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World File Search System面膜
基于gan型号的驱动器嗜睡检测系统
此摘要通过整合生成对抗网络（GAN）模型提出了一种新颖的驱动嗜睡检测方法。解决道路安全的关键问题，尤其是在驾驶员疲劳的背景下，该系统利用甘斯的能力来提高嗜睡检测的准确性和效率。通过使用真实数据和合成数据的组合，对GAN模型进行了训练，以识别微妙的面膜和生理指标指示驱动因素的嗜睡。生成的合成数据促进了有限的现实世界昏昏欲睡的驾驶实例的增强，从而改善了模型对各种情况的概括。所提出的系统利用一种多模式的方法，结合了面部识别和生理信号，创建了一个全面而强大的嗜睡检测框架。通过广泛的实验和验证，基于GAN模型的有效性在准确地识别昏昏欲睡的状态中得到了证明，为高级驾驶员辅助系统铺平了道路安全性并有助于减少与疲劳有关的事故的方法。gan在驾驶员嗜睡检测系统中的集成代表了利用人工智能进行实时监控和干预的重要一步，最终增强了驾驶员和道路使用者的安全和福祉。
Wang Qian-新加坡 供应链管理科学硕士（SCM）...
对具有可自定义性能的高级材料的需求不断增长，已将广泛的研究促进了有机和无机材料的整合，以实现靶向功能。本文的重点是基于两维（2D）材料膜的智能设备的开发，特别是氧化石墨烯（GO）和Ti 3 C 2 t x Mxene，由于其出色的可调性。膜制造过程中的修改，从纳米结构调整到三维形态学工程，可显着提高膜性能并扩大其潜在应用。这些基于2D材料膜的智能设备具有广泛的应用，包括智能体系结构，软电子设备和医疗设备。具体来说，具有致动功能的纳米结构修饰的平面膜为智能体系结构和软机器人技术提供了可编程响应。创新的弯曲膜增强了声学隔膜的结构适应性。具有独特的纳米结构和表面形态的皱纹膜可实现人体运动监测的高敏性压力感应，作为可伸缩的无线通信的可伸缩天线，并提高气体分离效率。这些进步强调了结构设计在充分利用2D材料膜的潜力方面的重要性，为开发下一代多功能智能设备开发了新的可能性。
Nata De Coco 生物纤维素干燥工艺的潜在用途...
摘要 — 印度尼西亚是世界第二大椰子生产国，其产品之一是椰果，椰果由椰子水通过发酵工艺加工而成。椰果是生物纤维素的一种来源，可用作高级隔音材料的原料。本研究的目的是确定生物纤维素椰果的干燥工艺，以用于隔音的潜在应用，并通过测试水分含量和扫描电子显微镜 (SEM) 分析形成的纤维素纤维。干燥过程在 (95 -100) o C 的温度下进行。在干燥的前 10 分钟内，椰果中遗忘的水蒸气似乎几乎是总水分含量的 ± (30-40)%，即游离水。这是因为椰果样品中所含的游离水含量仍然很大且容易释放，而在干燥的最后阶段，蒸发水分需要很长时间，因为它是结合水。干燥一直进行到获得恒定质量。本研究中平衡含水量 (Me) 的值采用亨德森方程，计算得出的值为 16.430828706902。在干燥结果中发现，干燥产生的生物纤维素椰果含有少量水分，真菌生长的可能性越来越小，从形态学上看生物纤维素可以用作隔音材料，因为它有孔隙和凹痕来容纳传入的声能，因此隔音应用的潜力很大。关键词：椰果、生物纤维素、隔音、吸音系数。1. 引言印度尼西亚是世界上第二大椰子生产国，椰子种植面积为 388 万公顷，如果使用比例为 97%（小农庄园），椰子产量最多可达 320 万吨。 34 年来，椰子种植园从 1980 年的 166 万公顷增加到 2017 年的 389 万公顷（工业部，2010 年）。与斯里兰卡和印度相比，印尼的椰子生产力仍然较低。无论是出口还是国内市场，对椰子制品的需求都在持续增长。椰子衍生产业可以通过多样化加工产品来发展，包括椰果、椰干、初榨油、油脂化学品和椰干。椰果的主要产品除了作为出口材料外，还可以通过多样化椰果衍生产品来利用其他潜力。将椰果中所含的生物纤维素用于生物片材、生物纤维素面膜、生物纤维纸浆和生物纤维粉，为产品多样化和增加出口提供了机会。目前，有很多向发达国家出口生物片材产品、生物纤维素面膜、生物纤维纸浆和生物纤维粉的需求 [10]。生物纤维素是一种由微生物发酵椰子水产生的多糖。椰果或其他使用微生物木醋杆菌的材料，如果将其放入在受控过程中富含氮和碳的椰子水中，它将能够形成椰果纤维。在这种情况下，细菌会产生酶，可以将糖排列成纤维素纤维链。在椰子水中生长的众多微生物中，成千上万的
