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World File Search System盲测
mmwave Radar用于工业固定和移动应用中的安全感测
•环境鲁棒性：雷达传感器可以在灰尘，水分和极端温度的环境中可靠地运行。•材料穿透：雷达可以检测非金属障碍物（例如塑料或木材）后面的物体，从而增强了检测可靠性。•远距离和高精度：雷达传感器可有效地以高精度检测各个距离的物体。•对环境干扰的抵抗力：雷达技术受到阳光，雾或反射性表面等环境因素的影响，可能会损害其他传感器类型。•多功能性：雷达传感器可以在广泛的应用中部署，从守护固定机械到确保AGVS或AMR等移动设备的安全操作。3D和对运动的高灵敏度允许重新启动预防安全功能。
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高温超导薄膜与超导机理研究
当需要一个低噪声 ，超 稳定 ， 高分辨率的偏置电 压时 ， DC205 是您正确的选择 。 它的双极四象限 输出可提供具微伏分辨率的高达 100 伏电压。其 电流可达 50 mA 。在 4 线模式下 （ 远程感测 ）， 此仪器会校正引线电阻 ， 从而为您的负载提供 准确的电势。 DC205 在 24 小时内的输出稳定性 为出色的 ±1 ppm 。 采用线性电源 ， 用户完全无 需担心高频噪声。
多发性硬化症患者‘黑血’3D T1-...
材料与方法：使用从 232 名患有 MS、临床孤立综合征或放射学孤立综合征的患者获得的不同翻转角演变 (SPACE) 图像，对应用优化对比度进行采样完善性，并与标准 MPRAGE 和体积插值脑检查图像进行比较。在丘脑水平估计实质内静脉对比噪声比。由 2 名专家读者和 1 名初学者读者盲测对比增强病变。真阳性和假阳性由高级读者的共识决定。用 McNemar 检验和 OR 检验真阳性和假阳性频率差异和患者水平诊断概率。使用 Mann-Whitney U 和 x 2 检验比较对比噪声比和形态。
Robert（Rupert）Wu cl-dps：一种通过扩散后采样解决盲逆问题的对比学习方法
CSC488/2107H1 Compilers & Interpreters Fan Long Winter 2022 MAT496H1 Reading: Mathematics of Deep Learning Vardan Papyan Winter 2022 VIC493H1 Vic Capstone Research Colloquium Emanuel Istrate Year 2021-2022 CSC485/2501H1 Computational Linguistics Gerald Penn Autumn 2021 CSC495H1 Project: Continual Learning Florian Shkurti Autumn 2021 CSC498/475H5 Topics: Introduction to Reinforcement Learning Animesh Garg Autumn 2021 CSC384H1 Introduction to Artificial Intelligence Sonya Allin Summer 2021 CSC412/2506H1 Probabilistic Learning & Reasoning Jesse Bettencourt Winter 2021 CSC413/2516H1 Neural Networks & Deep Learning Jimmy L. Ba，Bo Wang Winter 2021 CSCD70H3编译器优化Gennady Pekhimenko Autumn 2020 CSC494H1项目：多模式夹应用程序Sanja Fidler Sanja Fidler，Amlan Kar Winter 2021 CSCC11 CCCC11 H.车队，布莱恩·陈（Bryan Chan）秋季2020 CSC369H1操作系统Karen Reid Aut 2020 CSC420H1图像理解理解Babak Taati，Morteza Rezanejad Aut 2020 hps391H1 1700年的数学历史，从1700年到现在的Sylvia Nickers thine 2020 CSC32224 HINCOMANG 1.算法设计，分析和复杂性Koushik PAL 2019 CSC300H1计算机与社会Mathew Zaleski，Ishtiaque Ahmed Ahmed Winter 2019 CSC336H1数值方法Kenneth R. Jackson R. Jackson R. Jackson Autumn 2018
儿童前庭诱发肌源性电位 (VEMP) 重测信度
前庭诱发肌源性电位 (VEMP) 通常用于评估前庭神经和耳石器官的两个部分 (1–5)。在成人中，可以通过气导或骨导刺激可靠地诱发 VEMP (6)；然而，尚未发表评估儿童 VEMP 可靠性的类似研究。VEMP 是对高强度刺激作出反应而诱发的肌肉电位 (1)。颈部 VEMP (cVEMP) 是从收缩的胸锁乳突肌 (SCM) 同侧记录的短潜伏期抑制反应，可提供有关囊和下前庭神经功能的信息 (1)。眼部 VEMP (oVEMP) 是从下斜肌对侧记录的兴奋反应，可提供有关椭圆囊和上前庭神经功能的信息 (7)。
采用人工智能的决策模型......
据专门从事人工智能分析的机构 Leong [12] 称，相关企业的一位官员表示，通过人工智能面试确定人才的准确率高达 82%。考虑到性格/能力测试的有效性为 30-40%，而非结构化面试的有效性低至 10%，这一水平非常高 [6]。人事经理指出，人工智能面试的一个显著优势是可以按照合理的标准进行招聘流程。虽然现有的盲测和 NCS 方法无法正确掌握应聘者的能力，而且结果会受到面试官的性格和偏好的影响，但人工智能面试可以有效提高面试的公平性和透明度 [13]。基于人工智能的招聘主要应用于以下领域：入职前评估、文档记录、面试评估和工作分配。至于评估
听力能力各异的个体中语音识别阈值材料的重测信度
摘要 语音识别阈值材料对听力损失程度广泛的个体的重测信度 Karin L. Caswell 杨百翰大学 沟通障碍系 理学硕士 本研究的目的是评估一份最新的数字记录的语音识别阈值 (SRT) 材料列表的重测信度。Chipman (2003) 确定了 33 个心理测量等同的扬抑格词，这些词在当今英语中经常出现。这些数字记录的单词用于根据美国言语-语言听力协会的指导方针确定 40 名参与者的 SRT。参与者的年龄在 19 至 83 岁之间，听力障碍从正常到严重不等。个人的纯音平均值将 16 名听力正常至轻度听力损失的参与者、12 名轻度听力损失的参与者和 12 名中度至重度听力损失的参与者分类。语音材料通过随机选择的一只耳朵呈现给参与者。在测试和重测条件下对同一只耳朵进行 SRT 测量。测试条件下的平均 SRT 为 22.7 dB HL，重测条件下的平均 SRT 为 22.8 dB HL，重测条件下的改进为 0.1 dB，但没有发现显着差异。使用修改后的方差方程确定重测信度，结果为 0.98，表明信度几乎完美。因此，对于新的 SRT 词，重测信度被确定为非常出色。