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神经：自动驾驶的神经渲染
神经辐射场（NERFS）在自动驾驶（AD）社区中广受欢迎。最近的方法显示了NERFS进行闭环模拟的潜力，广告系统的启动测试以及作为先进的培训数据增强技术的潜力。但是，现有的方法通常需要较长的训练时间，密集的语义范围或缺乏普遍性。这反过来妨碍了NERF的应用在大规模上应用于AD。在本文中，我们提出了一种针对动态AD数据量身定制的可靠的新型视图合成方法。我们的方法具有简单的网络设计，凸轮和激光镜头的广泛传感器建模 - 包括滚动快门，梁发散和射线掉落 - 并且适用于开箱即用的多个数据集。我们在五个受欢迎的广告数据集上验证其性能，从而实现最新的性能。为了鼓励进一步开发，我们公开发布了神经源源代码。
印度尼西亚海绵生物多样性
我在此指出，题为“印度尼西亚的海绵生物多样性：外围精子群中的海洋海绵的分类学和生态学”是我在监督委员会中的指导的真正工作（Ir.Rohani Ambo-Rappe，硕士作为促进者，教授博士ir。Jamaluddin Jompa，硕士 作为副企业-1和教授博士妮可·乔伊·德·沃格德（Nicole Joy de Voogd）作为联合宣传员2）。 这项科学工作尚未提交，也没有以任何形式提交给任何三级机构。 文本中提到了来自其他作者的作品或未发表的作品的源源或引用的信息来源，并在本论文的书目中说明了。 本论文的某些内容已发表在《期刊》（Zootaxa，vol。div。 5298，不。 1：1-74，doi：10.11646/Zootaxa.5298.1.1）作为专着，标题为“两个世纪的海绵（Perylum Porifera）在印度尼西亚（1820-2021）的分类学研究（1820-2021）：检查清单和书目和书目”。 如果将来证明了这一点，或者可以证明本论文的一部分是他人的工作，那么我愿意根据适用的规则对这些行为进行制裁。Jamaluddin Jompa，硕士作为副企业-1和教授博士妮可·乔伊·德·沃格德（Nicole Joy de Voogd）作为联合宣传员2）。这项科学工作尚未提交，也没有以任何形式提交给任何三级机构。文本中提到了来自其他作者的作品或未发表的作品的源源或引用的信息来源，并在本论文的书目中说明了。本论文的某些内容已发表在《期刊》（Zootaxa，vol。div。5298，不。 1：1-74，doi：10.11646/Zootaxa.5298.1.1）作为专着，标题为“两个世纪的海绵（Perylum Porifera）在印度尼西亚（1820-2021）的分类学研究（1820-2021）：检查清单和书目和书目”。 如果将来证明了这一点，或者可以证明本论文的一部分是他人的工作，那么我愿意根据适用的规则对这些行为进行制裁。5298，不。1：1-74，doi：10.11646/Zootaxa.5298.1.1）作为专着，标题为“两个世纪的海绵（Perylum Porifera）在印度尼西亚（1820-2021）的分类学研究（1820-2021）：检查清单和书目和书目”。如果将来证明了这一点，或者可以证明本论文的一部分是他人的工作，那么我愿意根据适用的规则对这些行为进行制裁。
使用工业补偿系统
摘要：本文提出了一种将拥有薪酬系统作为替代反应性电源源为电网操作过程的替代反应能源的方法。在报酬中，他们获得了基于市场的反应能力提供。目的是分析与中电压（10 kV-30 kV）AC网格相关的工业公司的反应性电力补偿系统的潜力，以提高分布网格的反应能力能力。提出了六家工业公司的测量方法和反应能力潜在的结果，以表征其反应能力潜力的数量和时间可用性。使用分散的反应能力电位的提出的方法是一种集中的反应幂控制方法，它基于最佳功率流（OPF）计算。基于线性编程的优化算法用于协调对实际需求调整的反应性检索。影响量是当前的网格状态（网格节点和电源线处的电压和负载流量储备）和反应性功率源的当前反应功率电位。应用程序示例显示了六家六家工业公司对模范中型电气电网的示例性中等电压的影响。
叶片切割蜜蜂（Ashmeadiella sculleni）物种占据了潜在的保护问题，蓝山国家森林
俄勒冈州的个体动物发生是由基于Natureserve指南（Natureserve 2024a），Orbic Expert Review以及其他考虑因素的分离距离来定义的，该物种以及与另一家机构使用的分离距离或跟踪方法相匹配的其他考虑因素。俄勒冈州的叶切割器蜜蜂的出现的默认分离距离为5 km；元素的发生（EOS）也可能由于地理障碍，宽阔的时间分离（例如，非常古老的，模糊的标本记录与最近的GIS映射站点）或管理单元（Orbic 2024）而分开。爱达荷州自然遗产计划记录可用于目标物种的数据。爱达荷州自然遗产计划记录了野生动植物观察数据，而不是出现，并且这些观察数据可能彼此紧密接近（IDFG 2023）。华盛顿天然遗产计划数据不适合动物，因为该计划无法维持稀有的动物记录（WNHP 2022）。来自观察数据集的源源不使用分离距离，并且可能在接近近距离处发生。易于识别时，仅报告了对位置的最新观察。
结合了来自人类和非人类来源的整个基因组测序数据：解决李斯特菌单核细胞增生疫苗爆发
