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510 的 POS |艾普兰尼克斯
POS AV 是用于机载直接地理定位的首屈一指的商业 GNSS 惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用，每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向，并在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。实时或使用高效的 POSPac 移动测绘套件 (MMS) 软件进行后期处理，数据可用于将传感器数据精确地地理定位到地球或本地测绘框架，而无需地面信息，从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作，尤其是在恶劣环境和快速响应能力下，在这些环境中，地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。
POS 510 | Applanix
POS AV 是用于机载直接地理配准的最重要的商用 GNSS 惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用，每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向，在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。实时或使用高效的 POSPac Mobile Mapping Suite (MMS) 软件进行后期处理，数据可用于将传感器数据准确地地理配准到地球或本地测绘框架，而无需地面信息，从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作，特别是在恶劣环境和快速响应能力下，地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。
POS AV 510 | Applanix
POS AV 是用于机载直接地理定位的首屈一指的商业 GNSS 惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用，每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向，并在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。实时或使用高效的 POSPac 移动测绘套件 (MMS) 软件进行后期处理，数据可用于将传感器数据精确地地理定位到地球或本地测绘框架，而无需地面信息，从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作，尤其是在恶劣环境和快速响应能力下，在这些环境中，地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。
510 的 POS |艾普兰尼克斯
POS AV 是用于机载直接地理定位的首屈一指的商业 GNSS 惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用，每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向，并在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。实时或使用高效的 POSPac 移动测绘套件 (MMS) 软件进行后期处理，数据可用于将传感器数据精确地地理定位到地球或本地测绘框架，而无需地面信息，从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作，尤其是在恶劣环境和快速响应能力下，在这些环境中，地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。
混合动力汽车充电器的建模
混合动力汽车的插头由电池中存储的能量驱动。通过导电AC充电方法，电动汽车供应设备（EVSE）连接到电动汽车（EV），用于为电池充电。除了收费外，还可以帮助创建可信赖的设备地面跟踪和交换EVSE之间的控制数据。本文讨论了EV和EVSE之间的电气和物理接口，以促进用于快速充电混合动力汽车的机载充电器的导电充电和设计。该项目的目的是根据汽车行业标准设计EV和EVSE之间的接口系统，并使用MATLAB软件设计3.45 kW板载充电器的原型。可以通过对电池电池充电进行建模，用于提供推进扭矩，并通过充电器电压和电流水平的各个阶段进行控制，并可以控制充电。
— 可再生能源和水应用的 SCADA
• 灵活且可扩展的系统架构，支持广泛的应用和要求 • 从中央控制室到地理分布的站点的远程监控和控制 • 使用集成的标准通信协议采集和控制数据以连接到多个不同的系统 • 高性能 HMI，可集中、统一地查看整个网络运行情况 • 根据 EEMUA 191 和 ISA 18.2 要求，通过高级报警管理实现异常情况感知 • 集成信息管理，将数据转换为有意义的信息，用于实时业务决策 • 移动操作，可随时随地访问数据 • 集成 GIS，用于交互式探索空间和过程信息 • 用于预测分析和云计算的边缘计算和大数据分析平台 • 工程提供高效工程、配置、管理、保护、调试和维护任何 SCADA 系统组件所需的所有功能 • 轻松与第三方系统集成，实现与企业级系统（如制造执行（MES）和分布式控制）共享数据 • 内置安全性，确保安全可靠的运营环境
协调和控制转移 - 欧洲空中航行安全组织
协调是将航班控制权移交给另一个连续的 ATS 单位或控制部门的过程的一部分。要进行协调，需要事先做好一些基本准备：ATC 单位提供飞行计划和控制数据、单位之间的地对地通信设施、协议书 (LoA)、责任区 (AoR) 和随后的空域边界，这些都会导致航班控制权的转移。在接受 ATC 单位时，必须了解即将到来的航班，这就是通知。在 ATC 单位，作为协调过程的一部分，各个航班的数据传递可以通过电话或连接飞行数据处理系统 (FDPS) 来进行，后者已在很大程度上取代了口头估计。国际民航组织定义的飞行阶段是为了确保通知阶段的时间和内容标准，从而确保航班身份。协调是确认先前商定的条件导致控制权转移 (TOC) 的一部分；或者提出替代条件，接收 ATS 单位必须同意这些条件后才能进行 TOC。
杨森 COVID-19 疫苗
撤销 EUA 是保护公众健康或安全适当的做法（FD&C 法案第 564(g)(2)(C) 节）。由于 FDA 了解到 Janssen 不打算再根据 EUA 在美国提供 Janssen COVID-19 疫苗，并且 Janssen 已请求 FDA 撤销 Janssen COVID-19 疫苗的 EUA，因此根据 FD&C 法案第 564(g)(2)(C) 节，撤销 EUA 是保护公众健康或安全适当的做法。关于过期 Janssen COVID-19 疫苗的处置，医疗保健提供者和医疗保健机构可以在 CDC 网站上找到有关处置过期批次的信息。例如，参考：COVID-19 疫苗接种提供者要求和支持 | CDC 此外，Janssen 提交了一份提案，内容涉及提交授权后安全信息，以及在 EUA 27205 被撤销后提交目前根据 EUA 授权条件所要求的更新的化学、制造和控制数据。 FDA 审查了该提案并要求修改，Janssen 同意实施。三、结论：
![arXiv:2209.07162v1 [eess.IV] 2022 年 9 月 15 日 - UCL Discovery](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9ab78f982675c2568ba85e311a07e3e5528c4c07.webp)
arXiv:2209.07162v1 [eess.IV] 2022 年 9 月 15 日 - UCL Discovery
摘要。深度神经网络在医学图像分析方面取得了显著突破。然而，由于其数据量巨大，医学成像项目中的适度数据集大小可能会阻碍其全部潜力的发挥。生成合成数据提供了一种有前途的替代方案，可以补充训练数据集并开展更大规模的医学图像研究。扩散模型最近通过生成逼真的合成图像引起了计算机视觉界的关注。在本研究中，我们探索使用潜在扩散模型从高分辨率 3D 脑图像生成合成图像。我们使用来自英国生物库数据集 (N=31,740) 的 T1w MRI 图像来训练我们的模型，以了解脑图像的概率分布，这些分布以年龄、性别和脑结构体积等协变量为条件。我们发现我们的模型创建了逼真的数据，并且我们可以使用条件变量有效地控制数据生成。除此之外，我们还创建了一个包含 100,000 张大脑图像的合成数据集，并将其公开给科学界。
AI-CardioCare：基于人工智能的心脏健康监测设备
摘要 — 心脏疾病是全球主要死亡原因之一，早期诊断心脏病有助于减轻疾病负担。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的设备，该设备可以基于深度学习技术自动实时诊断心脏疾病。心音 (心音图) 信号由定制设计的听诊器采集，信号经过处理后使用 AI 方法进行分析，以对四种主要心脏疾病 (主动脉瓣狭窄、二尖瓣反流、二尖瓣狭窄和二尖瓣脱垂) 进行分类。从这些信号的分析中，我们得到了两个基于深度学习的神经网络、一维 (1-D) 卷积神经网络 (CNN) 和基于频谱图的 2-D-CNN 模型，它们已与低成本单板处理器集成在一起，形成一个独立设备。所有数据处理都在单个硬件设置中完成，并提供用户界面，允许用户控制数据的可访问性和可见性以生成诊断报告。因此，所开发的设备已被证明是一种适合医疗专业人员和家庭个人使用的有价值的低成本诊断工具。