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
沉积 (RPCVD) 系统以尽量减少表面损伤。起始表面是二氢化物和一氢化物终止的组合。ALE 实验周期包括用等离子体中的氦离子轰击基底 1-3 分钟以使其解吸,然后在无等离子体激发的情况下,在一定分压范围(1&- 7 Torr 至 1.67 mTorr)、温度范围(250 0 C-400 0 C)和时间范围(20 秒至 3 分钟)内用乙硅烷对表面进行剂量控制,以自限制方式将 Si2H6 吸附在轰击产生的裸露表面 Si 原子上,形成硅基 (SiH3) 物种,从而形成氢终止表面。在 3 分钟的轰击周期内,获得的最大生长量为每周期 0.44 个单层。随着轰击周期时间的减少,每周期的生长量减少,表明氢去除的百分比随着轰击时间的增加而减少。
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
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。
5G远程自动驾驶解决方案包括支持,5G和感官硬件设置以及核心云本机软件解决方案,以管理和监视所有车辆
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。
脊医继续教育单位道德,法律和法规2小时A伦理和法律CA-D-24-11-10006 2024年11月2024年10月1025年10月,脊骨司法部继续教育单位适当的道德编码和计费1小时道德计费和编码CA-D-24-1107 1024年10月2024年10月2024年10月2024年10月2024年10月2025年Chirapor Education Unipertor教育
摘要解释非编码GWAS变体的功能意义仍然具有挑战性。虽然与细胞类型的特定顺式调节元件(CRE)共定位变体促进了我们的理解,但许多变体仍然无关。在这项研究中,我们提出了Gem-Finder(用于精细发现启动子链接变体的基因组元素映射),这是一个新型的分析框架,该框架整合了转录组,表观基因组(H3K27AC CHIP-SEQ)和染色质相互作用数据。Gem-Finder利用远程染色质相互作用来识别连接特定细胞类型的差异表达基因的CR。当我们将宝石 - 芬德用于内皮分化时,与主要针对细胞类型特异性CRE的常规方法不同,Gem-Finder识别出7.6倍的疾病/性状关联。具体而言,通过整合转录组,表观基因组(尤其是H3K27AC CHIP-SEQ)和内皮分化过程中的远程染色质相互作用,我们确定了与分化特异性基因相关的CRE。我们的丰富分析揭示了53种人类疾病/特征的共同和独特的关联。值得注意的是,其中大多数(68%)以特定于分化的方式表现出独特的关联。血液学特征和神经精神疾病主要与内皮分化的最后阶段有关,而几种复杂的疾病(例如结直肠癌(CRC))与后期意外相关。我们的发现强调了利用远程染色质相互作用以准确识别与疾病相关的CRE在非编码GWAS变体的功能表征中的重要性。
一名没有心血管危险因素或特定病史的42岁患者,也没有传染病的史。该患者被送入心脏病学部门,用于治疗与接受抗SARS COV 2 DNA疫苗的第一次剂量后四天发生的四天相关的腹部疼痛。患者报告了持续的胸骨后胸痛,在静止和劳累期间发生,躺在左侧而没有任何特定的辐射,从而恶化。这与增加心跳的感觉有关,没有晕厥史或前同步史。
