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feces DNA分析跟踪免费...
在突然出现之后，并随后努力支持贝鲁加鲸（Delphinapterus Leucas）的生存，据推测以前曾在挪威海岸接受过训练，我们研究了该动物在野外读书的能力。饮食DNA（DDNA）分析用于在整个康复过程中评估饮食，以及在返回无助的觅食和自我进食期间。在整个过程中收集的粪便的质量编码，证实了贝鲁加鲸的饮食与当地猎物的多样化。这些发现表明了改善的觅食行为，并且在托管护理的依赖期之后，该人的能力恢复了狂野的觅食。也可以获得适当的消化率的新见解，以及通过DDNA分析进行猎物检测的时间窗口。除了此处介绍的案例研究之外，我们还证明了DDNA分析的力量是评估大型哺乳动物饮食的非侵入性工具，并跟踪了在囚禁和康复计划中释放之后对野生生活中适应生活的进度。
使用时间序列遥感来识别和跟踪大尺度的单个鸟巢
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听力会议：AB 1757的下一步 - 跟踪和评估土地管理对加利福尼亚风景的影响
• Inter-Agency Forest Treatment Tracking System [ITS] • CAL FIRE Management Activity Project Planning & Event Reporter [CalMAPPER] • CA Nature • Prescribed Fire Information Reporting System [PFIRS] • California Timber Regulation and Environmental Evaluation System [CalTREES] • California Climate Investments Reporting and Tracking System [CCIRTS] • California Protected Areas Database [CPAD] • California Conservation Easement Database [CCED] • Ecoatlas项目跟踪器•资源公司项目跟踪与报告系统[RAPTR]•TAHOE湖环境改进计划项目跟踪器•资源保护区项目跟踪器•其他…
Perbrain：一种多式模式的方法，用于对脑受伤的患者的发展最新意识的个性化跟踪：国际，多中心，观察性研究的方案
抽象背景：意识障碍（DOC）是严重的神经系统疾病，其中意识受到各种程度的损害。它们是由调节唤醒和意识的神经系统的伤害或故障引起的。在过去的几十年中，已经为受DOC影响的患者改善和个性化诊断和预后准确性方面的重大努力已被制定，主要集中于引入多模式评估以补充行为检查。目前由欧盟资助的多中心研究项目“ Perbrain”旨在开发由DOC患者的行为和多模式神经诊断的指导的个性化诊断等级途径。方法：在这个项目中，每个入学的患者都会根据患者量的多层工作流程进行重复的行为，临床和神经诊断评估。在患者临床进化的不同阶段，使用最先进的技术进行了多模式诊断习得。应用的技术包括良好的行为量表，创新的神经生理技术（例如定量的电透明层和经颅磁刺激与脑电图相结合），结构性和休息状态功能磁共振成像（以及生理学活性的测量）鼻气流呼吸）。此外，还研究了患者非正式护理人员（主要是家庭成员）的福祉和治疗决策态度。患者和护理人员评估是在急性疾病阶段开始后一年内在多个时间点进行的。讨论：DOC的准确分类和结果预测对受影响的患者及其护理人员至关重要，因为个人的康复策略和治疗决策在很大程度上取决于后者。Perbrain项目旨在优化单个DOC诊断和结果预测的准确性
模式跟踪：使用内置LIDAR的红外线，结构化投影进行多设备跟踪
作为市场中增强现实设备（例如智能手机和耳机）在市场上的生命力，多用户AR场景将变得更加普遍。共同关联的用户将希望共享连贯和同步的AR体验，但这与当前方法令人惊讶。为了响应，我们开发了模式TractTrack，这是一种新颖的跟踪方法，可重新利用VCSEL驱动的深度传感器发出的结构化红外光图案，例如Apple Vision Pro，iPhone，iPad和Meta Quest 3.我们的方法不含基础架构，不需要预先注册，在无功能方面工作，并提供了其他用户设备的实时3D位置和方向。在我们的评估中 - 在六个不同的表面上进行了测试，并且设备间距离为260厘米 - 我们发现平均3D位置跟踪误差为11.02 cm，平均角度误差为6.81°。
跟踪和映射使用CRISPR-CAS系统进行研究的使用
摘要科学家已经在基于CRISPR的基因组编辑研究中提出了“ Sputnik 2.0”技术种族的“ Sputnik 2.0”技术种族。对2010年至2020年之间发表的文章的定量分析表明，基于中国的研究中心成功地使基于CRISPR的基因组编辑成为标准工具。摘要中包含首字母缩写CRISPR的18,863个学术文件的语料库表明，尽管基于中国的研究机构开始出版CRISPR，但他们现在已经超过了位于欧盟（EU）的机构的出版率。虽然总部位于美国的机构在基础研究中一直保持领先地位，但基于中国的研究已成为与农业相关的领域的重要地位。因此，这种语料库说明了自人类基因组项目以来，生命科学研究的国际景观发生了多大的影响，主要是为了达到中国的优势。
LIDAR来自天空：一种基于无人机的方法，用于有效的对象检测和跟踪
这篇论文是由学者的矿山带给您的，这是密苏里州S＆T图书馆和学习资源的服务。这项工作受美国版权法的保护。未经授权的使用，包括重新分配的复制需要版权持有人的许可。有关更多信息，请联系scholarsmine@mst.edu。
对象检测和跟踪
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。