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ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
欧洲远程办公现状报告
还要感谢以下人员做出的重要贡献：Christian van Asbroeck（比利时远程工作协会）、Imogen Bertin（科克远程工作中心）、Andrew Bibby、Marc Bonazountas（Epsilon）、Elise Briand（Martech International）、Kitty de Bruin（荷兰远程工作平台）、Rui Cartaxo（Associação Portuguesa para o Desenvolvimento do Teletrabalho）、Ian Culpin（Martech International）、Alan Denbigh（电信小屋协会）、Constantine Dikaios（Epsilon）、Thomas Frovin Jensen、Josef Hochgerner（Zentrum für sociale Innovation）、Lilian Holloway（瑞典电信小屋协会）、Chris Hudson（通信工人工会）、Ursula Huws（Analytica）、Michel Ickx（Ecomail）、Katalin Kolosy（AEIDL）、Paul Jackson（布鲁内尔大学国际远程工作基金会主席）、Jos Janssens (EUROPS)、Werner Korte (Empirica)、Paul Lagasse (根特大学 IST 项目顾问)、Manon van Leeuwen (Fueva 项目、Junta de Castilla y Leon)、Tuula Lind (Regionet Oy)、Joan Majó (信息社会论坛)、Patrizio di Nicola (Micromatica)、Jack Nilles、Rainer Pollman (TeleArbeit)、Victor de Pous、Klaus Rapf (Forshungsgesellschaft für Informatik)、Gerhard Reisecker (Forshungsgesellschaft für Informatik)、Ian Simmins (凯雷信息服务公司)、David Skyrme (David Skyrme Associates)、Lisbeth Spangaard (丹麦技术研究所)、Wendy Spinks (城西大学副教授)日本大学）、Lars Tollet (Taitoverkko)、Thomas Tuttenei (Verband Telearbeit)德国）
ESS的远程动物概念
在93年初船上的多感觉机器人成功地以宇航员以及不同的远程动物地面控制模式在官方模式下成功地工作。这些包括在线远程操作和望远镜程序 - 通过在虚拟环境中展示概念来进行学习的技术。实验成功的关键技术一直是其多种抓地力技术，本地（共享的自治）反馈控制概念以及远程自动型地面站中强大的延迟3D形图模拟（预测性模拟）。由于这些概念不再只是想法或效率，而是证明了它们在真实空间中的效率，因此知道如何将其应用于即将到来的太空机器人任务。本文重点介绍了远程动物以及3D图形仿真概念，结合了图像和其他传感器信息，以执行提出的望远镜编程方法。将通过概述实验性维修卫星（ESS）环境来描述原型卫星修复任务的场景，包括捕获和码头的策略。
政治主任地点：远程报告：...
Evergreen寻求一名专职政治主管领导该组织的倡导运动，该活动将支持政策制定制定大胆，详细的政策，以使我们的经济脱碳并过渡到100％的清洁能源。主要责任将包括制定和执行倡导活动，与政策团队合作制定并倡导与清洁能源标准，联邦投资以及对联邦气候政策的环境正义方法的优先级排列的政策产品。理想的候选人将拥有成功的倡导运动，对气候政策的努力理解以及在联邦气候政策或政治上工作的5年以上经验，理想情况下，包括Hill经验，有5年以上的经验。职责和任务
远程患者管理：未来是G.R.E.E.N.
腹膜透析（PD）是一种肾脏替代疗法的一种形式，理想的设计旨在在家中以最大的患者独立性和自我结合进行[1，2]。尽管有这些优势，但需要定期进行医院就诊才能控制和验证处方[3]。近年来，远程医疗（TM）TM提供了对家庭疗法的明显支持。实际上，远程患者管理（RPM）和医院总部与患者环境（设备和疗法）之间的远程患者管理（RPM）的应用已允许在家中关注患者，并大大减少他们进入医院的机会。tm插入了一系列工具，可提供临床参数和有用的诊断图像的远程传输，解释和存储，以及医疗团队与患者之间的2路通信。在基于家庭疗法的领域中，PD代表了一个典型的示例，其中一组复杂的设备，技术和定量参数可以是通过计算机网络进行信息更改的基板。在该领域，TM和远程监视技术可以通过预防和早期识别概率来改善护理，从而及时进行干预。这对预后，结果以及最终患者的生活质量有重要反映[4]。与其他慢性疾病（心力衰竭，糖尿病和高血压）一样[5，6]，RPM不仅可以提高护理质量，而且还可以降低直接和间接成本[7-9]，对医疗保健系统有重大益处[10]。与其他慢性疾病（心力衰竭，糖尿病和高血压）一样[5，6]，RPM不仅可以提高护理质量，而且还可以降低直接和间接成本[7-9]，对医疗保健系统有重大益处[10]。几年前的未来代表了今天的现在。现在，用于自动PD（APD）的新型自动循环器与调制解调器连接到基于云的网络，并使患者能够通过TM平台从PD中心（RM-APD）接收和传输数据。rm在APD上使用该平台的患者提供了准确监测治疗的潜在好处，通过监视治疗的关键阶段，早期发现问题或有限的处方依从性，可以证明患者的安全性。此外，带有交互式接口的2向通信系统允许进行快速故障拍摄：医生可以使用远程连接更改处方，从而减少了对PD中心频繁访问的需求[11]。
使用远程感应 - 启示性启用 - eNhance-biodoverity- ...
在人类活动造成的地球生物多样性丧失以空前的速度加速时，对生物多样性的检测和监测至关重要。我们面临着人类历史上最大的生物多样性丧失，这一损失被称为“第六次大规模灭绝”（Leakey 1996; Kolbert 2014），鉴于其杂志与从化石记录中可检测到的地球历史上的过去灭绝事件成比例。国际保护生物多样性的努力（2011年联合国），并通过政府间的生物多样性和生态系统服务来记录全球生物多样性的状态和趋势的评估过程（Díaz等人2015）提高了人们对在全球范围内持续监测生物多样性的关键需求的认识。生物多样性本身 - 生态系统和生物生物组织中任何生物组织中发现的生活的变化 - 几乎可以在任何地方观察到。但是，如果可以远程感知栖息地，功能性状，性状多样性和植物功能的空间周转，则可能存在与陆地生物多样性相关的栖息地和栖息地的多样性的潜力。要面对这一挑战，最近有要求
远程计划2017-2020
a。对远程教会和社区需求进行分析。b。向教会推荐远程目标和策略。c。评估教会计划的远程有效性。d。完成一个新的远程计划，并向教堂提交一份报告。过程：根据教会的章程，远程规划委员会应从2008年开始每4年选举一次。委员会成员应任职不超过18个月。我们的委员会于2016年10月当选，并于2017年1月开始开会。委员会首先评估了教会对我们2012年远程计划的实施。接下来，委员会研究了2016年过渡团队收集的信息。委员会使用这些资源为我们的教会推荐了新的远程计划。如果教会采用，该计划将在任命下一个远程计划委员会的情况下为我们的教会提供目标和策略。
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1