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World File Search System距离测量
金属探测器探测物体的信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁性标记 (CMM)，它标出了搜索区域，并为我们提供了其两侧的精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别了 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据多项实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。
马萨诸塞州联邦调查手册...
测量手册 1 目录 页码 第一部分 一般信息 9 1.1 公共关系和测量员的责任 9 1.2 进入房产的权利 9 1.3 长度单位 10 1.4 水平和垂直基准 11 1.5 安全 11 1.5.1 人身安全 12 1.5.2 道路安全 12 第二部分 测量信息 13 2.1 控制测量 13 2.1.1 顾问测量 13 2.1.2 水平控制 14 2.1.3 水平精度顺序 14 2.1.4 角度测量 15 2.1.5 距离测量 16 2.1.5(A) 贴胶带16 2.1.5(A)1 对准 16 2.1.5(A)2 张力 16 2.1.5(A)3 支撑 16 2.1.5(A)4 等级 17 2.1.5(A)5 温度 17 2.1.5(A)6 胶带校正 17 2.1.5(B) 胶带技术 17 2.1.6 水平控制测量方法 17 2.1.6(A) 勘察 17 2.1.6(B) 纪念碑 18 2.1.6(C) 现场检查 18 2.1.7 垂直控制 19 2.1.8 垂直精度顺序 19 2.1.9 垂直控制方法 19
月球轨道测定的好处 基于月球的...
我们分析了将月球传感器测量结果与地月空间传感器在地月拉格朗日点 1 晕轨道上融合的轨道质量性能优势。假设了十几种传感器架构来量化跟踪不同系列地月目标的轨迹估计误差。我们使用了各种几何视角以及仅角度和距离测量。使用无迹卡尔曼滤波器处理度量观测值，底层动力学模型由圆形限制三体运动方程组成。整体轨道质量性能以惯性位置、速度和加速度估计误差的平均值和标准差来表示。结果表明，由四个中纬度窄视野仅角度观察者组成的月球传感器架构可以保持 100% 的轨道保管。对所有地月目标的平均位置 RSS 误差均低于 1 公里。我们发现，增加一个仅基于太空的角度观测者可将平均位置估计 RSS 误差降低五倍。总体而言，最佳架构性能组合包含基于月球和基于太空的角度和范围观测。
C30902 系列_修订版2022.01
Excelitas Technologies 的 C30902EH 系列雪崩光电二极管采用双扩散“穿透”结构制造而成。此结构在 400 nm 和 1000 nm 之间提供高响应度，并在所有波长下提供极快的上升和下降时间。器件的响应度与高达约 800 MHz 的调制频率无关。C30902SH 系列硅 SPAD 提供极低的噪声和大暗电流，可实现非常高性能的数据和距离测量。它们特别适合超低光照水平检测应用（例如单光子计数和量子通信），适用于光功率小于 1 pW 的情况。C30902SH 可在线性模式（V OP < V BD ）下使用，典型增益为 250 或更高，或在“盖革”模式（V OP > V BD ）下使用，具有极低且稳定的暗计数率和脉冲后比。在此模式下，无需放大器，单光子检测概率最高可达约 50%。为了获得更高性能，这些高性能 SPAD 可配备单级或双级热电冷却器。
ACCONEER从WASP获得有关协作雷达传感系统的博士学位研究
关于使用开创性技术的ACCONEER AB，Acconeer开发了一个雷达传感器，该传感器打开了一个新的互动世界。ACCONEER微雷达传感器，具有低功耗，高精度，尺寸较小和高鲁棒性，是一种60GHz稳健且具有成本效益的传感器，可用于检测，距离测量，运动检测和摄像机支持的应用，具有低功耗。ACCONEER将低功耗的优势与高度精确的脉冲雷达系统的相干雷达系统结合在一起，所有功能都集成到仅28 mm2的表面积的组件中。雷达传感器可以包含在一系列移动消费产品中，从智能手机到可穿戴设备，以及机器人，无人机，物联网，医疗保健，汽车，工业机器人以及安全以及监控系统等领域。Acconeer是一家半导体公司，作为商业模式，将硬件出售给消费电子产品的制造商。Acconeer在纳斯达克第一北增长市场上列出了股票代码，Redeye是该公司的认证顾问（CA）。有关更多信息：www.acconeer。
使用新鲜未培养的肺肿瘤细胞进行功能诊断以指导
图 3. 患者来源的 FUTC 在药理学筛选中的应用 (A) 基于 FUTC 的临床标本药物敏感性和耐药性测试示意图。(B) 接种于 384 孔板后第 0 天和第 3 天对患者来源的细胞进行活力评估。热图显示肿瘤组织中总癌细胞和 Ki-67 阳性癌细胞的百分比，以总癌细胞为标准。(C) 热图表示患者匹配的肿瘤组织、肿瘤来源的 EpCAM+ 和 EpCAM- 细胞群中的 KRAS 突变变异等位基因频率以及癌细胞百分比。(D) 使用完全链接方法对肿瘤来源的 EpCAM+ 细胞的 DSS（66 种化合物）进行聚类，并结合欧几里得距离测量。(E) 同一样本或不同患者样本的技术重复之间的 Pearson 相关系数值热图（左）。DSS 值的代表性相关图，比较 PLT68 的技术重复筛选（右）。 (F) 相关图比较了肿瘤组织中癌细胞百分比与从各个 DSRT 筛选获得的 Z 因子之间的关联。
语音韵律 2024 摘要集
RMT：韵律计算素养工具 Dafydd Gibbon 韵律计算素养是声学语音学学生的重要目标，尤其是那些来自不富裕国家濒危语言社区的学生。有几种方便的“现成”韵律计算软件包，包括 Praat、ProsodyPro、Prosogram、ProZed、Winpitch 和许多方便的 Praat 脚本。但是，实验通常需要将这些软件包的功能与电子表格、R、Praat 脚本或 Python 进行小型混合交集。选择 Python 是为了能够将小型工具非混合、无缝地嵌入到更大的系统中进行探索性研究，因为它具有可扩展性，并且有大量的 Python 库可用于支持对过滤器和转换的深入洞察，而不是使用现成的复杂功能。工具包的设计标准是整体连贯性和结构清晰性。这些工具涵盖语音信号注释分析，以及语音信号幅度调制和频率调制解调的调制理论方法。通过提供距离测量和层次聚类技术，可以比较结果。该方法已在一系列出版物和教学中得到实践评估。
距离成像计量：调查、校准和...
