XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监测的
昆虫监测的立体事件相机技术
摘要：为了调查昆虫种群下降的原因，需要一个监测系统，该系统会在很长一段时间内自动记录昆虫活动和其他环境因素。因此，我们使用带有两个事件摄像机的基于传感器的方法。在本文中，我们描述了系统，可以记录的视图量以及用于昆虫检测的数据库。我们还介绍了开发的加工管道的各个步骤，以进行昆虫监测。为提取昆虫轨迹，测试了基于U-NET的分割。为此，使用四种不同的编码类型将50毫秒内的事件转化为帧表示。经过测试的直方图编码以0.897的昆虫分割和0.967的植物运动和噪声部件的F1得分获得了最佳结果。然后将检测到的轨迹转化为4D表示，包括深度，并可视化。
建立定量月经周期监测的黄金标准
Abstract: Background and Objectives : The Quantum Menstrual Health Monitoring Study will mea- sure four key reproductive hormones in the urine (follicle-stimulating hormone, FSH; estrone-3- glucuronide, E 1 3G; luteinizing hormone, LH; and pregnanediol glucuronide, PDG) to characterize patterns that predict and confirm ovulation, referenced to正常循环的参与者，血清激素和超声排卵日的金标准。这些正常周期将提供参考，以与多囊卵巢综合征（PCOS）和运动员的受试者中的不规则周期进行比较。材料和方法：参与者将跟踪其月经周期3个月，并配备一个家庭尿激素监测仪（MIRA监测器）以预测排卵。排卵的日子将与社区诊所完成的连续超声一起确认。尿液结果将与血清激素值进行比较。将使用自定义应用程序确定月经健康的其他标记，例如出血模式和温度变化。将招募三个小组。第1组将包括具有一致的常规循环长度（在24-38天之间）的那些，并将与两组不规则循环长度（周期长度变化增加且周期更长）进行比较。第2组将包括患有多囊卵巢综合征（PCOS）的患有不规则周期和第3组的人，将包括参加不规则循环的高水平运动的人。结论：预计对月经周期的精确监测会影响想要提高月经健康素养的个人，并指导有关生育能力的决策。假设：MIRA监测的定量尿激素模式将与血清激素水平准确相关，并将在具有常规循环以及不规则循环的患者中预测（使用LH）和构造（带有PDG）（带有PDG）的超声排卵日。理由：一旦超声验证完成，具有定制应用程序的MIRA监视器之类的工具可能会成为对月经周期的远程和远程临床监测的新标准，而无需使用劳动力密集型滤泡超声超声或遵循血清激素的变化。
物种种群监测的定量全球综述
本文已被接受以进行出版和进行完整的同行评审，但并未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1111/cobi.13721。本文受版权保护。保留所有权利。
水产养殖水质监测的技术进步：简短
引言水产养殖是世界上增长最快的食品生产领域。它已经提供了全球所有鱼类的50％，预计到2030年将成为鱼类的主要来源。目前，印度在水产养殖中仅次于中国第二名，而在渔业生产中，这是第三名。在2014年，该国的估计鱼类产量约为488万吨，其全国GDP为1.07％，农业GDP为5.30％（Ayyappan，2014； Dubey等，2018； Ngasotter等，2020）。另一方面，根据国家渔业政策（2020年）的报告，估计印度的总渔业潜力为2231万吨，对整个国家GDP贡献了1.07％。尽管增长了，但一些问题，例如疾病，低产量，高投入成本和环境挑战正在影响水产养殖（国家渔业政策，2020年）。水质决定水产养殖项目是否会成功还是失败，因为鱼类的所有活动都完全依赖于它，因为它们需要呼吸，喂养，成长，
微控制器基于健康状况监测的电动汽车电池交换
摘要 - 在当今世界上，电气车受到范围，长时间充电时间和电力故障的因素的限制。电动车辆中电动车辆的主要缺点用于电动机的电源。我们借助于在这里交换电池来克服这个问题，我们使用了两个电池。因此，要更改此问题，我们使用的是使用原型模型的电池交换方法。电池1已经充电，电池2正在以车辆的运行速度充电。我们在车轮中使用发电机。如果电池1排放排放，则将自动交换电池1到电池2的电池电量。也将使用发电机充电电源电池。发电机是将机械能转换为电能的。也可以在此处使用放置在驾驶员安全带中的心跳传感器来监视驾驶员的健康。如果驾驶员心率有任何异常，则传感器将信号发送给微控制器，该信号会将消息发送给有关人员。
对机器人环境监测的决策理论方法的调查
环境监测是一个至关重要的领域，包括各种应用，包括海洋探索，野生动植物保护，生态系统评估和空气质量监测。从无法访问的位置和充满挑战的环境中收集准确，及时的数据是理解和解决环境问题的问题。机器人通过在前所未有的时空尺度上启用数据收集来提供有希望的解决方案。然而，仅依靠远程运行是不实际的，并限制了环境监测工作的效率和有效性。自主权在解锁机器人的全部潜力中起着关键作用，使其可以在复杂的环境中独立和聪明地操作。这项调查重点介绍了澳大利亚环境监测机器人中的高级决策问题。高水平的决策涉及战略计划和协调以优化数据收集。解决这些挑战使机器人可以在各种环境监测应用程序中自主浏览，探索和收集科学数据。尽管自动环境观察具有潜在的好处，但仍必须克服一些研究挑战。第一个挑战
海上和海洋结构健康监测的最新进展
本文讨论了海上和海洋结构中结构健康监测 (SHM) 方法的最新进展。大多数 SHM 方法都是为陆上基础设施开发的。很少有研究将 SHM 技术应用于海上和海洋结构。本文旨在填补这一空白，并强调在海上和海洋结构中实施 SHM 方法的挑战。本研究对在石油钻井平台、海上风力涡轮机结构、海底系统、船舶、管道等中建立 SHM 模型的可用技术进行了分类。此外，最近出版物中提出的想法的功能分为三大类：基于模型的方法、基于振动的方法和数字孪生方法。本文回顾了最近开发的新型信号处理和机器学习算法，并讨论了它们的能力。本文还介绍和讨论了基于视觉和基于种群的方法中开发的方法。本文的目的是为在海上和海洋结构中选择和建立 SHM 提供指导。
破坏性持续血糖监测的关键试验 (...
