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World File Search System椭圆的
FACET：使用椭圆建模实现快速准确的基于事件的眼动追踪，实现扩展现实
摘要 — 眼动追踪是扩展现实 (XR) 中基于凝视的交互的关键技术，但传统的基于帧的系统难以满足 XR 对高精度、低延迟和低功耗的要求。事件摄像机由于其高时间分辨率和低功耗而提供了一种有前途的替代方案。在本文中，我们提出了 FACET（快速准确的基于事件的眼动追踪），这是一种端到端神经网络，可直接从事件数据输出瞳孔椭圆参数，针对实时 XR 应用进行了优化。椭圆输出可直接用于后续基于椭圆的瞳孔追踪器。我们通过扩展带注释的数据并将原始掩模标签转换为基于椭圆的注释来训练模型，从而增强了 EV-Eye 数据集。此外，采用了一种新颖的三角损失来解决角度不连续性问题，并提出了一种快速因果事件体积事件表示方法。在增强版 EV-Eye 测试集上，FACET 实现了平均瞳孔中心误差 0.20 像素，推理时间为 0.53 毫秒，与现有技术 EV-Eye 相比，像素误差和推理时间分别减少了 1.6 倍和 1.8 倍，参数和算术运算减少了 4.4 倍和 11.7 倍。代码可在 https://github.com/DeanJY/FACET 上找到。
量化行为以了解大脑
动物质心、椭圆和身份。最粗略地说，动物行为可以通过估计其质心（即中点或重心）随时间的位置来量化。这些质心轨迹被量化为图像坐标序列，反映了动物在其环境中的运动，可用于测量空间导航或运动行为。质心将动物视为一个点，无法捕捉其方向，但可以通过找到环绕动物的椭圆的长轴和短轴来增强这种描述（图 1b）。这是一种方便的通用描述，因为大多数具有中枢神经系统的动物都有相似的身体结构，其中脊髓或腹神经索在细长身体的中心形成一条线。估算质心和椭圆的经典方法主要依赖于背景减法，该算法识别属于动物（即前景）的图像像素，通过找到它们坐标的中点即可计算出质心。当背景与动物形成对比时（例如在背光场所），可以通过对图像强度进行简单的阈值处理来执行背景减法。如果背景是静态的，则可以通过查找中值图像帧来建模；但是，如果动物长时间不动，此方法通常会失败。经典方法采用稳健的算法来建模背景 1 ，但较新的方法已开始使用深度学习来更好地处理更复杂的背景，从而能够在更自然的条件下追踪动物 2 。将椭圆追踪扩展到多种动物使行为描述更加丰富，其中可以使用相对距离和方向等量来推断复杂的社会
太空通信技术的新趋势
6. 太空通信技术可用于解决全球覆盖问题，但从历史上看，它存在局限性。首先，为了使卫星持续停留在地球同一区域，它必须处于地球同步轨道。虽然这看起来很方便，但它阻止了卫星提供极地覆盖。3 这导致加拿大北极大部分地区的运营无法使用这些资产。通信卫星可以使用高度椭圆的轨道，因为虽然它们不会停留在地球上的同一位置，这会使地面站的跟踪变得复杂，但它们可以在两极上空停留很长时间。不幸的是，这种方法需要一组卫星来提供连续覆盖，而这在历史上已被证明是极其昂贵的，而且妥协会导致严重的覆盖缺口。
哥白尼成像微波辐射计 (CIMR) 任务...
更新了 ARA 的定义 36.5 GHz 信道 ARA 放宽至 0.75K，以与总不确定度计算 (MRD-240) 保持一致。MRD 中提供的总体不确定度计算定义 1-sigma 限制适用于稳定性要求 MRD-250、MRD-260、MRD-270 增加了关于极端海风中 L 波段测量操作使用的部分。更新了微波成像任务以包括 COWVR 任务。表 MRD-2 更新了 36.5 GHz 信道的新 ARA 值 0.75 K。完全修订了空间采样要求。MRD-190 和 MRD-200 进行了澄清和相应修改。添加了沿扫描和跨扫描定义 澄清了到海岸的距离定义 添加了瞬时视场 (IFOV) 定义 添加了仰角定义 添加了方位角定义 澄清了足迹和足迹椭圆的定义 添加了全波束定义 添加了旁瓣定义 澄清了宽波束效率定义
mRNA疫苗纳米植物和先天免疫
摘要：光学各向异性在塑造光学特性和设计尖端设备方面具有更高的灵活性。Quasi One维TA 2 NIS 5，具有巨大的光学各向异性，已用于新的激光器和传感器的开发中。在这项研究努力中，我们成功地采集了TA 2 NIS 5的完整介电张量，利用了Mueller基质光谱椭圆的先进技术，从而实现了对其光学各向异性的严格定量评估。结果表明TA 2 NIS 5展示了巨大的双重双重和二分色，ΔN最大值= 1.54和∆ K max = 1.80。这种追求还介绍了这种光学各向异性的基本基础，并借鉴了第一个原理计算和关键点分析的融合。TA 2 NIS 5的各向异性源于不同方向的光学跃迁的差异，并且被证明是由于van Hove的奇异性而没有激子效应。其巨大的光学各向异性有望在新型光学设备的设计中有用，并且物理机制的启示促进了其光学特性的调节。
生活习惯与代谢疾病之间的关系...
