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通过雾进行成像在诸如自动驾驶汽车,增强驾驶,飞行飞机,直升机,无人机和火车等工具中具有重要的应用。在这里我们表明,从雾反射的光的时间填充具有分布(伽马),该分布与从雾(高斯)遮住的物体所反映的光中不同。这有助于区分背景光子与雾和信号光子从遮挡物体反射的信号光子之间。基于此观察结果,我们恢复了被密集,动态和异质雾阻塞的场景的反射和深度。对于实际用例,成像系统以最小的占地面积为单位的反射模式设计,并基于LiDAR硬件。特别是,我们使用单个光子雪崩二极管(SPAD)摄像机,该摄像头将计入单个检测到的光子。在没有先验知识的情况下,开发了一个概率计算框架,以估计雾化本身的雾性特性。其他解决方案是基于雷达的,该雷达遭受分辨率较差(由于长波长)的障碍,或者按时门控遭受较低的信噪比。建议的技术在雾室中产生的多种雾密度中进行了实验评估。它在可见度为37厘米时演示了离相机57厘米的恢复对象。在这种情况下,它以5厘米的分辨率恢复了深度,并且场景反映了PSNR和3的4DB的反射。4×SSIM的重建质量随时间推移门控技术。4×SSIM的重建质量随时间推移门控技术。
“CS Porter 是一位极富想象力的加拿大犯罪小说作家的笔名,她的故事发生在加拿大沿海省份一个未命名的乡村地区。小说的主角是一名女性警察,她是一名凶杀侦探,名叫 Kes Morris,她从最近的大城市(当然没有命名)被派去侦破一起极其残忍的谋杀案。在 Kes 坚定的调查下,第一起谋杀案被揭露,可以说是连环杀手的阴谋的开端。严格来说,这本书是一部警察程序剧,但 Kes 为团队的其他成员(全都是男性)发号施令。她是一个了不起的角色,理论上愿意交朋友,但故意孤单一人,不允许任何人“突破让她完成工作的坚强外表”。这是一份非常有灵感的工作。”——《多伦多星报》
“C.S. Porter 是一位极富想象力的加拿大犯罪小说作家的笔名,她的故事发生在加拿大沿海省份一个未命名的乡村地区。这部作品的主角是一名女性警察,她是一名名叫 Kes Morris 的凶杀侦探,她从最近的大城市(当然没有命名)被派去侦破一起极其残忍的谋杀案。在 Kes 坚定的调查手法下,第一起谋杀案被揭露为连环杀手的开场白。严格来说,这本书是一部警察程序剧,但 Kes 为团队其他成员(他们全都是男性)发号施令。她是一个了不起的人物,理论上愿意交朋友,但故意孤身一人,不允许任何人“打破让她完成工作的坚强外表”。这是一份非常有灵感的工作。” – 多伦多星报
Bijal P. Trivedi是一位出色的科学作家和记者,以其能够将复杂的科学概念转化为引人入胜且可访问的叙述的能力而闻名。具有分子生物学和生物化学的背景,她为写作带来了独特的理解和专业知识。Trivedi为众多著名的出版物做出了贡献,包括Discover Magazine,National Geographing和Scientific American,她的作品获得了良好的好评。她的处女作《盐 *呼吸 *》将她的科学敏锐度与她的讲故事的能力相结合,以探索囊性纤维化研究的突破性进步。Trivedi致力于揭示科学发现背后的人类故事,这突显了她对科学和富有同情心的新闻业的承诺。
胆汁盐水解酶(BSH)是一种细菌酶(EC 3.5.1.24),它启动了胆汁酸(BAS)的至关重要的解偶(BAS),这是它们通过肠道微生物转化为二级BAS的过程。最近的进步已经深入研究了BAS,将它们视为能够调节宿主中脂质和糖代谢的内分泌分子。在这篇综述中,我们阐明了这项丰富的研究如何扩大我们对BSH以外的BAS和肠道微生物群之间复杂机制的理解,这是益生菌乳酸杆菌的降胆固醇症的影响。我们强调了各种乳酸杆菌的扩展范围,并且在体外和体内都具有证实的胆固醇活性,与BSH活性相关。此外,还提供了研究肠道菌群和乳杆菌中BSH基因的基因组和元基因组研究的摘要,可作为选择潜在的乳酸菌益生菌的附加工具。
“CS Porter 是一位极富想象力的加拿大犯罪小说作家的笔名,她的故事发生在加拿大沿海省份一个未命名的乡村地区。小说的主角是一名女性警察,她是一名凶杀侦探,名叫 Kes Morris,她从最近的大城市(当然没有命名)被派去侦破一起极其残忍的谋杀案。在 Kes 坚定的调查下,第一起谋杀案被揭露,可以说是连环杀手的阴谋的开端。严格来说,这本书是一部警察程序剧,但 Kes 为团队的其他成员(全都是男性)发号施令。她是一个了不起的角色,理论上愿意交朋友,但故意孤单一人,不允许任何人“突破让她完成工作的坚强外表”。这是一份非常有灵感的工作。”——《多伦多星报》
摘要 汽车导航严重依赖于自由空间检测。不幸的是,传统方法在恶劣的天气条件下会遇到困难,尤其是在白天。本文提出了一种解决方案,使用对比度恢复方法对车载摄像头捕获的图像进行处理。在几个方面,所提出的方法都推动了现有技术的进步。首先,通过计算最短路线图,可以更好地分割感兴趣的雾区域。其次,一起计算雾密度和地平线位置。然后,该方法通过假设道路平坦并检测垂直物体来恢复道路的对比度。最后,通过分割车辆前方的连通分量来确定自由空间区域。为了预测该方法的有效性,进行了实验验证。在从车载摄像头捕获的视频序列中提取的样本图像上显示了各种结果。所提出的方法是对依赖颜色分割和立体视觉的现有自由空间区域检测方法的补充。