爱尔兰都柏林（2025 年 1 月 28 日）—— Trinity Biotech plc（纳斯达克股票代码：TRIB）是一家商业阶段的生物技术公司，专注于人体诊断和糖尿病管理解决方案，包括可穿戴生物传感器，今天宣布了其下一代连续血糖监测 (CGM) 系统的最新关键前临床试验的令人信服的结果。该关键前临床试验包括 30 名糖尿病患者（主要是 1 型糖尿病患者），代表着 Trinity 在提供经济实惠的高性能 CGM 技术这一使命中的一个重要里程碑。Trinity Biotech 重新设计的人体工程学模块化设备具有可重复使用的涂抹器和可充电的可穿戴发射器，可消除昂贵的一次性组件，同时提供无缝的用户体验。通过使用更耐用、可重复使用的组件，并借助 Trinity 专有的自插入传感器技术，Trinity CGM 旨在以比当今两大制造商低得多的成本提供护理。通过解决可负担性问题（采用这种改变生活的技术的一个主要障碍），Trinity 的创新方法有可能将 CGM 技术带给数百万被市场排除在外的个人。这种颠覆性的设计不仅扩大了使用范围，而且重新定义了 CGM 领域的可持续性，进一步使 Trinity 的解决方案有别于目前的市场领导者。Trinity Biotech 首席执行官 John Gillard 表示：“我们相信，我们的专利技术（具有模块化、环保设计和尖端传感器性能）代表了 CGM 市场的范式转变，预计到 2029 年将超过 200 亿美元。我们正在开发一种 CGM 系统，它不仅高度准确，而且价格实惠且用户友好。”“两家最大的 CGM 制造商目前每年的销售额约为 110 亿美元，服务的用户总数仅为 1000 万，不到全球 8 亿糖尿病患者的 2%。这反映出一个市场受到现有技术高成本的制约。通过提供大幅降低成本同时保持顶级性能的解决方案，我们相信我们可以大大扩展 CGM 设备的使用范围，并充分释放这个服务不足的市场的潜力。”
使用天然气泄漏检测器监测的好处
当市政当局考虑如何最好地实施这项新标准时，他们必须自己评估两个关键问题：设备必须硬接线吗？设备是否应该受到监控？硬接线的要求通常会阻止现有房屋成为强制要求的一部分，并增加成本。由于硬接线设备仍可能因电源问题而离线，而无人知晓，因此它们仍占每年火灾死亡人数的 6%。1 如果设备因任何原因离线，监控设备会及时通知；在发生气体泄漏时，它们会向急救人员提供气体泄漏位置和浓度的精确通知，从而安全、快速、高效地补救气体泄漏。它们会在几秒钟内通知急救人员，即使居民不在家，并且通过提供住宅内的气体浓度，为消防员和公用事业工人提供有关建筑物即将爆炸的可能性的重要信息。市政当局需要权衡这些优势与成本。
朝着全球昆虫生物多样性监测的工具包
1 German Centre for Integrative Biodiversity Research Halle-Jena-Leipzig, Puschstrasse 4, Leipzig 04103, Germany 2 Department of Computer Science, Martin-Luther-University Halle-Wittenberg, Von-Seckendorff-Platz 1 06120 Halle, Germany 3 Department of Ecosystem Services, Helmholtz-Centre for Environmental Research - UFZ, Permoserstr.15，莱比锡04318，德国4弗里德里希·席勒大学耶拿大学，生物多样性研究所，多恩伯格·斯特劳斯·斯特劳斯特（DornburgerStraße）159，耶拿（Jena）07743，德国5号，德国5个生物学系，马尔堡大学动物生态学系，马尔堡大学，卡尔·沃尔·弗里斯·弗里斯·弗里斯·弗里斯·弗里斯·斯特拉·斯特拉·斯特拉·斯特拉·斯特拉斯8，马尔伯格35043，c. MøllersEllé8，Aarhus C 8000，丹麦7号北极研究中心，奥勒斯大学，Ole蠕虫Allé1，Aarhus C 8000，丹麦8日生生态学系，瑞典农业科学大学生态学系（SLU），ULLSVäg18b，UllsVäg18b，Uppsala 75651，瑞典语和瑞典语环境，瑞典语和演奏。科学，FI-00014赫尔辛基大学，赫尔辛基，芬兰10科学系，Biometrio.earth，Schoenemann-Str博士。38, Saarbrücken 66123 Deutschland, Germany 11 Swiss Federal Research Institute WSL, Zürcherstrasse 111, Birmensdorf CH-8903, Switzerland 12 Swiss Ornithological Institute, Seerose 1, Sempach 6204, Switzerland 13 Institute for Biodiversity and Ecosystem Dynamics, Sciencepark 904, Amsterdam 1098 XH，荷兰14环境系统科学系，苏黎世，苏黎世，Universitätstrasse16苏黎世8092，瑞士