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通过雾进行成像在诸如自动驾驶汽车,增强驾驶,飞行飞机,直升机,无人机和火车等工具中具有重要的应用。在这里我们表明,从雾反射的光的时间填充具有分布(伽马),该分布与从雾(高斯)遮住的物体所反映的光中不同。这有助于区分背景光子与雾和信号光子从遮挡物体反射的信号光子之间。基于此观察结果,我们恢复了被密集,动态和异质雾阻塞的场景的反射和深度。对于实际用例,成像系统以最小的占地面积为单位的反射模式设计,并基于LiDAR硬件。特别是,我们使用单个光子雪崩二极管(SPAD)摄像机,该摄像头将计入单个检测到的光子。在没有先验知识的情况下,开发了一个概率计算框架,以估计雾化本身的雾性特性。其他解决方案是基于雷达的,该雷达遭受分辨率较差(由于长波长)的障碍,或者按时门控遭受较低的信噪比。建议的技术在雾室中产生的多种雾密度中进行了实验评估。它在可见度为37厘米时演示了离相机57厘米的恢复对象。在这种情况下,它以5厘米的分辨率恢复了深度,并且场景反映了PSNR和3的4DB的反射。4×SSIM的重建质量随时间推移门控技术。4×SSIM的重建质量随时间推移门控技术。
等式中的附加术语。(15.106)称为↑Witt代数等式的中央扩展。(15.93),因为它通过与所有其他元素通勤的形式const 1的新元素扩展了旧代数(l?m);此类元素(组或代数)称为↑数学中的中央。如果人们指出了一个集中扩展的谎言代数,则新的中央元素会导致相应谎言组的乘法规则中的其他相位因子,即所谓的↑cocycles。这些修改后的乘法规则定义了原始谎言组的投影表示(这些本质上是组表示“到相位因素”)。现在记住,量子力学与希尔伯特空间中的状态向量有关,直到全球阶段。从数学上讲,量子理论的物理状态空间是↑投影希尔伯特空间。然后,上述投影表示形式实现了此类空间上的物理对称性。这一参数表明,量子力学中对称代数的中央扩展的外观直接与全球阶段是非物理的事实有关。
警告/注意事项/不良事件:该系统尚未针对孕妇、18 岁以下患者或 70 岁以上患者进行评估。该系统可能会受到心脏设备的影响或产生不利影响。强电磁干扰 (EMI) 源(例如来自电灼术、除颤/心脏复律、治疗性超声、射频 (RF)/微波消融或 MRI)可能会导致严重伤害、系统损坏或系统运行变化。EMI、姿势变化或其他活动可能会引起电击或震动感。接受抗凝治疗的患者术后并发症风险可能更大。将非美敦力组件与该系统一起使用可能会导致美敦力组件损坏、治疗失败或患者受伤。植入材料可能会引起过敏或免疫系统反应。如果可能,医生应在手术前识别和治疗任何感染。植入部位的感染几乎总是需要手术切除植入系统。导线可能会缠绕肠道或刺穿胃部,造成危及生命的阻塞或感染,需要立即就医,也可能需要手术。患者应避免进行可能对植入系统组件造成过度压力的活动(包括突然、过度或反复弯曲、扭曲、弹跳或拉伸,这些活动可能会导致组件断裂或移位)。与治疗、设备或程序相关的不良事件可能包括:感染、手术部位疼痛、设备组件可能磨损皮肤、神经刺激器部位淤青、出血、治疗效果丧失、刺激出现不良变化(描述为颠簸、电击或灼热感)、胃肠道症状和胃肠道并发症(导线可能会刺穿胃部,或者设备组件可能会缠绕或阻塞其他内脏器官,需要手术)。系统可能会因电池耗尽或机械或电气问题而停止运行。任何这些情况都可能需要额外的手术或导致您的症状复发。
