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中央浆膜脉络膜病的光学相干断层扫描术：血管模式和毛细血管流量密度的定量评估
抽象背景本研究旨在评估受中央浆膜脉络膜肾上腺病（CSC）影响的患者的光学相干层析造影血管造影（八八核血管造影）图像的血管模式和毛细血管流量密度（CFD）图。在这项回顾性队列研究中的方法，八颗（Angiovue rtvue Xr avanti，optovue）在基线时对CSC患者的两只眼睛的两只眼睛进行了3×3 mm黄斑扫描；对图像进行了细分，并将其与没有CSC的同伴以及年龄匹配的健康受试者进行了比较。八颗图像，以提供脉络膜毛细管变化的客观分级。通过自相关方法检查了八颗图像的纹理。导致CSC（40眼）的眼睛，我们发现了脉络膜毛细血管层脉管系统（CCL）的六种不同的形态模式，可能对应于OCT脉络膜脉络膜低反射性的不同等级和去率信号的八八八个。此外，八毛毛细管流量密度图显示在表面毛细血管丛中的毛细血管耗竭（p值= 0.0023），深血管网络（p值= <0.0001）和CCL中（p值= 0.0001）。在健康受试者中未观察到这种发现（13眼）。结论CSC中的OCTA是一个有用的工具，可以通过特定的CCL模式识别CSC的临床类型。此外，观察到CFD耗竭与内部视网膜层相关，表明内部血液视网膜屏障参与CSC。根据我们的结果，本文观察到的模式可能与疾病的不同临床亚型有关。
对速度制动器的能源发电的评论
1计算机科学与工程，1 Dayananda Sagar技术与管理学院，印度班加罗尔摘要：对可持续能源的需求不断增长，促使人们探索了创新解决方案，以产生可再生能源。 这项研究旨在利用嵌入在快速破坏者中的创新技术来利用车辆运动，以产生可再生电力。 通过利用压电材料，齿条机制和混合能源系统，该平台优化了为城市基础设施供电的能源转换。 基于IoT的集成监控系统会动态调整流量密度和环境因素，从而确保有效的能源使用。 这种可持续的能源解决方案不仅解决了能源需求的上升，而且还通过为路灯，物联网设备和其他低压应用程序提供动力来支持智能城市计划。 考虑到可扩展性和成本效益的设计，该平台为传统电力系统提供了可再生，适应性和环保的替代方案，从而促进了能源独立性并降低了环境影响。 它的潜力在于创建自我维持的城市生态系统，同时与全球可持续性目标保持一致。 关键字 - 可持续能源，压电传感器，速度断路器，能量收集，机架和小齿轮机构，可再生能源系统，物联网集成。1计算机科学与工程，1 Dayananda Sagar技术与管理学院，印度班加罗尔摘要：对可持续能源的需求不断增长，促使人们探索了创新解决方案，以产生可再生能源。这项研究旨在利用嵌入在快速破坏者中的创新技术来利用车辆运动，以产生可再生电力。通过利用压电材料，齿条机制和混合能源系统，该平台优化了为城市基础设施供电的能源转换。基于IoT的集成监控系统会动态调整流量密度和环境因素，从而确保有效的能源使用。这种可持续的能源解决方案不仅解决了能源需求的上升，而且还通过为路灯，物联网设备和其他低压应用程序提供动力来支持智能城市计划。考虑到可扩展性和成本效益的设计，该平台为传统电力系统提供了可再生，适应性和环保的替代方案，从而促进了能源独立性并降低了环境影响。它的潜力在于创建自我维持的城市生态系统，同时与全球可持续性目标保持一致。关键字 - 可持续能源，压电传感器，速度断路器，能量收集，机架和小齿轮机构，可再生能源系统，物联网集成。
朝着更绿色和可持续的空中操作-DR -NTU
摘要 - 航空出租车延误对全球机场和航空公司造成不利影响，导致航空拥堵，空中交通管制员/飞行员工作量，错过的乘客连接以及由于过多的油耗而导致的不利环境影响。有效解决出租车延误需要随机和不确定的空中运营，涵盖飞机的推力，滑行道运动和跑道起飞。随着混合模式跑道运营的实施（同一跑道上的到达）以适应预计的交通增长，预计Airside操作的复杂性将大大增加。在增加的交通需求增加，发展有效的倒退控制（也称为出发计量）（DM）的情况下，政策是一个具有挑战性的问题。dm是一个空中拥塞管理程序，它控制着出发的回压时间，旨在通过将出租车等待时间转移到大门来减少出租车延误。在混合模式跑道操作下，DM还必须保持足够的跑道压力（跑道附近的出发队列进行起飞），以利用即将到来的飞机蒸汽内的可用出发插槽。虽然高压率可能会导致出发队列的延长，但导致出租车延迟的增加，但低压率可能导致到达到达的流之间空的空位，从而导致跑道吞吐量减少。这项研究介绍了基于混合模式跑道操作的基于深的增强学习（DRL）的DM方法。我们在马尔可夫决策过程框架中提出了DM问题，并使用新加坡樟宜机场表面运动数据模拟Airside操作并评估不同的DM策略。使用时空事件图鉴定出预测性空中热点，并作为对DRL代理的观察。我们的基于DRL的DM方法利用推回率作为代理的行动和奖励成型，以动态调节推力率，以改善跑道利用率和不确定性下的出租车延迟管理。基于对其他基线的基于DRL的DM策略进行基准测试，证明了我们方法的出色性能，尤其是在高流量密度方案中。在新加坡樟宜机场的典型一天中，总部位于DRL的DM平均减少了1-3分钟的峰值出租车时间，节省了26.6％的燃油消耗，并有助于更环保和可持续的Airside行动。
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？