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法国空间碎片活动更新
• 最接近接近时间 (TCA)：2023/02/15 10:31:19 • 首次检测到风险：TCA 前 5 天，• 仅由美国传感器跟踪的非常小的碎片，美国国防部提供的 CDM 不确定性非常大 • TCA 前 1 天：• PoC 仍高于机动阈值 • 碰撞平面上的 SMOS 姿态已知 SMOS 半径从 5m 减小到 4.2m，但 PoC 仍略高于阈值
对野生动物无线电追踪及其在国家公园中的应用的批评
由于国家公园的自然性以及公众对公园的浓厚兴趣，国家公园管理局 (NPS) 必须收集尽可能多的信息，以帮助了解和保护其生态系统的自然功能，尤其是野生动物。研究野生动物最有用的技术是无线电跟踪或野生动物遥测。无线电跟踪是通过使用来自或发送到动物携带的设备中的无线电信号来确定有关动物的信息的技术。传统无线电跟踪系统的基本组件是 (1) 由无线电发射器、电源和传播天线组成的发射子系统，以及 (2) 接收子系统，包括“拾音”天线、带有接收指示器（扬声器和/或显示器）的信号接收器和电源。大多数无线电跟踪系统涉及调谐到不同频率（类似于不同的 AM/FM 广播电台）的发射器，以便进行个人识别。目前使用三种不同类型的无线电跟踪：(1) 传统的甚高频 (VHF) 无线电跟踪，(2) 卫星跟踪，以及 (3) 全球定位系统 (GPS) 跟踪。VHF 无线电跟踪是自 1963 年以来一直使用的标准技术。但是，无线电跟踪可以被认为是侵入性的，因为它需要活体捕捉动物并在它们身上系上项圈或其他装置。然后必须有人监控来自该设备的信号，因此通常需要人们在车辆、飞机和步行中现场工作。尽管如此，大多数国家公园已经认识到无线电跟踪的好处，并多年来一直开展无线电跟踪研究；在一些公园，数百只动物已经或正在接受此类研究。因此，一些 NPS 员工担心无线电跟踪的实际或潜在侵扰性。理想情况下，野生动物研究仍将进行，但不会侵扰动物或与公园游客发生冲突。因此，NPS 决定仔细研究无线电跟踪的技术和使用情况，以确定 (1) 是否有任何侵扰性较小的方法可以提供相同的信息，(2) 无线电跟踪技术的全部范围是什么，以确定是否正在使用侵扰性最小的技术，以及 (3) 未来的技术改进是否可能导致侵扰性较小的技术。本评论是结果。我们首先简单概述无线电跟踪技术、其好处、种类、成本和可用性、优点和缺点，以及如果使用，可以减少研究侵扰性的最新改进。然后，我们考虑是否有任何侵入性较小的非无线电跟踪技术可以提供相同的信息。接下来，我们讨论未来可能的改进，并提出一些有助于减少国家公园野生动物研究期间侵入的建议。最后，我们为想要更全面了解的读者详细回顾了无线电跟踪技术。这次审查还应允许管理员和科学家确定当前是否正在使用侵入性最小的无线电跟踪技术。我们得出的结论是，似乎没有无线电跟踪的替代品，但最近该技术的一些改进可以减少其部分侵入性。此外，我们建议 NPS (1) 正式评估公园游客对野生动物无线电跟踪研究造成的任何侵入性的看法和担忧程度 (2) 帮助尽量减少
案例研究：通过 Power BI 跟踪联合国教科文组织音乐之城行动计划
上述信息是通过 Excel 电子表格跟踪的，但在数据解释方面受到限制。为各种信息收集目的创建多个电子表格使评估行动计划的全面影响变得复杂。使用 Excel 跟踪和理解这么多信息非常繁琐，需要花费时间和精力手动创建和维护电子表格。此外，使用 Excel 生成的数据不够及时和准确，无法提供清晰、简洁的图像或故事，可能会让读者感到困惑和不知所措。
csc-075PIP-程序改进计划-...
说明：尽可能准确、全面地回答每个问题。每个项目使用单独的表格。充分解决以下关键问题：• 项目录取标准的适当性 • 项目课程、教学、材料、设备和设施的质量 • 项目咨询委员会对项目改进的使用（适用于超过 200 小时的项目） • 对学生进行跟踪的有效性，包括完成 CSC-072A 完成者跟踪调查 • 为学生提供的就业援助和资源的有效性
- 电动汽车基础设施Terra 54hv UL 50 kW ...
