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World File Search System检测设备
基于水下计算机视觉的视频溺水检测设备
抽象溺水是一个重要的公共健康问题。视频溺水检测算法是找到溺水受害者的有用工具。但是，溺水研究研究的三个挑战通常会遇到：缺乏实际的溺水视频数据，微妙的早期溺水特征以及缺乏实时时间。在本文中，作者提出了一个水下计算机视觉的溺水检测装置，该检测设备由嵌入式AI设备，相机和防水外壳组成，以解决上述问题。检测设备利用Jetson Nano的高性能计算通过在获得的水下视频流中提出的溺水检测算法实现溺水事件的实时检测。所提出的溺水检测算法主要由两个阶段组成：在第一步中，成功地解决了周围环境的干扰，并为视频溺水检测提供了值得信赖的基础，Yolov5N网络用于根据溺水者的特征来检测近事实的人体。在第二阶段，作者提出了一个基于深层高斯模型，用于快速特征向量检测。轻巧的DDN与高斯模型相结合，以检测高级语义特征的异常，该功能具有更高的鲁棒性，并解决了缺乏溺水视频的缺乏。实验结果表明，所提出的溺水检测算法具有良好的全面性能和实际应用值。
液体闪烁计数器用户手册 - 哥伦比亚|研究
32 p（磷）14.3天β注意，除I-125和I-131以外的所有其他均为纯beta发射器。beta排放通常是低或非常低的能量，尽管有时可以通过γ辐射检测设备（例如Geiger-Mueller计数器）检测发射，但化合物本身可以轻松地通过周围环境和覆盖在检测设备上吸收能量。LSC是一种完善的测量方法。本手册的目标是为用户提供基本信息和知识，以充分利用该工具。闪烁检测液体闪烁是在称为闪烁鸡尾酒的冷凝介质中检测电离辐射。放射性材料腐烂期间发出的颗粒或光子以大量的动能穿越鸡尾酒。当粒子或光子与鸡尾酒中的分子相互作用时，当它们激发或电离靶分子时，它们的动能会减少。激发分子通过发光返回基态。这种光被鸡尾酒中的其他分子捕获，这些分子将其转化为可以通过检测器收集和扩增的光（图1）。电子电路分析所获得的信号，并将数据转化为发射粒子或光子的放射性材料和能量的衰减速率。
安装指南
所有制冷剂系统都可以接受以下泄漏检测方法。电子泄漏探测器可用于检测制冷剂泄漏，但在易燃制冷剂的情况下，灵敏度可能不足，或者可能需要重新校准。（检测设备应在无制冷剂区域进行校准。）确保检测器不是点火的潜在来源，并且适合使用的制冷剂。泄漏检测设备应设置为LFL的百分比。应校准用使用的制冷剂，并固定适当的天然气百分比（最高25％）。泄漏检测流体也适用于大多数制冷剂，但应避免使用含有氯的洗涤剂，因为氯可能与制冷剂反应并腐蚀铜管工作。注意泄漏检测流体的示例是气泡法，如果怀疑泄漏，则所有裸火被删除/熄灭。如果发现需要腌制的制冷剂泄漏，则应从系统中回收所有制冷剂，或在远离泄漏的系统的一部分中隔离（通过关闭阀）隔离（通过关闭阀门）。去除制冷剂应遵循本手册中概述的程序。
基于纺织品的干脑电图电极的现状
神经系统疾病是指大脑、脊柱以及连接大脑、脊柱的神经所发生的疾病 [1]。神经系统疾病有 600 多种 [2]，例如脑肿瘤、癫痫、帕金森病、中风以及一些不太常见的疾病，例如额颞叶痴呆。针对个体患者疾病的医疗治疗最终可能会降低死亡率并改善生活质量；然而，为此，必须客观量化每种疾病及其对治疗的反应。此外，脑病患者无法识别疾病的开始，也无法感知正在发生的事情。因此，应使用能够客观评估癫痫发作频率和针对个体患者量身定制治疗的疾病检测设备。快速识别和治疗可能通过闭环系统降低发病率和死亡率。然而，没有一种检测设备可以检测到所有疾病类型。因此，选择疾病检测设备时应考虑患者特定的疾病。例如，每种类型的癫痫发作都由一种或多种同时或连续发生的现象组成。可用于评估临床特征的两个主要组成部分是运动和生理信号。运动是指特定身体部位以特定方式移动以检测疾病，可以使用加速度计 [3,4]、表面肌电图 (sEMG) [5]、视频监控 [6] 或癫痫警报犬 [7] 进行识别。生理信号包括心率、呼吸频率、心电图 (ECG) 可检测到的出汗和温度、探索性数据分析 (EDA) 出汗、腕带温度和
