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牙龈边缘的细化：生物深度与区域...
█图4：A。前上颌前节的正面视图显示出不规则的牙龈边缘，肥厚的上颌frenum和两个出血部位，其中从中央和外侧切牙的根部从中部和侧牙之间取出微小粘剂。B.二极管激光牙龈切除术后牙龈边缘接近理想，并且进行了培养学。C.软组织愈合后，保持牙龈缘，没有明显的疤痕。
产品简介：最大限度提高边缘的可靠性和性能
凭借针对工业环境和实时工作负载的增强功能，第 13 代英特尔酷睿移动处理器将通过将灵活、可扩展且耐用的计算带到边缘来重新定义工业智能。支持英特尔 TCC 和 TSN 以及实时 2.5GbE 连接将有助于同步延迟受限的工作负载，例如可编程逻辑控制器 (PLC) 或机器人。2 此外，部分 SKU 符合 10 年内 100% 运行的工业使用条件。它们还提供 -40°C 至 100°C 的扩展温度范围和对 IBECC 的支持，以帮助确保可靠性并提供在恶劣环境中运行所需的性能，适用于机器控制、自主移动机器人 (AMR) 或航空电子设备。
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
对美国零售渠道的药物供应链中间边缘的检查
美国处方药的供应链非常复杂，涉及药物制造商和患者之间的几个中介。这些供应链中介机构之间的谈判，包括药房福利经理（PBM），药房和批发商是私人的，其合同条款是机密的。供应链的复杂性，加上供应链中介机构之间的价格透明度和相互作用的不透明度，导致了不一致的市场激励措施，这可能会导致美国处方药成本增加。有效的政策扩大了获得处方药并降低处方药价格的同时鼓励创新的政策必须取决于确定参与者和激励措施，从而在不增加对最终用户的价值的情况下提高药品价格。因此，重要的是要了解沿着药物供应链沿何处产生大量边缘。
Transfar主席：寻求全球边缘的PVT公司的AI密钥
中国经济将在2025年面临哪些挑战，该如何应对？随着新美国政府威胁要对价值约5000亿美元进口的进口征收额外的关税，中国的投资环境正在恶化。在这些新的，更严格的条件下，中国几乎不可能使其创纪录的出口量获得。美国，加拿大和欧盟指责北京对中国进口的进口征收过多，并征收关税。中国出口商可以将重点转移到新兴市场，但这些市场没有或无法产生与北美和欧洲相同的需求水平。出口下降也会损害能源，原材料和物流服务供应商。
电动电池SOH，速度控制和防火保护边缘的SOC监视器
锂电池是电动汽车，便携式设备和储能系统等物品中最常见的能源存储设备。但是，如果未连续监控锂电池，它们的性能可能会降低，寿命会缩短，或者可能引起严重的损害或爆炸。为了防止此类事故，我们提出了基于健康状况的锂电池状态监测方法和充电状态估计算法。以及电动汽车中的速度控制是必须的，因为它用于影响电动机和机械的旋转速度。这对机器的运行有直接影响，并且对工作的质量和结果至关重要。li-ion电池中有很多能量，而热失控的加速度越快，电池本身就越多。如果电池充满电，并且内部发生了一些事情，那么热失控将很快发生。要克服这一点，需要对电动汽车进行防火保护。
使用HRMAS的机器学习协助对脑肿瘤边缘的术中评估
对肿瘤的完整切除对于神经胶质瘤患者的生存很重要。即使达到了总切除术，在切除腔风险中剩下的微尺度组织复发。高分辨率魔术角旋转核磁共振（HRMAS NMR）技术可以使用生物标志物代谢物的峰强度来区分健康和机构组织。该方法是快速，敏感的，并且可以与小型和未经处理的样品一起使用，这使其成为手术期间实时分析的良好功能。然而，只能制作出有针对性的肛门，可以制造出已知肿瘤生物标志物的存在，这需要具有化学背景的技术人员，并且在手术期间就具有有关肿瘤代谢的知识的病理学家。在这里，我们表明我们可以实时执行此分析，并可以使用机器学习以不定目标的方式分析完整的频谱。我们在神经胶质瘤和对照样品的新型和大型HRMA NMR数据集（n = 565）上工作，该数据集也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于森林的随机方法可以用肿瘤细胞的样品准确和对照区分，以中位AUC为85.6％，AUPR为93.4％。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位AUC为87.1％，AUPR为96.1％。我们分析了分类的特征（峰值）重要性，以解释分类器的结果并验证已知的恶性生物标志物（如肌酸和2-羟基氯丁烷）在区分肿瘤和正常细胞方面起着重要作用，并提出了新的生物标志物区域。
在边缘的Caveline检测到自主水下洞穴探索和映射
摘要 - 本文探讨了在边缘平台上部署基于Ma-Chine学习（ML）基于基于的对象检测和分割模型的问题，以实现用于自动水下汽车（AUV）的实时Caveline检测，用于水洞探索和映射。我们专门研究了三个ML模型，即U-NET，Vision Transformer（VIT）和YOLOV8，该模型部署在三个边缘平台上：Raspberry PI-4，Intel Neural Compute Stick 2（NCS2）和Nvidia Jetson Nano。实验结果揭示了模型准确性，处理速度和能耗之间的明确权衡。最准确的模型已显示为U-NET，其与联合（IOU）值相比为85.53 f1分数和85.38的交集。同时，分别在高功率和低功率模式下运行的Jetson Nano上的Yolov8模型实现了最高的推理速度和最低的能耗。论文中提供的全面定量分析和比较结果突出了重要的细微差别，这些细微差别可以指导水下机器人上的caveline检测系统的部署，以确保在水下洞穴探索和映射任务期间安全可靠的AUV导航。