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衰老与经济：政治和政策机制的文献综述
抽象的人口衰老以及工作年龄人口的下降代表了全球人口的深刻变化。老龄化人口对先进民主国家的经济产生了哪些政治后果？为了解决这个问题，我们使用基于网络的社区检测算法和手动编码进行了广泛的系统文献审查，以选择近150篇文章。我们发现，该领域的研究通常集中在一些机制上，因此（通过设计）无法识别现有知识中的差距或评估文献不同链之间的相互作用。我们的评论表明，衰老对包括选举行为，社会政策偏好和公共支出在内的各种领域具有重要意义。综上所述，人口老龄化的政治后果以前可能忽略了对经济成果的间接影响。未来的研究应检查人口老龄化如何以影响经济的方式塑造政治动态和政策选择。
基于Patch-Antenna的结构应变测量，使用应用于USRP
摘要 - 使用频谱传感和射频识别技术的新结构健康监测（SHM）计划提出了衡量结构性应变。与高端设备相比，涉及通用软件无线电外围设备（USRP）的拟议程序为这类测量方法提供了一种经济的替代方案，而该方法可以实现更灵活的数据处理。应变检测的整体系统由三个主要部分组成：1）斑块天线作为应变的传感器； 2）USRP作为测量工具； 3）用于数据处理的计算机。由于天线长度的变化，斑块天线可用于通过探视谐振频移来测量结构应变。在本文中，我们使用应用于USRP的优化能量检测算法来检测贴片天线的光谱，最终测量结果表明，斑块天线传感器具有应变敏感性1.7678 kHz/ µε，而测量值的误差和应力值之间的误差和2.4443的真实值是2.4443％的计算机。
边缘检测量子：...
量子图像处理是一个研究字段，探讨了量子计算和算法用于图像处理任务（例如图像编码和边缘检测）的使用。尽管经典的边缘检测算法的性能相当出色并且非常有效，但在具有高分辨率图像的大型数据集时，它们的距离越慢。量子计算有望在各个部门提供显着的性能提升和突破。量子Hadamard Edge检测（QHED）算法在恒定的时间复杂性下工作，因此比任何经典算法都快得多。但是，原始QHED算法设计用于量子概率图像编码（QPIE），主要用于二进制图像。本文通过结合编码量子图像（FRQI）的灵活表示和修改的QHED算法来提出新的方案。在这项工作中提出了一种改进的边缘轮廓方法，与传统的QHED算法相比，该工作使对象轮廓输出和更准确的边缘检测。
aetina_power用自动运输的安全海上导航
AETINA的基于GPU的MXM（指定为M3A2000-VYX-A1）解决了这一要求。它支持-40°C至85°C的广泛温度范围，并具有强大的涂层，即使在恶劣的海上条件下，也可以确保可靠的操作。由于MXM对误差校正代码（ECC）的支持，对象检测算法的积分不可或缺。通过检测和纠正数据错误，减轻系统崩溃或数据损坏的风险， ECC Bolster系统的精度和可靠性。 因此，自主船可以根据精确的对象检测结果实时安全导航。 这种改进大大减少了海上事故，并简化了商品和交通的流程，从而增强了整体便利性。ECC Bolster系统的精度和可靠性。因此，自主船可以根据精确的对象检测结果实时安全导航。这种改进大大减少了海上事故，并简化了商品和交通的流程，从而增强了整体便利性。
使用裂缝检测对钢筋混凝土构件建筑结构进行脆弱性评估
摘要 — 地震发生后，出于各种原因，需要立即进入受损建筑物，包括紧急搜救、建筑物稳定和修复以及抢救和取回财物。然而，进入受损建筑物总是存在风险，而且进一步的结构倒塌往往会造成更多的受害者。本文提出了一种自动检测和分析混凝土表面数字图像中裂缝的图像处理技术。图像处理技术自动测量裂缝特征，包括宽度、长度、方向和裂缝模式。根据混凝土表面裂缝的性质、方向和行为，对建筑物进行脆弱性评估。使用各种边缘检测算法来查找裂缝。连接像素标记用于裂缝的细节分析。因此，使用裂缝检测对 RCC 建筑物进行了脆弱性评估。使用 Gorkha 地震影响的建筑物裂缝图像测试了算法。将结果与市政当局的脆弱性决策进行了比较，发现结果非常准确。
机场监视雷达 (ASR-9) 风切变处理器
