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一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告...
Josie Fullerton在格拉斯哥大学获得了神经科学和生物医学科学MRE的理学学士学位。然后，她在Strathclyde大学完成了博士学位。凯特琳·科斯格罗夫（Caitlin Cosgrove）毕业于格拉斯哥大学（University of Glasgow），并获得了人类生物学的理学学士学位（荣誉）。她现在正处于英国心脏基金会（BHF）资助的博士学位计划的MRES轮换年中，她希望在此期间进行与细胞外囊泡（EV）衍生的缺血性中风中的MicroRNA有关的进一步研究。丽贝卡·鲁尼（Rebecca Rooney）是由BHF资助的格拉斯哥大学心血管科学的最后一年博士学位候选人，他调查了缺血性中风后电动汽车的作用。Lorraine的工作在英国格拉斯哥大学的心血管和医学科学研究所拥有一支研究团队。他们正在确定在缺血性中风的情况下利用装有治疗货物的电动汽车的潜力。她从Strathclyde大学获得了心血管药理学博士学位，并且已经是PI 15年了。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X.
摘要 - 碰撞警告系统（CWSS）已被认定为防止车辆碰撞的有效工具。现有系统主要根据单向方法（例如后端，横向和前向碰撞警告）提供安全警告。这样的系统不能在驾驶员的感知方面提供全面的方向增强。同时，由于单向CWSS的不清楚和重叠的激活区域，可能会错误地触发多种警告。多触发可能会使驾驶员对危险目标的位置感到困惑。为此，本文开发了基于空间状态的Omni方向碰撞警告系统（S-OCWS），旨在通过提供独特的警告来帮助驾驶员确定特定的危险。首先，从理论上讲，后端，侧向碰撞的操作域是区分的。基于空间状态和自身的相对运动状态和目标车辆实时的几何方法和严格的数学推导方法来实现这种区别。然后，使用时间到碰撞（TTC）建立理论上的全向碰撞警告模型，以阐明不同碰撞警告的激活条件。最后，在现场测试中验证了S-OCW的有效性。结果表明，S-OCW可以帮助驾驶员快速，适当地响应没有
停车像素：Python的城市空间优化愿景
摘要 - 随着城市化的加速和车辆数量的增加，对有效的停车管理系统的需求也会增长。本研究介绍了基于Python的停车空间检测应用程序的创建。该申请的目标是在指定的停车区内提供空置停车位的瞬时数据，从而完善停车经验并减轻交通拥堵。中央元素包括一个以用户为中心的接口，可促进各种设备之间的平稳互动，停车场布局的图形描述以及有关空间可用性的实时更新。核心功能在于使用图像处理技术和计算机视觉算法查明可用的停车位。摄像机集成和视频镜头分析根据预定义的标准确定空白空间。强大的后端逻辑保持了停车空间状态的动态数据库，并核对来自多个来源的冲突输入。该应用程序可以包装以在各种平台上分发，从而促进可访问性。持续改进和用户反馈机制可以迭代增强，以确保应用程序的功能随着时间的推移而发展。
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体而言，我们将两个轴突上的电压差假设为离子在空间叠加时的环境，认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲起始时间重置。在同步下，几个束同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这个模型下，仅根据胼胝体轴突的数量，我们估计每秒在这个白质束中可能准备和演化出多达 5000 万个量子态，远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。关键词
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体来说，假设两个轴突上的电压差是离子在空间叠加时的环境，我们认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲启动时间重置。在同步下，几个束会同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这一模型下，仅根据胼胝体轴突的数量[2]，我们估计每毫秒内，这一白质束中可能准备和演化出 1500 万个量子态，这一处理能力远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X. 一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告... 细胞外囊泡及其缺血性中风中的microRNA货物 使用3D多孔结构的超级电容器的开发 近距离光学天空理论 反复练习的反复发作的运动单位行为的变化 生物信息学中的简报 生成AI驱动的语义通信网络 强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统 辐射测量
摘要 - 马拉里亚是由感染雌性蚊子蚊子的寄生虫引起的，是一种严重的且潜在的致命疾病，是热带地区常见的。疾病控制程序依赖于树冠内各种垂直高度的蚊子的捕获。为了支持这种疟疾控制研究工作，该提议的解决方案旨在克服涉及攀岩和手动蚊子捕获的调用方法的局限性。本文介绍了一种新型无人机导航系统的开发，该系统旨在在树冠中收集蚊子样品。我们的解决方案通过使用立体声视觉深度摄像机和对象检测算法yolov7实现3D映射算法来构建解决方案，以准确识别树檐篷中的栖息地。开发的无人机导航算法采用获得的坐标来计划合适的飞行路径。我们评估了基础针孔摄像头模型的准确性，并进行了深度摄像头的校准，以提高深度精度。此外，我们分析了Yolov7培训配置，以最大程度地减少着陆点检测中的假阳性。结果证明了我们解决方案在捕获各种垂直高度的蚊子方面的有效性，为疟疾控制程序提供了宝贵的支持。索引术语 - 马拉里亚控制，计算机视觉，无人机导航，深度摄像头，机器学习