摘要：单核细胞增生李斯特菌（LM）本质上是普遍存在的，并以其在生产过程中污染食物的能力而闻名。自2019年以来，荷兰已使用了对流行病学数据补充的食物和人分离株的整个基因组序列的实时监测，以提高（活跃）群集的源源的速度和成功率。在2019年1月至2023年5月之间进行了4至19例人类病例的九个群集。鱼类生产地点通常与李斯特菌病的爆发有关（六个簇），尽管其他类型的食品业务可能会面临类似的LM问题，因为生产过程和程序决定了风险。结果表明，食物样品中低水平的LM仍然可以与疾病有关。因此，对一群案件的调查和预防原则的部署有助于专注于安全食品并防止进一步的案件。食品业务中环境监测的良好做法可以尽早发现食品安全的潜在问题，并帮助食品企业采取适当的措施，例如清洁以防止LM再生长，从而未来爆发。
人工智能在运动医学应用的探索性研究
人工智能（AI）是利用大数据、深度学习算法、云计算等技术研究类脑智能的学科[1]，即利用机器解决人类大脑能够解决的问题。人工智能的发展经历了诞生、停滞和复苏的阶段。数据、算法和计算能力是人工智能应用发展的三大关键驱动力，推动了人工智能的快速发展。物联网、社交媒体和移动设备的快速扩张和广泛使用，导致全球生成和存储的数据量急剧增加，为深度学习训练和计算机视觉算法模型提供了源源不断的素材。LeNet 等神经网络模型和优化算法，以及随后的 AlexNet、ResNet、GAN 等改进，不断突破算法精度的界限[2,3]。数据处理速度不再是人工智能发展的瓶颈，而是进一步发展的强大驱动力。随着神经网络的逐步进化，人工智能的计算能力和计算能力正在不断提高，人工智能的发展也因此而蓬勃发展。
用压电纤维担架中的傅里叶域光学相干断层扫描中的伪影
收到2007年9月26日； 2008年2月15日修订； 2008年2月18日接受；发表于2008年3月4日（文档ID 87957）;发表于2008年3月31日，我们描述了一种扫描源源式光学相干断层扫描（OCT）系统，该系统启动了高速全速成像。我们实施了一个压电纤维担架，以在连续的A扫描之间产生定期的相移，从而引入了横向调制。然后，通过在轴向方向处理数据之前，在横向方向上执行傅立叶过滤来解决深度歧义。DC工件也被删除。关键因素是压电纤维担架可用于以高重复速率生成离散的相移。提出的实验设置是先前报道的B-M模式扫描光谱域OCT的一个改进版本，因为它不会产生其他伪像。这是一个简单且低成本的解决方案，可轻松应用伪影。©2008美国光学协会OCIS代码：110.4500，170.4500，100.5070。
干细胞衍生的外泌体治疗急性脊髓损伤：基于临床前证据的系统综述和荟萃分析
结果：总共使用235只大鼠在初步评估时评估运动型的恢复，并在接受外泌体治疗的人的后肢运动显着改善，如Basso-Beattie-Beattie-Bresnahan（BBB）得分统计学上显着增加所示，与该统计学上的显着提高（MD：1.26，95％，95％CI：1.1.14-1.1.1.1.1.38），p.1.1.1.1.1.38 ci：1.1.1.38，p.38，p <0.001.38，pp <0.01.38。这一趋势在21项研究的最终评估数据中持续存在，汇总分析证实了相似的结果（MD：1.56，95％CI：1.43–1.68，p <0.01）。漏斗图分析表明，基线和终点评估的合并BBB分数中的不对称性，表明潜在的出版偏差。外泌体源自骨髓，脂肪组织，脐带或人胎盘MSC。荟萃分析结果显示，在各种治疗时间点，这些MSC-外源源之间的治疗功效没有统计学上的显着差异。
dts0095-梁拆分器/组合器
光纤束拆分器用于将光从一个纤维分为两个或更多纤维。首先将输入纤维的光准直接发送，然后通过光束分裂的视频发送将其分为两部分。然后将结果输出梁聚焦到输出纤维中。1xn和2xn拆分器都可以以这种方式构建多达八个或以上的输出，而低回报损失和低插入损失。此设计非常灵活，使人们可以在不同端口上使用不同的纤维类型，并在内部使用不同的梁分离器光学器件。常规制造的定制设计结合了循环器，两极分化的溅射器和非极化拆分器。可以用永久连接到每个端口（辫子样式）的纤维或每个端口上的插座制成拆分器。我们还可以用Bui lt-In beamsplitters为激光或激光二极管源构建源源。有关详细信息，请联系Oz。
高灵敏度磁测小卫星设计...
我非常感谢 Jaan Praks 在整个项目中的指导以及许多富有启发性的讨论。我还要向 Andris Slavinskis 表示最诚挚的谢意，感谢他帮助我制定了最初的项目提案，以及 Pasi Yl¨a-Oijala 为本报告提供源源不断的评论和反馈。我还要感谢阿尔托大学空间技术小组的每个人，他们在需要时提供帮助和建议，以及许多有趣的对话。我要特别感谢 David Fischer 分享他的专业知识并帮助指导这个项目。他一直很乐意提供帮助，他的反馈和建议对将这个项目的工作提升到更高的水平非常有价值，我学到了很多东西。此外，我还要感谢所有帮助过我的朋友，让过去两年多的时间，无论是在基律纳还是赫尔辛基，都是一次精彩而难忘的经历。这里要提到的人太多了，无法一一列举，但我要感谢 Antonio、Johan、Flavia、Anne、Cornelis、Ric、Jonathan 和 Bj¨orn 在撰写本报告期间的陪伴和帮助。最后，但并非最不重要的是，我要感谢我的家人一直支持和鼓励我。我可以肯定地说，如果没有他们，我不会取得今天的成就。