for Fleets的自动充电电动汽车舰队要求在车辆级别跟踪的最可靠，最精确的充电数据。ABB支持通过OCPP的自动充电功能进行插件和播放充电，允许身份验证，捕获和记录每辆车的充电会话数据 - 无需手动身份验证方法。与OCPP的自动充电集成可以自动化资产管理，因此车队可以得出可衡量的更高利用率以及对基础架构投资的成本优化。
Rama Krishna Kandukuri -
从RGB-D视频数据中开发了和发表了针对3D刚体跟踪的新型计算机视觉方法，将刚体动态的物理合理建模与随附的视频数据集以及运动捕获地面真相和物理学注释结合在一起。对深度学习技术的研究，用于从RGB图像中估算刚性对象，通过学习物理模型的接触/摩擦约束，基于学习的计划和控制，并从图像中进行无监督的现场物理学学习。
用定量相成像迁移的细胞迁移
细胞迁移在诸如胚胎发育，组织修复和免疫反应等过程中起关键作用。细胞迁移评估对于研究细胞行为，阐明潜在机制以及评估各种治疗或条件对迁移模式的影响至关重要。要充分理解这些过程，至关重要的是精确定义单个细胞并随着时间的流逝跟踪其运动。因此，确保自动和精确的细胞分割和细胞跟踪的定量相成像是用于此类研究的合适解决方案。
通过AI
背景：随着技术的快速发展，越来越需要将这些创新纳入教育，尤其是在出勤跟踪中。传统方法（例如滚动调用）效率低下，容易出错，并且不适合大型类别。计算机视觉（人工智能（AI））的一部分，利用机器学习和神经网络从数字图像和视频中提取有价值的信息，以帮助知情的决策。方法：本研究采用计算机视觉，AI的子集，使用OpenCV库来开发学生面部识别系统。该系统在上课期间捕获并分析学生的图像，并自动记录出勤率。进行了实际的课堂实验，以评估系统的有效性和准确性。结果：学生面部识别系统已通过在识别学生中达到92％的准确率来证明其价值，平均处理时间为每名学生10秒。这种效率和准确性水平可以显着增强教育机构的出勤跟踪过程。结论：总而言之，面部识别系统具有改善出勤跟踪的希望，但它也提出了需要仔细考虑的重要数据隐私和道德问题。尽管面临这些挑战，但该系统在教育中改变出勤跟踪的潜力是乐观的原因。未来的研究应解决这些问题，并探讨该技术在教育方面的广泛潜力。关键字：人工智能，OPENCV，面部识别，班级出勤跟踪，计算机视觉。
基于Arduino的车辆事故检测和警报... -IJRPR
1。Shrivastava，S。和Sharma，R。（2019）。使用Arduino实时车辆事故检测和警报系统。ijaret。2。Rathore，V。和Mehta，K。（2020）。 GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。 int。 J. 电子工程。 res。 3。 Kumar，N。和Singh，P。（2021）。 使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Rathore，V。和Mehta，K。（2020）。GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。 int。 J. 电子工程。 res。 3。 Kumar，N。和Singh，P。（2021）。 使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。int。J.电子工程。res。3。Kumar，N。和Singh，P。（2021）。使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。ijirset 4。Bhardwaj，R。和Chauhan，A。（2018）。车辆基于传感器的事故检测系统。J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.J. Comp。应用。5。Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Gupta，A。和Patel，N。（2019）。使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。ijesa。6。Singh，M。和Verma，D。（2022）。使用AI和Arduino进行高级事故检测。J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.J. AI Res。安全技术。7。Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。int。J.安全工程。8。Desai，T。和Pillai，R。（2021）。基于Arduino的自动事故检测系统。conf。电气工程中的创新。9。Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。ijacsa。10。Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。物联网和AI在事故检测中。智能移动技术。J.
PDUFA 重新授权绩效目标和程序 2023 至 2027 财年
本文件包含 2023-2027 财年 (FY) 处方药用户付费法案 (PDUFA) 重新授权的绩效目标和程序，称为 PDUFA VII。它通常被称为“目标信”或“承诺信”。目标信代表了 FDA 与受监管行业和公共利益相关者讨论的成果，这是国会授权的。本信中规定的绩效和程序目标以及其他承诺适用于人体药物审查计划的各个方面，这些方面对于促进患者及时获得安全、有效和创新的新药非常重要。虽然 FDA 的大部分工作与正式跟踪的绩效目标有关，但该机构和行业一致认为，使用内部跟踪的时间表来管理人体药物审查计划的某些领域是适当的。这为 FDA 提供了应对高度多样化的工作量（包括意外的公共卫生需求）所需的灵活性。 FDA 致力于实现本函中规定的绩效目标，并致力于持续改进其在与上市产品批准前药物开发和批准后活动相关的已发布文件 1 中规定的其他重要领域的绩效。FDA 和受监管行业将在整个 PDUFA VII 期间定期评估人体药物审查计划的进展情况。这将使 FDA 和受监管行业能够识别新出现的挑战并制定应对这些挑战的策略，以确保人体药物审查计划的效率和有效性。