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pengaruh dosis有效微生物-4（EM4）
本研究旨在研究有效微生物4（EM4）剂量之间相互作用的影响，以及年轻椰子皮的发酵持续时间作为干成分，粗纤维和粗蛋白的饲料。所使用的研究方法是一种具有完整的随机设计实验（RAL）的方法，该实验的2x3阶乘模式具有3个复制。因子A是施用EM4的剂量（5％和10％），而因子B是发酵的长度（6、12和18天）。观察到的变量是干成分，粗纤维候选物和粗蛋白含量的含量。结果表明，与干成分，粗纤维和粗蛋白的含量，因子A（EM4剂量）（EM4剂量）（发酵时间）之间没有相互作用。因子A（剂量EM4）针对粗蛋白显示出显着不同的结果（P <0.05），但针对干材料和粗纤维没有显着差异（P> 0.05）。虽然B因子对粗纤维和粗蛋白非常重要（P <0.01），但与干材料没有显着差异。基于研究的结果，可以得出结论，EM4剂量与发酵长度之间没有相互作用。但是，EM4的剂量高达5％的原油蛋白比10％的剂量（4％：2.83％）更高。最佳效果是在6天发酵时间获得的，干材料为26.63％，粗纤34.15％，粗蛋白4.83％。
IEO2021 焦点问题：钢铁行业潜在脱碳路径的能源影响
粗钢是钢熔炼后的第一种固态，适合进一步加工和转化，可通过两种方式生产（图 1）。这两种工艺通常都遵循两个步骤：1）炼铁——用还原剂将铁矿石（氧化铁）还原为铁；2）炼钢——在炉中将铁转化为钢。更具体地说，这两种工艺使用：1）煤、高炉 (BF)、生铁（纯铁产品）和碱性氧气顶吹转炉 (BOF) 或 2) 合成气（合成气）——氢气 (H2) 和一氧化碳 (CO) 的混合物、竖炉或回转窑、直接还原铁 (DRI) 和电弧炉 (EAF)。目前，大约三分之二的粗钢是通过 BF-BOF 工艺生产的，该工艺使用高炉生产铁，然后使用 BOF 将铁转化为粗钢——其中很大一部分是高品质原始（非回收）粗钢。其余三分之一的粗钢由电弧炉生产。尽管电弧炉使用废钢生产当今大部分再生钢，但它们也可以使用直接还原铁生产原钢。
CC274XR-Q1，CC274XP-Q1 AutomotivesImplelink™Bluetooth®5.4低能无线MCU数据表（Rev. A）
Ti的DP83TC817S-q1上的高级功能可以使用精确时间协议（PTP）恢复传入的中心时钟。设备的集成输入/输出触发了雷达的框架，在几个雷达上及时提供了同步的雷达框架。此同步框架被传达回雷达电子控制单元。DP83TC817S-Q1然后测量接收到的雷达帧的频率偏移，在下一个帧周期中纠正了雷达频率偏移，并同步了频域中的后续帧。在时间域和频域中的同步使中央ADAS MCU能够使用很少的后处理中从传感器中提取的数据，并且比软件级同步提供了更高的准确性。
一种结合 AI 和 SFM 算法的匹配移动方法，用于历史电影镜头
关键词：物体检测、神经网络、摄像机跟踪、摄影测量、文化遗产、度量质量评估 摘要：寻找适合摄影测量的材料是文化遗产记录的关键部分。摄影测量可用于生成经过度量认证的 3D 模型。当文化遗产丢失时，历史电影镜头档案中包含的材料对于记录特别有用。在本研究中，提出了一种创新的匹配移动方法，旨在利用人工智能和 SfM 算法来识别从电影镜头中提取的出现丢失古迹的帧，这些帧适合用摄影测量处理以进行 3D 重建。首先，通过训练物体检测神经网络对视频中的文化遗产进行识别和跟踪。然后，使用包含古迹的边界框的坐标自动提取检测到的帧。通过仅选择从同一场景的多个角度拍摄的照片并分析边界框位置随时间的变化来识别相机运动。需要进一步检查材料以仅选择序列并消除来自不同历史时期的单帧和图像。在此过程之后，仅自动选择正确的帧并用摄影测量法处理，并评估获得的 3D 模型的质量。本研究中实验的方法代表了文化遗产领域的一种强大工具，因为它可以自动选择适合摄影测量的材料。此外，它提供了可以扩展到其他领域的重要见解。
主动 3D 成像激光雷达相机
1 激光雷达技术 相位检测 2 波长 860 nm 3 深度范围 可达 12 米 4 深度精度 < 10 cm，范围可达 5 米 5 更新率（摄像头） 5 Fps 6 FOV 90ºx60º 7 每帧 3D 点数 每帧 76800 个点 8 尺寸 370 x 275 x 246 mm 9 重量 8 Kg
CANFD Bridge 智能桥梁
4.3.1 CAN ................................................................................................................ 15 4.3.2 故障回复示例 ................................................................................................ 18 4.3.3 基本转发示例 ................................................................................................ 20 4.3.4 过滤 ................................................................................................................ 