素大小如何，都可以保持光学对比度，但无法实现高分辨率。我们显示了由WO 3纳米散件组成的大小至〜560 nm的电气可调节元像素，当显示大小与瞳孔直径匹配时，可以在视网膜上进行一对一的像素 - 示波器映射，我们将其称为视网膜电子纸。我们的技术还支持视频显示（25 Hz），高反射率（〜80％）和光学对比度（〜50％），这将有助于创建最终的虚拟现实显示。主要文本：从电影屏幕和电视到智能手机以及虚拟现实（VR）耳机，显示器逐渐越来越靠近人眼，具有较小的尺寸和更高的分辨率。随着展示技术的进步，出现了一个基本问题：显示大小和分辨率的最终限制是什么？如图1a，为了获得最沉浸和最佳的视觉体验，该显示应与人瞳孔的尺寸紧密匹配，每个像素与视网膜中的光感受器单元相对应。人类视网膜包含约1.2亿光感受器细胞。假设瞳孔直径为8毫米，理想的像素大小为〜650 nm，导致分辨率约为每英寸40,000像素（PPI）。随着像素尺寸收缩，主流发射显示器正在接近其物理极限。这个理论像素大小接近人眼的分辨率极限，代表了显示技术的最终边界，我们将其命名为“视网膜”显示。较小的像素尺寸降低了发射极尺寸，从而导致亮度显着下降，从而使它们越来越难以通过肉眼感知（1，2）。当前，市售的智能手机显示像素通常约为60×60μm²（〜450 ppi），比最终视网膜显示所需的理论尺寸大约10,000倍。已经在这个规模上，肉眼很难感知，尤其是在
单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
一项在复视的大鼠模型中的研究-Würzburg
1神经病学系，大学医院和Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Josef-Schneider-STR。 11，97080 Dem，德国Würzburg； pozzi_n2@ukw.de（N.G.P. ）; ip_c@ukw.de（c.w.i. ）; volkmann_j@ukw.de（J.V.） 2人类大学生物医学科学系，Pieve Emanuele，20072年意大利米兰； francesco.bolzoni@unimi.it 3分子生物成像与生理学研究所，CNR，通过Fratelli Cervi 93，20090意大利米兰； gembiella@gmail.com 4 Centro Parkinson E Parkinsonismi，Asst G. Pini-Cto，20072年意大利米兰； pezzoli@parkinson.it 5病理生理学和移植系，人类生理学科，degli decli di Milano大学，通过Mangiagalli 32，20133，20133年意大利米拉诺； paolo.cavallari@unimi.it 6解剖学和细胞生物学研究所，Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Koellikerstr 6，97070Würzburg，德国； esther.asan@uni-wuerzburg.de *通信：isaias_i@ukw.de1神经病学系，大学医院和Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Josef-Schneider-STR。11，97080 Dem，德国Würzburg； pozzi_n2@ukw.de（N.G.P. ）; ip_c@ukw.de（c.w.i. ）; volkmann_j@ukw.de（J.V.） 2人类大学生物医学科学系，Pieve Emanuele，20072年意大利米兰； francesco.bolzoni@unimi.it 3分子生物成像与生理学研究所，CNR，通过Fratelli Cervi 93，20090意大利米兰； gembiella@gmail.com 4 Centro Parkinson E Parkinsonismi，Asst G. Pini-Cto，20072年意大利米兰； pezzoli@parkinson.it 5病理生理学和移植系，人类生理学科，degli decli di Milano大学，通过Mangiagalli 32，20133，20133年意大利米拉诺； paolo.cavallari@unimi.it 6解剖学和细胞生物学研究所，Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Koellikerstr 6，97070Würzburg，德国； esther.asan@uni-wuerzburg.de *通信：isaias_i@ukw.de11，97080 Dem，德国Würzburg； pozzi_n2@ukw.de（N.G.P.）; ip_c@ukw.de（c.w.i.）; volkmann_j@ukw.de（J.V.）2人类大学生物医学科学系，Pieve Emanuele，20072年意大利米兰； francesco.bolzoni@unimi.it 3分子生物成像与生理学研究所，CNR，通过Fratelli Cervi 93，20090意大利米兰； gembiella@gmail.com 4 Centro Parkinson E Parkinsonismi，Asst G. Pini-Cto，20072年意大利米兰； pezzoli@parkinson.it 5病理生理学和移植系，人类生理学科，degli decli di Milano大学，通过Mangiagalli 32，20133，20133年意大利米拉诺； paolo.cavallari@unimi.it 6解剖学和细胞生物学研究所，Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Koellikerstr 6，97070Würzburg，德国； esther.asan@uni-wuerzburg.de *通信：isaias_i@ukw.de
为视障人士提供的智能个人 AI 助理
基于特征提取的盲人物体识别 [4]。SIFT（尺度不变特征）算法被提出来实现该解决方案。它不需要任何形式的图像转换。进行预处理以消除噪声和不均匀照明造成的挑战。然后借助局部特征提取方法找出兴趣点，并为其计算特征或向量和描述符。该算法有助于将图像表示为图像的兴趣点集合，这些图像对图像变换不变且对照明变化有部分影响。它克服了以前实现 RGB 到 HSI 转换的缺点，因为图像的复杂性不会影响性能。但是，所使用的算法是闭源的，很难在不同设备上实现。
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