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World File Search System激光成像
人工智能辅助诊断在胃肠内镜领域的现状及未来挑战
注：NBI，窄带成像；FICE，富士智能彩色增强；BLI，蓝激光成像；LCI，联动彩色成像；SM2，黏膜下侵犯局限于500μm的胃癌；AUC，受试者工作特征曲线下面积。
神经外科中的共聚焦激光成像：基于荧光素钠的 CONVIVO 临床前和临床应用的全面回顾
鉴于脑肿瘤切除范围和术后生存率之间存在已确定的直接相关性，获得完整的切除组织至关重要。除了当前临床实践中引入的各种技术进步外，组织病理学研究仍然是确诊的黄金标准。冰冻切片分析仍然是最快速、最常用的术中组织病理学方法，可用于术中鉴别诊断。尽管如此，这种技术仍存在一些内在局限性，限制了其在手术期间获得实时诊断的整体潜力。在这种情况下，得益于在其他非神经外科领域进行的各种研究的结果，共聚焦激光技术被认为是一种在神经外科中获得近乎实时的术中组织学图像的有前途的方法。虽然在目前的神经外科实践中还远未常规实施，但相关文献正在迅速增加，最近有各种报告表明，该技术在临床前和临床环境中与荧光素钠静脉注射相结合，可用于识别脑肿瘤、微血管和肿瘤边缘。特别是在神经外科领域，在各种可用设备中，蔡司 CONVIVO 系统可能拥有最新和最多的实验研究来评估其实用性，该系统已被证实可用于识别脑肿瘤、提供诊断和区分健康组织和病理组织以及研究脑血管。本系统综述的主要目的是
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1。可选2。毛里西奥·塔拉蒂（Mauricio Turati），费利克斯·吉尔·卡拉斯科（Felix Gil-Carrasco），阿道夫·莫拉莱斯（Adolfo Morales），雨果·奎罗兹·梅尔卡多（Hugo Quiroz-Mercado），丹·安德森（Dan Anderson），乔治·马塞利诺（George Marcellino），乔治·舒尔（Georg Schuele），丹尼尔·帕拉克（Daniel Palanker）。“图案激光小梁成形术。”眼科外科手术激光成像2010; 41：538-545。3。Manish Nagpal等。al。，“使用532 nm标准激光与多运动模式扫描激光器的激光光凝用于糖尿病性视网膜病变的比较。“ Retina 30：452-458,2010
智能应用和葡萄栽培的数字技术
不断监视葡萄文化管理实践的长期影响并评估改善葡萄园业务环境足迹的机会。这与葡萄酒行业特别相关，因为种植者面临着由于气候变化，劳动力短缺和生产成本升级而造成的破坏性挑战。近年来，非侵入性数字技术的开发和测试已经进行了大量发展，其中一些技术已经证明了葡萄酒葡萄的种植，管理和收获的方式有所改善，以在环境和经济上可持续的方式生产优质的葡萄酒。在本文中，我们描述了许多传感技术，包括光谱，多光谱和高光谱成像，叶绿素荧光，热力计，电阻率，电阻率，激光成像检测和范围，以及计算机视觉以及平台以及通常安装或嵌入或嵌入到近端或远程监视的地方。人工智能，因为它可以作为将数据转换为葡萄种植者用于做出明智决定的不同信息的一种手段。使用这些技术的一个主要目标是为葡萄种植者和葡萄酒生产商获取并提供信息，作为通过更知名的决策过程改善土地和葡萄藤管理的基础。还描述了这些技术运作方式背后的原则。尽管这些技术具有巨大的种植者潜力，但它们的采用和使用将取决于用户友好的软件和设备，以及在范围内的可观成本。讨论了这些技术和葡萄园中的人工智能的当前和未来应用，讨论了有关土壤特性和地形，营养生长，树冠建筑，营养和水状态，害虫和疾病，作物预测，产量，果实组成，葡萄园采样，目标采样，目标管理和选择性收获。
智能应用和葡萄栽培的数字技术