近年来，已经出现了许多用于捕捉三维环境和物体的传感器系统。除了激光扫描仪和大地测量全站仪外，这里还必须列举立体视觉和基于三角测量的系统。特别是激光扫描仪在速度和准确性方面已成为最先进的技术，能够捕捉数十米大小的物体。激光扫描仪的主要缺点是它们的顺序操作模式。它们逐点测量。几年前，开发了一种功能齐全的新技术，能够同时以高分辨率捕捉环境。所谓的范围成像 (RIM) 或闪光激光雷达相机基于数字成像技术，并具有测量每个像素中相应物体点距离的能力。距离测量基于直接或间接飞行时间原理。由于其并行采集高达视频帧速率，RIM 相机甚至可以捕捉移动物体。就光学依赖性而言，可以得出所捕获场景的 3-D 坐标。距离测量的标称精度为几毫米。如果属性和特性变得稳定且可预测，RIM 可能成为许多应用的首选技术。例如，汽车、机器人和安全系统。标称坐标和测量坐标之间的显著偏差发生在几厘米的范围内。只有深入的研究才能帮助达到这里的理论极限。本论文讨论了影响 RIM 相机测量的几个方面。首先，简要介绍与 RIM 相关的基本技术。除了成像和距离测量方法外，RIM 还区分了两个基本原理。此外，重点放在特定的限制上。在这项工作期间，有三种不同的相机问世：瑞士 CSEM / MESA Imaging 的 SwissRanger SR-2 和 SR-3000，以及后来德国 PMDtec 的 3k-S。这三款相机基于间接飞行时间原理，配备了不同的复杂功能。除了集成的校准和校正功能外，抑制背景照明也是主要功能之一。但是，这些相机仅用于高度发达的演示。根据所需权利要求，对特定应用领域（如汽车或机器人）的适应性可产生专门的属性。对现有相机类型的分析有助于更深入地了解该技术。所分析相机的原始数据精度不超过几厘米。为了研究现有相机的属性，必须开发特殊的实验装置。这项工作的主要部分涉及 RIM 相机组件的研究和校准。通过摄影测量相机校准解决光学系统的几何偏差。根据偏差和统计数据分析距离测量系统。因此，指出了精度和准确度的局限性。除了散射效应的影响外，还讨论了积分时间、发射系统和入射角、目标反射率、外部和内部温度以及最终的线性度和固定模式噪声。此外，还介绍了一种系统校准过程的方法。由于影响参数的复杂性，尚未对各种影响参数的测量数据进行完整的校正。但高度系统的依赖关系预示着未来会出现复杂的校准程序。这项工作有助于理解传感器。
光照不变的物体分割
常见的通用分割方法会因照明突然变化而受阻。由于打开灯而导致的亮度显著增加以及物体投射的阴影通常会导致这些方法产生错误的分类。为了实现照明不变分割，本文讨论的共线向量模型从局部像素邻域构建 RGB 颜色向量。亮度变化只会对这些向量的长度产生标量值的影响。因此，可以采用正交距离测量来确定照明不变下的局部颜色相似性。在存在加性噪声的情况下，通过找到从向量到未知无噪声信号的最小正交距离来估计向量共线。距离最小化可以定义为最小特征值问题。该最小值被纳入贝叶斯框架，从而允许最大化决策的后验概率 (MAP)。将结果值与静态和自适应阈值进行比较。分类标签被认为是通过马尔可夫随机场 (MRF) 采样的，以对像素相互依赖性进行建模。相应的能量函数定义为证据在空间邻域上的积分。这会导致前景蒙版的空间紧凑性和平滑边缘。使用 PETS 2001 数据集和特定照明测试集来衡量性能。
在全脑分割方面，2.5D 方法是否优于 3D 深度网络？
对具有大量标签、小卷曲结构以及各种结构边界之间缺乏对比度的 3D 体积进行分割是一项艰巨的任务。虽然许多分割任务中的最新方法进展都以 3D 架构为主导，但目前全脑分割最强大的方法是 FastSurferCNN，一种 2.5D 方法。为了阐明 2.5D 与各种 3D 方法之间的细微差别，我们进行了彻底而公平的比较，并提出了一种空间集成的 3D 架构。有趣的是，我们观察到在完整视图图像上训练内存密集型的 3D 分割并不优于 2.5D 方法。即使在完整视图上进行评估时也转向在补丁上进行训练可以同时解决内存和性能限制的问题。在五个数据集上的 Dice 相似系数和尤其是平均豪斯多夫距离测量方面，我们展示了比最先进的 3D 方法显着的性能改进。最后，我们对各种神经退行性疾病状态和扫描仪制造商的验证表明，我们的表现优于之前领先的 2.5D 方法 FastSurferCNN，在现实环境中表现出强大的分割性能。我们的代码可在 github.com/Deep-MI/3d-neuro-seg 上在线获取。关键词：深度 3D 卷积网络、全脑分割、深度集成。