极性区域气候模型RACMO2.4
摘要。在本研究中预先提出了极地区域大气气候模型（称为RACMO2.4P1）的下一个版本。主更新包括嵌入Intecast的预测系统（IFS）周期47R1的物理参数包装包。这构成了降水，对流，湍流，气溶胶和表面方案的变化，并包括一种新的云方案，具有更多的预后变量和专用的湖泊模型。fur-hoverore，独立的IF辐射物理模块ECRAD被纳入RACMO，并引入了非冰期区域的多层雪模量。其他更新涉及引入分数陆地面膜，新的和更新的气候数据集（例如气溶胶构成和叶子面积指数），以及对冰川区域的几个参数化的修订。作为概念证明，我们向格陵兰，南极和北极地区的地区展示了第一个结果。通过将结果与观测结果和先前模型版本（RACMO2.33）的输出进行比较，我们表明该模型在表面质量平衡，表面体能平衡，温度，风速，风速，云含量和积雪深度方面很好地形成了。雪水头的对流强烈影响冰盖的局部表面质量平衡，特别是在高积累的地区，例如东南绿地和南极半岛。我们严格评估模型输出，并确定一些可以从进一步的模型开发中拟合的过程。
行业4.0数字化转型和供应链弹性的机会：全面的R
摘要：磁共振成像（MRI）在评估新生儿的早期脑部降低和损伤方面起着重要作用。使用自动体积分析时，需要进行脑组织分割，然后再进行脑提取（BE）以去除非脑组织。在新生儿脑MRI中仍然是具有挑战性的，尽管存在几种方法，但手动段仍被认为是黄金标准。因此，这项研究的目的是评估早产新生儿MRI的不同方法及其对颅内体积估计（ICV）的影响。这项研究包括22个过早的新生儿（平均妊娠年龄±标准偏差：28.4±2.1周），在期限内获得了MRI脑扫描，没有可检测的病变或先天性状况。手动分割以建立参考脑面膜。使用了四个自动化方法：大脑提取工具（Bet2）；简单的流域剥头皮（SWS）；高清脑提取工具（HD-BET）；和合成条。关于segtimentation指标，HD-bet的表现优于其他方法，中位改进为+0.031（Bet2），+0.002（SWS）和+0.011（合成条）点点骰子系数；和-0.786（BET2），-0.055（SWS）和-0.124（合成条）mm，用于平均表面距离。涉及ICV，SWS和HD-BET提供与手动分割的一致性水平，平均差异分别为-1.42％和2.59％。
通过低压扫描电子显微镜
在低电子能量的扫描电子显微镜（SEM）中，损伤诱导的电压改变（DIVA）对比度机制已作为一种快速且方便的方法，可以直接可视化硝酸盐（GAN）中能量离子辐照引起的电阻率的增加。在覆盖有金属面膜的蓝宝石上外上植物生长的gan层，并在600 keV能量下受到He 2 +辐射的约束。在不同的电子束电流和扫描速度下，在SEM上成像样品横截面处的二维损伤曲线。通过电子束照射沉积的累积电荷的增加观察到了图像对比的逐渐发展，以最终达到与GAN离子辐射部分的局部电阻率相关的对比度的饱和水平。提出的方法允许人们直接可视化离子辐照区域，即使是由于离子损伤导致的最低电阻率变化，即用离子辐照后，甘恩的所有级别的绝缘层堆积。考虑到不可能将湿化学的蚀刻技术应用于GAN，它使提出的技术成为基于GAN-基于GAN-基于电子设备的高度抗性和绝缘区域的可视化方法。提出的作品的主要目的是更深入地了解GAN中的Diva对比，特别强调讨论栅格速度和电子束电流的作用，即电荷堆积的细节样品表面。
从扩散MRI