不断监视葡萄文化管理实践的长期影响并评估改善葡萄园业务环境足迹的机会。这与葡萄酒行业特别相关，因为种植者面临着由于气候变化，劳动力短缺和生产成本升级而造成的破坏性挑战。近年来，非侵入性数字技术的开发和测试已经进行了大量发展，其中一些技术已经证明了葡萄酒葡萄的种植，管理和收获的方式有所改善，以在环境和经济上可持续的方式生产优质的葡萄酒。在本文中，我们描述了许多传感技术，包括光谱，多光谱和高光谱成像，叶绿素荧光，热力计，电阻率，电阻率，激光成像检测和范围，以及计算机视觉以及平台以及通常安装或嵌入或嵌入到近端或远程监视的地方。人工智能，因为它可以作为将数据转换为葡萄种植者用于做出明智决定的不同信息的一种手段。使用这些技术的一个主要目标是为葡萄种植者和葡萄酒生产商获取并提供信息，作为通过更知名的决策过程改善土地和葡萄藤管理的基础。还描述了这些技术运作方式背后的原则。尽管这些技术具有巨大的种植者潜力，但它们的采用和使用将取决于用户友好的软件和设备，以及在范围内的可观成本。讨论了这些技术和葡萄园中的人工智能的当前和未来应用，讨论了有关土壤特性和地形，营养生长，树冠建筑，营养和水状态，害虫和疾病，作物预测，产量，果实组成，葡萄园采样，目标采样，目标管理和选择性收获。
战斗识别
回报。使用武器需要准确识别敌方目标。美国空军增强型识别和传感激光雷达 (ERASER) ATD 旨在通过使用主动激光技术改进空中和地面目标的机载识别过程。该项目将集中于将 ERASER 激光和信号处理技术集成到试验机上进行飞行演示。ERASER 提供的目标识别将补充作战人员整体识别套件中的其他识别源。ERASER 将结合为地面目标识别开发的 2D 激光成像技术和 CID 算法。美国空军还将使用合成孔径和高距离分辨率技术改进空对地雷达成像 (AGRI) 战术雷达识别能力。海军打算开发一种利用多种目标信息源（合作和非合作）的复合 CID 能力。除了空军正在实施的 ERASER 和 AGRI 方法外，还有针对其他传感器模式（被动和主动）的相关自动目标识别 (ATR) 计划正在研究中；特别是替代合成孔径雷达 (SAR) ATR、特定发射器识别、精密电子支持测量和固态激光振动传感。美国海军非合作空中目标识别计划将演示基于多普勒的成像过程，以提供空中目标类别估计。美国海军沿海监视/移动目标识别计划将提供小型飞机成像的演示。美国海军激光 CID 项目使用激光测振、高距离分辨率 1D 剖面、2D 轮廓提取和依赖于优化激光源照射时独特目标反射率特征的技术。根据此 DTO，表面目标 ID 的退出标准是声明概率为 85%，识别置信概率为 98%。
战斗识别
回报。使用武器需要确定敌方身份。美国空军增强型识别和传感激光雷达 (ERASER) ATD 旨在通过使用主动激光技术改进空中和地面目标的机载识别过程。该计划的努力将集中在将 ERASER 激光和信号处理技术集成到试验机上进行飞行演示。ERASER 提供的目标 ID 将补充来自作战人员整体 ID 套件的其他 ID 源。ERASER 将结合为地面目标 ID 开发的 2D 激光成像技术和 CID 算法。美国空军还将使用合成孔径和高距离分辨率技术来提高空对地雷达成像 (AGRI) 战术雷达 ID 能力。海军打算开发一种综合 CID 能力，利用多种目标信息源（合作和非合作）。除了空军正在实施的 ERASER 和 AGRI 方法外，还有针对其他传感器模式（被动和主动）的相关自动目标识别 (ATR) 程序正在研究中；特别是替代合成孔径雷达 (SAR) ATR、特定发射器识别、精密电子支持测量和固态激光振动传感。美国海军非合作空中目标识别计划将演示基于多普勒的成像过程，以提供空中目标类别估计。美国海军沿海监视/移动目标识别计划将提供小型舰艇成像的演示。美国海军激光 CID 项目采用激光测振、高距离分辨率 1D 剖面、2D 轮廓提取以及依赖于优化激光源照射时独特目标反射率特性的技术。根据此 DTO，表面目标 ID 的退出标准是声明概率为 85%，识别置信概率为 98%。