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使用532 nm绿色激光器处理印刷电路板
，由于符合微型生产和降低成本的新创新生产技术，激光微加工在电子产品领域正在动态增长。一个例子是在印刷电路板（PCB）制造过程中使用激光器。对于刚性和Flex电路，该行业预测引入关键维度，这些临界维度无法以当前技术的可接受成本实现[1]。该行业一直在寻找紧凑，轻巧且具有成本效益的创新激光来源，以生产先进的电子产品。使用激光技术的主要驱动力是微型化的不断进步 - 激光器提供了一种高度准确，精确和非接触式的替代方案[2,3]。当前，激光用于各种PCB生产过程，包括钻孔，板块，分析（切割），抗焊接面具的曝光过程 - 激光直接成像（LDI），修复，修剪，标记，标记和滑雪过程[4]。
分割任何模型（SAM）到分段超声图像的能力
超声（US）图像的自动分割可以帮助筛查，诊断和评估预后。但是，由于以下困难，准确的美国细分是一个挑战。首先，美国图像通常患有低信噪比（SNR）（1）和不均匀强度分布（2）。第二，由于美国探针与身体表面之间的接触不足或存在干扰扫描的组织界面的解剖结构，阴影是常见的发生（3）。这些阴影区域具有低强度或深色像素，通常是解剖区域和病变不可或缺的（4）。如图1所示，在美国图像中经常观察到阴影伪像和模棱两可的病变边界，对准确的美国分割提出了重大挑战。最近，已经提出了元AI的任何模型（SAM）（5），作为自然图像分割的可促进基础模型，并最少。SAM是一种深度学习模型（基于变压器），已接受大量图像和面具的培训 - 超过1
通过语义扩散综合模型增强路面裂纹分割，以进行战略道路评估
计算机辅助深度学习具有明显的高级道路裂纹细分。但是，由于注释图像有限，监督模型面临挑战。也缺乏重视从预测的面具中得出路面条件指数。本文介绍了一种新型的语义扩散合成模型，该模型从分割掩模创建合成裂纹图像。该模型根据体系结构的复杂性，噪声时间表和条件缩放进行了优化。最佳体系结构优于多个基准数据集的最先进的语义综合模型，展示了出色的图像质量评估指标。合成框架增加了这些数据集，从而导致分割模型具有显着提高的效率。这种方法在没有大量数据收集或注释的情况下增强了结果，从而解决了工程中的关键问题。最后，已经为自动化的端到端缺陷检测系统开发了精致的路面条件指数，从而促进了更有效的维护计划。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
对MRSA和其他BRMO的研究
如果怀疑住院时怀疑承运人身份，入院少于24小时（日常治疗，透析）或参加事故和急诊科时，将需要采取隔离措施（严格的隔离）。如果在筛选过程中未检测到MRSA和HRMO，则将取消这些隔离措施。访问门诊诊所的游客不需要隔离措施。隔离措施如下：您将在隔离室中进行护理。这是一个带有前房的单占用室（走廊和房间之间的空间）。除了测试或治疗外，您将不允许您离开房间。您的房间门将尽可能关闭。来您房间的医院工作人员和游客穿防护服。如果您必须离开房间或病房，则必须戴上口罩。护理人员将为您提供面具。您的家人可以将您的洗衣店带回家。他们必须将洗衣店放在您房间的塑料袋中。必须将其放在隔离室的前房或病房走廊中的第二个塑料袋中。
通过面部生物识别技术的新方法进行无人机交付身份验证
无人机送货是一种新兴服务，利用无人驾驶飞行器 (UAV) 来运送或取走包裹。为了确保包裹由合法无人机取走并送达正确的用户，无人机和用户之间的相互认证至关重要。由于送货无人机价格昂贵且可能携带重要包裹，因此无人机应与用户保持一定距离，直到认证成功。因此，需要人与无人机进行物理接触的认证方法无法应用。人脸识别不需要人与无人机接触。然而，它有很大的局限性：(1) 它需要用户登记他们的脸部信息，(2) 它容易受到攻击，例如 3D 打印面具和对抗性示例，以及 (3) 它仅支持无人机对用户进行认证（而不是相互认证）。我们提出了一种使用面部生物识别的新方法，没有这些限制，并将其应用于构建无人机送货的认证系统，名为 Smile2Auth。评估表明 Smile2Auth 非常准确、安全且可用。