1991 年 7 月和 8 月，在奥兰多国际机场对联邦航空管理局机场监视雷达 (ASR-9) 上附加的风切变处理器 (WSP) 进行了运行测试。通过测试，可以定量评估 WSP 的信号处理和风切变检测算法，并让空中交通管制员及其主管反馈系统的优势和劣势。测试期间的雷暴活动非常激烈；在 53 个测试日中，有 40 天低空风切变影响了跑道或进近/离场走廊。与之前对美国东南部 WSP 的评估一样，微下击暴流检测性能非常可靠。测试期间影响奥兰多机场的强微下击暴流中有 95% 以上被系统检测到。测试期间的阵风锋检测虽然在操作上有用，但考虑到 WSP 基本反射率和径向速度数据中阵风锋特征的质量，其可靠性并不如预期。随后开发的“机器智能”阵风锋算法显著提高了检测能力。操作测试的结果正在用于 WSP 的持续改进。
使用脑电信号检测和分类癫痫发作技术的最新研究
摘要：早期检测和分类癫痫发作对计算机辅助设备和最新医疗物联网 (IoMT) 设备的分析、监测和诊断大有裨益，这一点怎么强调也不为过。这些应用的成功在很大程度上取决于所采用的检测和分类技术的准确性。多年来，人们研究、提出和开发了多种方法。本文研究了过去十年的各种癫痫发作检测算法和分类，包括传统技术和最新的深度学习算法。它还讨论了癫痫样检测作为实现意识障碍 (DOC) 高级诊断及其理解的步骤之一。对所研究的不同算法进行了性能比较，并探讨了它们的优缺点。从我们的调查来看，最近人们非常关注探索深度学习算法在癫痫发作检测和分类中的有效性，这些算法还用于图像处理和分类等其他领域。混合深度学习也得到了探索，其中 CNN-RNN 最受欢迎。
在2025年接受德克萨斯州奥斯汀市的IEEE PES股东大会（PES GM 2025）接受，使用STO
摘要 - 本文引入了一种分布式的应急检测算法，用于使用随机混合系统（SHS）模型在功率分配系统中检测不可观察的意外情况。我们旨在应对分销网络中有限测量能力的挑战，这些挑战限制了迅速检测意外事件的能力。我们将分布网络连接，负载馈线，PV和电池储能系统（BESS）混合资源的动力学结合到完全相关的SHS模型中，该模型代表分布系统作为意外情况下不同结构之间的随机切换系统。我们表明，SHS模型中的跳跃对应于物理功率网格中的突发事件。我们基于幅度调制输入（MAMI）采用探测方法，以使意外情况可检测到。通过对样本分布系统的模拟来验证所提出的方法的有效性。索引术语 - PV-BESS，分布系统，不可检测的偶性，随机混合系统，偶然性检测。
使用4D雷达和视觉融合增强了3D对象检测，并进行分割辅助
4D雷达对复杂的照明和不利天气条件表现出鲁棒性，与3D目标检测相比提供了独特的数据特征。但是，由于4D雷达点云的稀疏性，大多数3D目标检测算法的性能受到限制。为了解决这个问题，本文提出了一个基于细粒点云segmentation的3D对象检测模型。我们的方法首先使用雷达参考点模块丰富了点云数据，以补偿其稀疏性。然后将点云呈现，并通过简单的分割网络提取语义信息。最后，通过使用注意机制融合点云特征和半信息来实现3D对象检测。在VOD数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型达到了平均平均精确度（MAP），比验证集的基线高5％，自行车的4％显着提高，山雀的改善为8％。这些结果通过基于激光雷达的模型缩小了性能差距，突出了我们分割辅助检测方法的效果。源代码可在https://github.com/huniki/rvasanet.git.git
比较缺陷检测的图像处理技术
抽象缺陷检测是制造业中的一个关键质量控制过程，旨在在吸引客户之前识别和分类产品的缺陷或异常。传统的手动检查方法是耗时，劳动力密集的，容易出现人为错误。本文提供了基于图像的缺陷检测算法的全面概述，包括传统的图像处理技术，机器学习算法和深度学习模型。该研究分析了各种应用程序和数据集中每种方法的优势，局限性和性能。结果表明，尽管传统方法和机器学习算法提供可靠的缺陷检测，但深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），但具有出色的准确性和鲁棒性。但是，深度学习模型需要大量的计算资源和大量的标记数据进行培训。本文强调了根据特定的应用要求，数据特征和计算约束选择最合适的方法的重要性。此外，它讨论了未来的研究机会，例如开发更健壮和广义的算法，利用多模式数据，改善模型的可解释性以及实现实时和边缘计算解决方案。