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World File Search System轨道质量
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。
大语言模型的医学解释对放射学诊断决策的影响
临床表现：一名59岁的妇女在右眼有4天的炎症和疼痛病史，在那里她已经失明了几年。慢性失明和最近的症状表明了一个长期存在的眼部问题，现在已经成为症状。成像发现：磁共振成像显示右轨道质量，表明受影响的眼睛有明显的病变。全身参与：腹部和胸部成像显示许多肝肿块，腹部和胸部淋巴结肿大以及椎骨硬化骨性疾病，表明广泛转移性疾病。眼病史：几年患者在眼中盲目的事实表明，长期存在的主要眼病，例如黑色素瘤，可以转移到其他器官。病理确认：将右眼夹紧用于姑息性缓解，并获得组织以进行诊断。摘除剂以控制症状并获得明确的诊断。症状相关性：轨道肿块，广泛的转移性病变和患者眼病史的组合强烈表明转移性眼部黑色素瘤。
人工智能（AI）在铁路基础设施状况监测中的应用
本次研讨会的目的是收集和分享有关人工智能 (AI) 在铁路基础设施监测中的应用的高质量研究。由于轨道上快速装卸，轨道和枕木会经历疲劳以及裂纹损坏，导致火车和车厢不均匀地行驶。传统上，人工检查或轨道记录车辆用于监测每一段铁路网络以保持基础设施的质量。虽然这些技术很常用，但它们是劳动密集型的，并且需要过多的时间来完成该过程，特别是在铁路网络广泛分布的情况下。人工智能和机器学习技术最近被证明是可行的结构监测方法，它们创建神经网络模型并训练它们来检测铁路部件的变化。因此，本次研讨会重点关注人工智能在铁路基础设施监测中的应用，并传播该领域的高质量研究。这将涵盖铁路基础设施的所有组成部分，这些组成部分可能需要持续监测才能维持运营，包括轨道质量、枕木状况、铁路桥梁、道碴拆除和列车装载等。本次研讨会的目标是使用最新的人工智能和机器学习方法评估铁路状况的论文。