XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据减少
在资源匮乏的环境下评估创伤性脑损伤患者的预后：提供者如何与 CRASH 风险计算器进行比较？
目的 创伤性脑损伤 (TBI) 是一种日益严重的全球健康问题，可以从预后模型中受益。对到医疗机构就诊的 TBI 患者进行风险分层可以支持有限资源的审慎使用。CRASH（严重头部受伤后随机使用皮质类固醇）模型是一种成熟的预后模型，旨在增强复杂的决策。作者当前的研究目标是更好地了解 TBI 患者的住院决策，并确定 CRASH 风险计算器的数据是否影响提供者对预后的评估。方法 作者使用模拟 TBI 病例进行了选择实验。所有参与医生都收到相同的病例，其中包括患者病史、生命体征和体格检查结果。一半的参与者还收到了 CRASH 风险评分。参与者被要求估计患者的预后并决定最佳的下一步治疗步骤。作者在乌干达的一家地区和一家国家转诊医院招募了 28 名参与 TBI 护理的医生作为便利样本。结果 对于模拟案例，14 天死亡和 6 个月不良结果的 CRASH 风险评分分别为 51.4%（95% CI 42.8%，59.8%）和 89.8%（95% CI 86.0%，92.6%）。总体而言，参与者在评估患者预后时过于乐观。获得 CRASH 风险评分的医生做出的风险估计比对照组医生的估计更接近该评分；对于缺乏经验的医生来说，这种影响更为明显。86% 的受访者选择手术作为最佳下一步措施。 结论 本研究是对 TBI 预后模型对资源匮乏环境下提供者风险估计的影响的一种新颖的评估。了解 CRASH 风险评分数据减少了医生的过度乐观预测，尤其是在缺乏经验的提供者中。
LA-ICP-MS
痕量元素签名的映射是地球科学和材料科学中扩展的工具，它允许研究实心材料以及可能不会被主要元素捕获的过程。在过去十年中，激光消融中的开发能力耦合质量 - 光谱法（LA-ICP-MS）功能现在可以实现原位元素映射的必要空间分辨率。用LA-ICP-MS获得二维，完全定量和地质有意义的数据仍然是一项艰巨的任务，并且一个特殊的障碍是对不均匀阶段的校准，例如化学分区的矿物质。这项工作提出了一种新型的方法，用于采用LA-ICP-QUAD Rupole MS（LA-ICP-QMS）的多元素映射的数据减少和图像生成方法，该方法在免费和开源软件Xmaptools中实现。提出了三个地质AP平原，以说明程序的好处。在不同的空间分辨率下，多次映射了来自Eclogitic样品（Lato Hills，Togo）和斜长石，K-Feldspar，k-feldspar的石榴石，k-feldspar，Biotite（El Oro Complex，Ecuador），以测试校准质量和化学检测能力。金红石，并在单个晶粒内显示了510至550℃的温度范围为510至550℃。通过与电子探针微分析（EPMA）获得的分区主要和次要元素图（石榴石，斜长石）和ti-in-biotite地热图图（EPMA）进行比较，通过与分区的主要和次要元素图（石榴石，斜长石）和Ti-In-Biotite地热度图（EPMA）进行比较来验证LA-ICP-MS方法的准确性。此外，此类地图也被记录得更快。使用LA-ICP-QM实现高达5μm的空间分辨率，这与报告的LA-ICP飞行器时间质谱法（LA-ICP-TOFMS）的分辨率相似，尽管以明显较低的习得速度。较低空间分辨率的地图提供了更好的化学检测能力，如较低的每像素检测极限（LOD）地图计算所证明的。像素分配策略和仪器条件也对地图质量有直接影响。我们建议将地图插入到方形像素上，其中像素由多个扫描组成以获得改进的检测能力。使用模拟LA-ICP-MS映射的基准测试表明，斑点大小以及扫描方向可以根据化学模式的特征大小而导致组成的变化。通过在REE中可见的石榴石中映射薄薄的环形环，并且这种综合偏移可以对例如扩散建模产生重大影响。新的软件解决方案提供了具有95％置信度的单像素LOD过滤的LA-ICP-MS图的多标准和可变组成校准，从而使用户可以同时量化主要和痕量元件的不均匀材料，并提高精度。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、