摘要：两个电极之间电势差会导致电流破坏该空间中气体的介电屏障，从而导致血浆排放称为电弧。因此，温度有光度和升高。电弧用于焊接，通常其中一个电极为圆柱形，直径较小，另一个则具有较大面积。由于这种配置，电弧的侧面具有铃的形状，并形成与工件接触的圆形印象（焊接池）。使用电磁力，可以改变这种圆形印象，完全改变行为，从而改变焊池的几何形状。本文介绍了用于电磁弧的电磁收缩设备的开发和构建，能够将印象的横截面从圆形变为椭圆形。文章中执行的步骤是对用于改变电弧形的电磁场的模拟，弧收缩装置的开发以及该电磁收缩在板上的珠子的应用。结果表明，电磁力将弧的横向轮廓从圆形变为椭圆形，从而使特定功率的增加和电弧的更精确取向。同样，改变椭圆的方向会导致珠子的渗透和宽度不同。
Davinci：金星大气模型比较
对贵重气体，化学和成像（Davinci）任务的深度大气维纳斯调查旨在回答关于使用大气下降探针Zephyr的金星起源的长期问题。Zephyr将是第一个探测山地山脉表面高分辨率航拍照片的探测器，它降落在Alpha Regio高地地区，该地区具有最古老的金星表面。Zephyr的下降轨迹决定了Alpha Regio的触地得分，这对于Davinci任务至关重要，取决于金星的大气特性和风。不幸的是，先前任务中金星的大气数据很少。因此，必须考虑从过去的飞行数据中考虑各种大气模型和场景，以预测Zephyr的飞行性能，特别是降落椭圆。为此，这项工作比较了三种大气模型：金星全球参考大气模型（Venus-gram），金星气候数据库（VCD）和由拉尔夫·洛伦兹（Ralph Lorenz）开发的经验风模型用于Davinci轨迹模拟和建模。本文比较了这些大气模型的不同大气特性和风的平均值和变化。此外，这项工作结合了大气特性和金星克的风变化与基于洛伦兹的模型的风，具有更大的压力金星风色散，可以进行更保守的轨迹分析。此外，这项工作依赖于达平奇（Davinci）着陆椭圆的大小作为指标，以衡量轨迹分析将如何与金星大气的大气特性和风变化。
心率变异性有助于对系统性硬化症中的表型进行分类
我们旨在开发系统性硬化症（SSC）子类型分类器工具，以在患者的床边使用。我们比较了静止（5分钟）的心率变异性（HRV），并响应于具有弥漫性（n = 16，DCSSC）和有限（n = 38，LCSSC）的患者（n = 58）的正抑制（5分钟）（n = 58）。在时间，频率和非线性域中从Beat-Beat RR间隔中评估HRV。DCSSC组与LCSSC组不同，主要是较高的心率（HR）和较低的HRV，在depubitus和正稳态条件下。站立机动降低了HR标准偏差（SD_HR），Poincaré拟合椭圆的RR间隔图（SD2）的主要轴长以及DCSSC组中的相关维度（CORDIM），而LCSSC组中这些HRV索引增加了（P = 0.004，P = 0.004，p = 0.002，以及增加了这些HRV指数。我们确定了5个最有用和判别的HRV变量。We then compared 341 classifying models (1 to 5 variables combinations × 11 classifier algorithms) according to mean squared error, logloss, sensitivity, specificity, precision, accuracy, area under curve of the ROC-curves and F1-score.f1得分范围从最佳1-可添加模型的0.823到4个变量最佳模型的最大0.947。最具体和精确的模型包括SD_HR，SD2和Cordim。总而言之，我们提供了高性能分类模型，能够从ECG记录中区分易于在床边执行的有限皮肤SSC子类型。模型基于1至5 HRV索引用作自主综合影响心脏活动的非线性标记。
基于视觉效果的异常检测MRI脑图像 - Alzheimer疾病分析
摘要：近年来，医学图像分析在早期阶段检测疾病方面起着至关重要的作用。医疗图像迅速用于解决人类问题的各种应用。因此，需要复杂的医疗特征来开发诊断系统供医生提供更好的治疗。传统的异常检测方法遭受给定数据中异常区域的错误识别。视觉效果检测方法用于定位异常，以提高拟议工作的准确性。本研究探讨了视觉显着性图在阿尔茨海默氏病（AD）分类中的作用。自下而上的显着性对应于图像特征，而自上而下的显着性在磁共振成像（MRI）脑图像中使用域知识。提出的方法的新颖性在于使用椭圆形局部二进制模式描述符进行低级MRI表征。类似椭圆的拓扑有助于从不同方向获取特征信息。在不同方向上广泛定向特征覆盖了微模式。阿尔茨海默氏病阶段的大脑区域是从显着图中分类的。多内核学习（MKL）和简单而有效的MKL（SEMKL）用于从正常对照组中对阿尔茨海默氏病进行分类。所提出的方法使用了绿洲数据集，并将实验结果与八种最先进的方法进行了比较。提出的基于视觉显着性的异常检测在准确性，敏感性，特殊性和F量的方面产生可靠的结果。