氮气容易获得散装化学物质,可以用作一系列合成反应的多功能起始材料。然而,由于c ar – no 2键的惰性,直接否定的替代反应与未激活的硝化苯子仍然具有挑战性。化学家依赖于顺序还原和重氮化,然后是砂光剂反应或活化氮气的亲核芳族取代,以实现硝基群体转化。在这里,我们在可见光照射下开发了一种普遍的硝化氯化反应,其中氯自由基通过c ar –no 2键的裂解取代了硝基部分。这种实用的方法可与多种未活化的硝基(Hetero)领域和硝基烷烃一起使用,对空气或水分不敏感,并且可以在Decagram量表上顺利进行。这种转化与在合成和机制中的热条件下与先前的亲核芳族取代反应有所不同。密度功能理论计算揭示了取代反应的可能途径。
pbm代表了MM的罕见形态变体,其预后不良,可能从头表现出来或很少源自现有的骨髓瘤。1,2 Greipp等人提出的PBM的诊断室。,要求识别骨髓中≥2%的浆膜。3毫米中的浆膜形态独立预测自动干细胞移植后多发性骨髓瘤(MM)的生存率差。4肿瘤的浆形通常以嗜碱性细胞质为特征,这是一种大的核核(直径>10μm),高N:C比,可变的明显核仁和缺乏核周HOF。5有时,仅形态学就不可能将PBM与浆膜淋巴瘤(PBL)区分开。此外,肿瘤的浆膜可能显示出类似于急性白血病的未成熟爆炸样外观。6必须将PBM与具有浆膜形态的急性白血病和B细胞淋巴瘤区分开来,以确保准确的诊断和适当的治疗。这是描述从LCMM演变的PBM的第一种情况。
摘要 汽车导航严重依赖于自由空间检测。不幸的是,传统方法在恶劣的天气条件下会遇到困难,尤其是在白天。本文提出了一种解决方案,使用对比度恢复方法对车载摄像头捕获的图像进行处理。在几个方面,所提出的方法都推动了现有技术的进步。首先,通过计算最短路线图,可以更好地分割感兴趣的雾区域。其次,一起计算雾密度和地平线位置。然后,该方法通过假设道路平坦并检测垂直物体来恢复道路的对比度。最后,通过分割车辆前方的连通分量来确定自由空间区域。为了预测该方法的有效性,进行了实验验证。在从车载摄像头捕获的视频序列中提取的样本图像上显示了各种结果。所提出的方法是对依赖颜色分割和立体视觉的现有自由空间区域检测方法的补充。
在患有各种慢性健康疾病的患者中都观察到了疲劳和伴随的“脑雾”的衰弱症状。不幸的是,目前还没有一种有效且心理测量学上合理的工具来评估这些同时发生的症状。在这里,我们报告了疲劳和认知改变量表 (FAC) 的开发和初始心理测量特性,FAC 是衡量自我报告的中枢疲劳和脑雾的指标。由于研究团队的专业知识以及已建立的 TBI 与症状复合体之间的联系,因此选择创伤性脑损伤 (TBI) 来建模和开发 FAC。潜在项目由有治疗这些症状经验的研究人员和临床医生生成,他们借鉴了相关文献并回顾了患者对过去和当前 TBI 研究中测量的反应。FAC 的 20 个候选项目——各 10 个用于评估认知改变(即脑雾)和中枢疲劳——通过在线调查在电子视觉模拟反应量表 (eVAS) 上格式化。获得了人口统计信息和 TBI 病史。总共有 519 名参与者同意并提供了可用数据(平均年龄 = 40.23 岁;73% 为女性),其中 204 人自报有 TBI 病史(75% 报告有轻度 TBI)。计算了内部一致性和可靠性值。验证性因子分析 (CFA) 检查了 FAC 的假定双因子结构和单因子解决方案以进行比较。对有和无 TBI 的参与者的两个潜在结构(认知改变、疲劳)进行了测量不变性检验。所有项目均呈正态分布。Cronbach's alpha 系数表明两个因子均具有良好的内部一致性(α = .95)。Omega 可靠性值良好(α = .95)。CFA 支持假定的双因子模型和项目载荷,其表现优于单因子模型。测量不变性发现两组之间的双因子结构是一致的。讨论了这些发现的含义、研究的局限性以及 FAC 在临床研究和实践中的潜在用途。