CWGAN-GP带有含锂离子电池热图像数据扩展的剩余网络模型
锂电池在储能中找到了广泛的应用。温度是评估锂离子电池状态的关键指标，许多实验需要用于研究目的的锂离子电池的热图像。然而，由于诸如高实验成本和相关风险之类的因素，获取锂离子电池故障的热成像样品是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们的研究提议利用有条件的Wasserstein生成对抗网络，该网络具有梯度惩罚和残留网络（带剩余网络的CWGAN-GP），以增强描述锂离子电池故障的热图像的数据集。我们采用各种评估指标来定量分析和比较锂离子电池的热图像。随后，扩展的数据集，包括四种描述锂离子电池故障的热图像的类型的热图像，是输入基于面具区域的卷积神经网络进行训练的。结果表明，就锂离子电池的生成的热图像质量而言，提出的模型超过了传统的生成对抗网络和Wasserstein生成对抗网络。此外，数据集的增强导致基于掩模区域的卷积神经网络的故障诊断准确性提高。
COVID-19，用于原发性免疫缺陷患者的疫苗接种COVID-19，用于原发性免疫缺陷患者的疫苗接种
严重的急性呼吸道冠状病毒2（SARS-COV-2）感染的全球整体，导致2019年新型冠状病毒病（COVID-19），目前接近1.497亿（截至2021年4月30日）（加拿大政府2021年A）。加拿大的案件达到1 211 083确认的感染和24 169人死亡（加拿大政府2021 b）。在大流行和第三波感染中，旨在针对Covid-19的广泛疫苗接种的程序仍然是减缓感染传播并有助于实现保护性牛群免疫力（Fontanet和Cauchemez 2020）的必不可少的停滞。原发性免疫缺陷（PID）患者的免疫反应受损，并且强烈建议由于COVID-19引起的严重疾病的风险更大，因此，强烈建议您避免与直接家庭“泡泡”，练习手动卫生的互动，并在与其他人交配时与其他人交往时，与其他人相处时，练习卫生的面具并戴上戴面具，无法与其他人接触到其他人（Roif 2020）（Roif 2020）。
健康需求清单放射技术计划（DMIR.AS）
其他要求：☐流感 - 一年级和二年级的学生在10月1日之前需要进行一次疫苗剂量，以便在流感季节（10月1日至3月31日）进行现场工作。所需文件：姓名，出生日期，管理日期，制造商和诊所的姓名。☐背景调查和药物筛查 - 在7月15日至8月1日，在现场工作开始前60-90天之间，学生将从Compriance@stcc.edu收到订购说明。请参阅筛选现场工作的筛选策略。☐美国心脏协会BLS提供商（CPR＆AED）认证：在第一学期课程期间完成。认证必须在整个计划中保持最新状态，并且不迟于1月15日https://ecards.heart.org/student/myecards☐n-95 n-95掩盖面具：参加实验室和/或现场工作的学生可能需要完成年度年度呼吸器培训，医疗评估和适合测试。如果需要，说明将来自该计划。
循环经济和生活质量子程序
•尤其是但不限于光伏面板，智能手机，平板电脑和计算机的废物电气和电子设备（WEEE）的单独收集和回收； •分开收集和回收电池和蓄能器； •拆卸，再制造和回收寿命终止车辆（ELV）和寿命末船； •选择性分离和回收建筑工程或建筑物； •对塑料进行分类和回收； •分开收集和回收生物废物； •纺织品的单独收集和回收； •尤其是复合材料和多层材料的回收，但不限于碳或玻璃纤维。应特别注意公众用于共同保护目的的面具，在这种情况下，也将考虑最佳实践解决方案； •从废物中恢复关键的原材料•包装的分类和回收。•实施创新解决方案，以识别，跟踪，分离，预防和净化含有危险物质的废物，以实现对处理的废物的增值回收利用，并安全地处理有害物质或减少项目框架内问题规模。应特别注意那些被认为是对环境和人类健康有害的物质，也称为关注的物质。