结构性脑图通常仅限于定义节点为灰质区域，其边缘会反映在成对节点之间的轴突投影的密度。在这里，我们将脑面膜内的整个体素集成为高分辨率，主题特定图的节点。我们使用扩散张量和从扩散MRI数据得出的扩散张量和分布分布函数来定义局部体素至素连接的强度。我们在人类Connectome项目的数据上研究图形的Laplacian光谱特性。然后，我们通过codrustes验证方案评估Laplacian eigenmodes的受试者间变异性程度。fi-Nelly，我们证明了通过图信号处理的基本解剖结构来塑造功能性MRI数据的程度。图形拉普拉斯特征模式表现出高度分辨的空间pro文件，反映了与主要白色途径相对应的分布模式。我们表明，这种高分辨率图的特征空间的固有维度仅仅是图尺寸的一部分。通过在低频图lapla-cian eigenmodes上投射任务和静止状态数据，我们表明大脑活动可以通过一小部分低频组合的子集很好地近似。所提出的图形开放了研究大脑的新途径，无论是通过图形或光谱图理论探索其组织特性，还是将它们视为在内部层面上观察到大脑功能的脚手架。
从扩散MRI
摘要 - 目标：结构性大脑图通常仅限于定义节点，因为灰质区域是地图集的，边缘反映了淋巴结对之间的轴突投影的密度。在这里，我们将脑面膜内整个体素集成为高分辨率，主题特定图的节点。方法：我们使用扩散张量和从扩散MRI数据得出的扩散张量和方向分布函数来定义局部素至素连接的强度。我们在人类连接项目的数据上研究图形的拉普拉斯光谱特性。然后，我们通过Procrustes验证方案评估Laplacian本征模的受试者间变异性的程度。最后，我们证明了通过图形信号处理的基本解剖结构来塑造功能性MRI数据的程度。结果：图形拉普拉斯特征模式表现出高度分辨的空间专题，反映了与主要白质途径相对应的分布模式。我们表明，这种高分辨率图的特征空间的固有维度仅仅是图尺寸的一部分。通过在低频图Laplacian eigenmodes上投射任务和静止状态数据，我们表明大脑活动可以通过一小部分低频组件来很好地近似。结论：所提出的图形在研究大脑时开放了新的途径，无论是通过图或光谱图理论探索其组织特性，或者通过将它们视为在单个层面上观察到大脑功能的支架。
自动除草系统用于大蒜 /姜田中的杂草检测和去除< / div>
摘要 - 全球农业行业已经面临各种问题，例如人口迅速增长和气候变化。在几个国家中，日本的农业劳动力在下降。为了解决这个问题，日本政府旨在实现应用信息和通信技术，人工智能和机器人技术的“智能农业”。智能农业要求开发机器人技术来进行除草和其他劳动密集型农业任务。机器人除草由一种使用机器学习的对象检测方法组成，以对杂草和农作物进行分类以及使用机器人手和激光器的自主除草系统。但是，这些方法使用的方法会根据作物的生长而改变。除草系统必须根据作物的生长考虑组合。本研究介绍了杂草检测和农作物混合脊（例如大蒜和姜田）中的自主除草。我们首先使用Mask R-CNN开发一种杂草检测方法，该方法可以通过RGB-D相机捕获的颜色图像来检测单个杂草。所提出的系统可以根据检测到的杂草区域和相机捕获的深度图像在物理空间中获得杂草坐标。随后，我们提出了一种指导除草剂操纵器向检测到的杂草坐标的方法。本文通过这两种建议的方法整合了杂草检测和自主除草。我们评估了在实际领域拍摄的图像训练的面膜R-CNN的性能，并证明所提出的自主除草系统在复制的山脊上起作用，其人造杂草类似于大蒜和杂草叶子。
bin选择的几个透明实例细分
摘要在本文中，我们考虑了从机器人箱拾取设置中从RGB或灰度相机图像中分割多个实例的问题。用于解决此任务的先前方法通常是在Mask-RCNN框架上构建的，但是它们需要大量注释的数据集进行填充。取而代之的是，我们在几个拍摄设置中考虑任务，并在trinseg中考虑了基于mask-rcnn的透明对象的数据效率和健壮的实例分割方法。我们在trinseg中的关键创新是双重的：i）一种被称为transmixup的新颖方法，用于使用合成透明的对象实例生成新的训练图像，该图像是通过空间转换带注释的示例创建的； ii）一种评分理想对象模板的预测段和旋转之间一致性的方法。在我们的新评分方法中，空间转换是由辅助神经网络产生的，然后将得分用于填充不一致的实例预测。为了证明我们方法的效果，我们介绍了一个新的几种数据集的实验，该数据集由七个类别的非偏见（透明和半透明）对象组成，每个类别的大小，形状和透明度的透明度变化。我们的结果表明，Trinseg实现了最先进的性能，在MIOU中提高了14％以上的细化面膜RCNN，同时需要很少的带注释的培训样本。