21 4.3.5 帧映射 ............................................................................................................. 22 4.3.6 帧映射示例 ................................................................................................ 24 4.3.7 合并 ............................................................................................................. 25 4.3.8 合并示例 ............................................................................................................. 27 4.3.9 拆分 ............................................................................................................. 28 4.3.10 拆分示例 ............................................................................................................. 29 4.4 设备状态获取和报告 ............................................................................................. 32
如何使用 SAMRH71 Space Wire 外围设备
Space Wire 框图包含以下内容： • 2 x LVDS 链路：用于与 Space Wire 网络进行通信 • 三个主连接，用于 Space Wire 外设与芯片其余部分（处理器、内存和外设）之间的通信 – Rx1 用于接收 Space Wire 帧 – Tx1 用于传输 Space Wire 帧 – 远程内存访问协议 (RMAP) 用于接收 RMAP 命令。如果满足配置条件，它会自动接受命令并发送回复（如果请求） • 内部路由器将 Space Wire 数据包从源（SpaceWire 链路、RMAP 和发射器）重定向到目标（SpaceWire 链路、RMAP 和接收器） • TCH 块支持 Space Wire 时间码帧
使用加固学习的手术期转变
摘要。在微创手术中，视频分析的手术工作流程分割是一个经过深入研究的主题。传统的AP-PRACH将其定义为多类分类问题，其中各个视频帧被归因于手术期标签。我们引入了一种新颖的加固学习公式，以用于离线相过渡检索。我们没有试图对每个视频框架进行分类，而是确定每个相变的时间框架。通过构造，我们的模型不会产生虚假和嘈杂的相变，而是连续的相位块。我们研究了该模型的两种不同配置。第一个不需要在视频中处理所有框架（在2个不同的应用程序中仅<60％和<20％的帧），而在最先进的准确性下略微产生结果。第二个配置处理所有视频帧，并以可比的计算成本优于最先进的框架。我们将方法与公共数据集Cholec80上的最近基于框架的最高框架方法Tecno和Trans-Svnet进行了比较，也将腹腔镜sapocococopopopopopopopopopopexy的内部数据集进行了比较。我们同时执行基于帧的（准确性，精度，重新调用和F1得分），也可以对我们的算法进行基于事件的（事件比率）评估。
使用平行投影对空间线性阵列扫描仪场景进行极线重采样
摘要 对极重采样旨在生成共轭点位于同一行的归一化图像。这一特性使得归一化影像对于自动影像匹配、空中三角测量、DEM 和正射影像生成以及立体观看等许多应用都十分重要。传统上，归一化过程的输入媒体是帧相机捕获的数字影像。这些影像可以通过扫描模拟照片获得，也可以直接由数码相机捕获。与模拟相机相比，当前的数码帧相机提供的图像格式更小。在这方面，线阵扫描仪正在成为二维数码帧相机的可行替代品。然而，线阵扫描仪的成像几何比帧相机更复杂。一般而言，线阵扫描仪的成像几何会产生非直线的对极线。此外，根据忠实描述成像过程的严格模型对捕获的场景进行对极重采样需要了解内部和外部传感器特性以及物体空间的数字高程模型 (DEM)。最近，平行投影已成为一种替代模型，用于近似具有窄视场角的高空扫描仪的成像几何。与严格模型相比，平行投影模型不需要
通过事件增强多模态实现图像去遮挡...
摘要：透过密集遮挡重建场景图像是一项重要但具有挑战性的任务。传统的基于帧的图像去遮挡方法在面对极其密集的遮挡时可能会导致致命的错误，因为有限的输入遮挡帧中缺乏有效的信息。事件相机是受生物启发的视觉传感器，它以高时间分辨率异步记录每个像素的亮度变化。然而，仅从事件流合成图像是不适当的，因为事件流中只记录了亮度变化，而初始亮度是未知的。在本文中，我们提出了一种事件增强的多模态融合混合网络用于图像去遮挡，它使用事件流提供完整的场景信息，使用帧提供颜色和纹理信息。提出了一种基于脉冲神经网络（SNN）的事件流编码器，以有效地对事件流进行编码和去噪。提出了比较损失以生成更清晰的结果。在基于事件和基于帧的大规模图像去遮挡数据集上的实验结果表明，我们提出的方法达到了最先进的性能。