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EVP (2)3160 - elreha.de
• 标准冷藏库或带脉宽调制膨胀阀或带热驱动膨胀阀的冷藏库的控制器 • 适用于步进电机膨胀阀（带 EVS 从属模块） • 控制温度、除霜装置、蒸发器风扇、卷帘等。1 个控制电路 • 单个设备最多可控制 3 个蒸发器 • 2 种控制方法可供选择：- 2 个温度传感器/压力变送器 + 温度。传感器 • 自适应阀门控制，即设备可适应蒸发器和不断变化的工作条件 • 控制功能与 VPR 压缩机复合中央单元的冷凝器压力优化系统协同工作 • 智能除霜控制，可学习。仅适用于 2 个标准温度传感器 • 除霜完全自动启动，8 次释放时间或手动启动 • 除霜循环为脉冲式，由蒸发传感器控制（可变间隔） • 自动识别具有多个蒸发器的冷藏库中的领先蒸发器 • 如果传感器或除霜识别失败，则进入紧急模式。如果故障得到修复，则自动重置。• 通过智能风扇控制使用潜伏热
皮肤：多任务循环生成的对抗网络，用于无监督的自动细胞识别，这是在体内反射率的共聚焦显微镜上i
方法：在RCM图像上自动定位的表皮细胞（称为角质形成细胞）进行了两次尝试：第一个基于旋转符号误差函数掩码，第二个基于细胞形态特征。在这里，我们提出了一个双任务网络，以自动识别RCM图像上的角质形成细胞。每个任务都由一个周期生成的对抗网络组成。第一个任务旨在将真实的RCM图像转换为二进制图像，从而学习RCM图像的噪声和纹理模型，而第二个任务将Gabor滤波的RCM图像映射到二进制图像中，学习在RCM图像上可见的表皮结构。这两个任务的组合允许一个任务限制另一个任务的解决方案空间，从而改善了总体结果。我们通过应用预先训练的Stardist算法来检测恒星凸形形状，从而完善细胞识别，从而关闭任何不完整的膜并分离相邻的细胞。
2025 AI农业和自然资源...
机器学习模型对于使用图像检测，分类和分割对象很有价值。随着这项技术的发展，它有助于自动化劳动密集型的农业任务。Yolo模型有效地检测小物体和大型物体，实现自动识别和计数，这是农业和研究中的重要任务。这个初学者研讨会将指导您从开放源数据库下载图像，并在使用Roboflow或LabelBox等工具标记图像时提供动手体验。您还将学习训练和调整对象检测模型，以解决精确农业中的实际挑战，例如使用软件检测昆虫，杂草和疾病。此外，我们将检查当前用例，包括对昆虫和其他相关农业问题的检测和鉴定。参与者有望带上笔记本电脑。目的是让参与者在离开研讨会时拥有一些可用的代码。•会议前研讨会2（10:00 AM - 12:00 PM）在磨坊宴会厅
研究文章 人工智能辅助人脑研究的主题和趋势
人工智能辅助人脑研究是一个充满活力的跨学科领域，研究兴趣浓厚，文献丰富，多样性巨大。随着人工智能辅助人脑研究应用范围的大幅增长，研究主题和技术的多样性也在不断增加。全面了解这一领域对于评估研究成效、（重新）分配研究资源和开展合作至关重要。本文将结构主题模型（STM）与文献计量分析相结合，从过去十年人工智能辅助人脑研究出版物的大规模非结构化文本中自动识别出突出的研究主题。对主题趋势、相关性和聚类的分析揭示了这些主题的不同发展趋势、有前景的研究方向以及有影响力的国家/地区和研究机构的多样化主题分布。这些发现有助于更好地理解科技人工智能辅助人脑研究，为资源（重新）分配提供有见地的指导，并促进有效的国际合作。
使用人工智能和深度...清除太空垃圾
