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3D 地面激光扫描仪用于复制真实的军事...
1。引言具有越来越多的技术在建模和仿真领域可用，激光扫描仪使用户能够重新创建真实对象和/或环境的3D模型。这样的结果允许在虚拟和建设性仿真中使用3D模型，目的是进行何种分析以及支持基于仿真的设计和系统采集。对象以非常高的精度复制（即从120 m检测点少于1 mm的错误率），然后将它们放入模拟场景中。如今，激光扫描仪是多功能且用户友好的工具，旨在在3D型号的准确性及其外观之间进行良好的权衡，作为模拟场景的一部分。这是通过与激光扫描仪一起工作的相机拍摄的图片获得的。在整个论文中所解释的过程中，获得最终结果的过程非常简单，很快，很少有运营商的参与度。本文提出的应用程序示例与从3D陆地激光（北约罗马北约建模与模拟中心的财产）进行的意大利军队创建了称为“ Freccia”的军用装甲车。车辆的整体尺寸为8.6 m，宽度为2,9 m，高度为3 m。作为任何军用车辆，Freccia车辆非常复杂，包括许多相关结构
交叉真实的光泽kerberos在大GPU簇上 - eofs
字节）。•LUSTER依靠旧的SUNRPC实现来进行密钥缓存管理（GSS）。•NFS过去存在相同的问题，最终切换到全新的实现（GSSPROXY）。•LUSTER是重复使用已经存在的Identity upcall缓存，但这需要大量适应性。
人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
从多指双极晶体管中的测量数据中提取真实的手指温度
摘要 - 在此简介中，我们提出了一种逐步策略，以准确估计基于硅的多纤维双极晶体管结构中的纤维温度，从常规的调查中。首先，我们在给定的环境温度下提取几乎零动力的自加热电阻（r TH，II（t a））和热耦合因子（C IJ（t a））。现在，通过将叠加原理应用于几乎零功率的这些变量上，其中保留了热扩散方程的线性，我们估计有效的热电阻（r th，i（t a））和相应的修订后的效率温度t i（t a）。最后，Kirchhoff在T I（t a）上的trans形得出每个纤维处的真实温度（t i（t a，p d））。所提出的提取技术自动包括晶体管结构中存在的后端金属层和不同类型的沟渠的影响。该技术是针对具有不同发射极尺寸的双极晶体管的3D TCAD模拟结果验证的，然后应用于从stmicroelectronics B5T技术中从最先进的多纤维sige HBT获得的实际测量数据。可以观察到，原始测量数据在40 mW左右的叠加量低估了真正的纤维温度约10％。
SIM到真实的移动机器人导航策略，从虚拟眼睛的视觉中学习
摘要 - 恰好在具有最小碰撞的无构建环境中引导软机器人仍然是软机器人的开放挑战。当环境未知时，可能无法用于模拟和操作的导航的事先运动计划。本文提出了一种新颖的SIM到真实方法，可在模拟开放框架体系结构（SOFA）下的静态环境中指导电缆驱动的软机器人。SCE-NARIO的目的是在简化的横向气管插管过程中类似于其中一个步骤，在该过程中，机器人气管管由灵活的视频辅助内窥镜/stylet引导到上层气管larynx位置。在沙发中，我们采用二次编程逆求器来获得基于机器人模型的内窥镜/Stylet操纵的无碰撞运动策略，并编码与眼睛的视觉。然后，我们使用闭环非线性自动回收前模型（NARX）网络将虚拟视觉和关节空间运动识别的解剖学特征与关节空间相关联。之后，我们将学习的知识转移到机器人原型中，期望它仅根据其眼睛的视觉自动自动地在新的幻影环境中导航到所需的位置。实验结果表明，我们的软机器人可以根据从虚拟环境中学到的知识，在最小的碰撞运动中有效地通过非结构化的幻影训练到所需的位置。结果表明，闭环NARX预测和由SOFA引用的机器人电缆和棱镜关节空间运动之间的平均R平均系数为0.963和0.997。眼神的视线还表现出机器人尖端和震颤之间的良好对齐方式。
S100B蛋白在非转移性皮肤黑色素瘤患者的随访中有用吗？真实的队列研究
2015年1月至2020年12月。数据是从前瞻性收集的黑色素瘤数据库和电子健康记录中得出的，包括基线人口统计学，疾病特征和血清S100B水平和随访时的血清S100B水平。所有副手都给了他们的
真实的派对：
一般而言，RPI被理解为具有受益或从法律诉讼中受益或获取的实体的人。In the IPR context, the PTAB's America Invents Act (AIA) Trial Practice Guide, which governs IPR and PGR proceedings, notes that “[t]he core functions of the ‘real party- in-interest' and ‘privies' requirements are to assist members of the Board in identifying potential conflicts, and to assure proper application of the statutory estoppel provisions.”[1] The Trial Practice Guide states that the PTAB is guided by common law principles and that the inquiry is “highly fact-dependent” and often considers whether entities “exercised or could have exercised control.”[2] Just a few years ago, in Applications in Internet Time ( AIT ), the U.S. Court of Appeals for the Federal Circuit instructed that “[d]etermining whether a non-party is a ‘real party in interest' demands a flexible approach that takes into account both equitable and practical considerations, with an eye toward determining whether the non-party [3]虽然联邦巡回赛规定了PTAB的某些考虑，以评估当事方是否是RPI，但它使用广泛而非限制的语言，但最终对党派是否有一些不确定的语言来评估PTAB的某些注意事项。
egosim：运动和活动期间的egecentric多视图模拟器和真实的型摄像机的真实数据集
对计算机视觉中以自我为中心任务的研究主要集中在标题相机上，例如鱼眼摄像机或沉浸式耳机内的嵌入式相机。我们认为，越来越多的光学传感器的微型化将导致相机在各个位置的多产摄像机中的多产。这将为计算机视觉中的确定任务带来新的观点，并使关键领域（例如人类运动跟踪，身体姿势估计或行动识别）尤其是针对下半身，通常会被遮挡。在本文中，我们介绍了Egosim，这是一种新颖的人体镜头相机的模拟器，该相机从佩戴者的身体上从多个角度产生了逼真的自我中心效果图。Egosim的关键特征是它使用真实的运动捕获数据来渲染运动伪像，这在手臂或腿部的摄像机中尤其明显。此外，我们还介绍了多款镜头的数据集，该数据集来自六个身体上的相机和地面真实真实的全身3D姿势：119小时的数据是从四个高效率的虚拟环境中的积极运动序列得出的，我们使用13个Gopro的5小时的运动范围和3 g的运动来增强，这些数据来自5小时，并从13个小时内增强。 套装。我们通过训练仅端到端视频3D姿势估计网络来证明Egosim的有效性。分析其域间隙，我们表明我们的数据集和模拟器大大帮助推断现实世界数据。EgoSim代码和MultieGoview数据集：https：//siplab.org/projects/egosim
合成数据：跨媒体测量的非常真实的途径
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