清除太空垃圾是一个全球性问题。许多国家正在实施太空垃圾分类项目，研究各种技术手段，将太空垃圾清除到墓地轨道，参数由国际社会商定。进行太空探索的各国都制定了防止太空垃圾形成的特殊标准和准则。太空垃圾的指数级增长对未来的太空任务和太空探索的可持续性构成了重大威胁。该项目专注于开发和实施一个创新的人工智能驱动框架，以高效、自主地清除太空垃圾。利用先进的机器学习和计算机视觉技术，该系统可以自动识别、跟踪和分类太空垃圾，从而实现有针对性的精确清除策略。该框架集成了实时数据分析、预测模型和机器人控制，以协调碎片收集和处置操作。通过结合卫星传感器、数据融合算法和自主决策，人工智能系统表现出显著的适应性和可扩展性，确保持续缓解太空垃圾风险。
研究文章 人工智能辅助人脑研究的主题和趋势
人工智能辅助人脑研究是一个充满活力的跨学科领域，研究兴趣浓厚，文献丰富，多样性巨大。随着人工智能辅助人脑研究应用范围的大幅增长，研究主题和技术的多样性也在不断增加。全面了解这一领域对于评估研究成效、（重新）分配研究资源和开展合作至关重要。本文将结构主题模型（STM）与文献计量分析相结合，从过去十年人工智能辅助人脑研究出版物的大规模非结构化文本中自动识别出突出的研究主题。对主题趋势、相关性和聚类的分析揭示了这些主题的不同发展趋势、有前景的研究方向以及有影响力的国家/地区和研究机构的多样化主题分布。这些发现有助于更好地理解科技人工智能辅助人脑研究，为资源（重新）分配提供有见地的指导，并促进有效的国际合作。
RFID 应用、影响和国家举措
射频识别 (RFID) 技术是目前最有前途和讨论最多的自动识别和数据采集 (AIDC) 技术之一。虽然它不是一项新技术，但其应用范围正在迅速扩大，集成传感器等其他技术的新应用正在发展中。本研究分析了八个主要应用领域，包括：i ) 资产利用，其中移动资产被标记以便在供应链中使用；ii ) 资产监控和维护，其中大多数固定和高价值资产被标记以存储信息，例如用于维护目的；iii ) 流程中的物品流控制，其中 RFID 标签附加在沿着供应链移动的物品上；iv ) 库存审计，例如在仓库中，托盘被标记以提高盘点速度和效率；v ) 盗窃控制；vi ) 身份验证，为人员和物体提供安全的识别机制；vii ) 支付系统，以确保交易安全； viii）自动显示信息，其中项目被标记以便在阅读时提供有关产品和服务的附加信息。
安永太空地球
解决方案描述 EY Space for Earth 是同类产品中首创的易于使用的工具，无需地理空间数据科学博士学位。EY Space for Earth 生成的定制洞察可帮助用户提前做出更好的决策，并为企业带来更好的结果。EY Space for Earth 的现有和即将推出的功能包括：• 土地覆盖制图：帮助公司改善资产管理方法和决策，对许多企业的成功运营至关重要。• 物体检测：自动识别和分类通过卫星图像显示的资产或感兴趣的项目。• 接近度检测：创建更深入、可操作的洞察，例如跟踪庞大铁路网络中植被的侵占情况。• 水异常：识别水异常，指示爆裂管道泄漏或跟踪道路和关键基础设施上的积水。• 火灾管理：对植被健康状况进行分类，跟踪烧伤痕迹并识别活跃火灾，以协助当局规划和帮助管理紧急情况。
基于模型的脑电图阿尔法波滤波，以提高动态条件下的准确性和伪影检测
摘要 — 脑电图 (EEG) 是大脑电生理活动的记录，通常通过放置在头皮上的电极进行。EEG 信号包含有关大脑状态的有用信息，特定状态与特定频率的振荡（所谓的脑电波）相关；因此，EEG 信号通常根据其频率内容进行分析。一个值得注意的例子是 alpha 波 (8-14 Hz) 的幅度估计。本文提出了一种基于模型的估计方法，该方法基于已知的 alpha 波物理特性，可在快速幅度动态的情况下增强稳健性，并自动识别 alpha 波中可能存在的伪影或不连续性。本文通过应用于临床 EEG 信号说明了所提出的方法，但它特别适用于可穿戴 EEG 应用，例如脑机接口 (BCI)，其中没有专家的人工监督。索引词 — 脑电图、生物医学测量、信号处理、时域分析、频域分析、数字滤波器、脑机接口
深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。