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World File Search System高精度的
Sonobuoy Mils - Scholarly Commons
本文旨在描述一种使用海军声纳浮标在公海定位导弹撞击位置的新技术。图 1 显示了典型的海军 ASW 声纳浮标，这是一种空投的消耗性 VHF 无线电，可将其下方水听器接收到的水下声学信号中继到头顶上的飞机* 这种导弹撞击定位系统具有成本低、便携和高精度的优点。基本上，声纳浮标监测导弹撞击海面的水声信号，并使用固定的海底应答器作为声纳浮标的大地参考* 迄今为止，我们使用飞机投下的远距离炸药作为水面声纳浮标和海底应答器之间的声学连接。该声纳浮标系统的撞击精度可以达到 0.1 NM。将来，随着硬件的进一步发展，主动声呐浮标的使用将不再需要远距离电荷参考系，升级后的 SMILS 精度将达到 250 英尺。
发射前特性描述和校准的最佳实践...
应结合遥感仪器的设计和开发来规划和执行发射前的特性描述和校准，以满足任务要求。对于红外仪器，应使用 SI 可追溯标准对机载校准器（如黑体）和传感器（如光谱辐射计）进行特性描述和校准。对于地球遥感，这允许对太空中的不同传感器进行相互比较和相互校准，以创建高精度的全球气候记录时间序列，从而可以轻松弥补一些不可避免的数据差距。对于弹道导弹防御，这提供了基于 SI 可追溯测量的传感器质量保证。根据美国国家标准与技术研究所 (NIST) 在过去二十年与美国国家航空航天局 (NASA)、美国国家海洋与大气管理局 (NOAA) 和美国国防部 (DoD) 项目合作的经验，提出了针对此次发射前工作的推荐最佳实践。将结合过去为遥感社区服务的经验教训，讨论 NIST 的红外标准和校准设施示例。
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
朝着神经康复的自动化过程
由于事故，伤害，与年龄相关的问题和其他方面的数量越来越多，全球对患者康复的需求随着时间的流逝而激增。可行，治疗成本和患者护理的成本也增加了。此外，对患有身体残疾的患者的不断监测和支持已成为对医疗系统的持续挑战。基于机器人技术的神经康复减少了人类错误，同时协助此类患者，精确解释信号并与患者进行通信。随着时间的流逝，逐步的精确应用和技术的改进为患者护理和支持提供了新的方向。许多高级技术分支的跨学科贡献使我们能够以高精度的上肢和下肢障碍来开发基于机器人的援助。te目前的评论总结了机器人实施的产生和背景，以实施患者支持，进度，现在的状态和未来要求。
centella centella和有氧运动对绝经妇女的雌二醇，认知和平衡的影响
人工智能的快速发展（AI）正在重塑医疗领域的景观，为未经证实的牙齿凹陷，以进行创新和改善患者护理的机会。本演讲将深入研究医疗领域内AI的最新技术进步，强调诊断准确性，治疗优化和整体医疗保健的突破。我们将探索正在改变医学成像的最先进的机器学习算法，从而可以早日检测具有更高精度的疾病。此外，主题将讨论将AI纳入个性化医学，并证明预测性分析和数据驱动的见解如何创建针对每个患者需求量身定制的个性化治疗计划。当我们浏览技术领域时，将解决道德方面的考虑和监管挑战，强调负责AI在医疗保健中的重要性。案例研究和成功案例将提出以说明有形的好处，并展示AI如何增强医学专业人员的能力。
利用深度神经网络进行本体推理
进行逻辑推理的能力是人类智能行为的一个基本方面，因此也是实现人类水平的人工智能的一个重要问题。传统上，知识表示和推理领域的基于逻辑的符号方法已用于为代理配备类似于人类逻辑推理能力的能力。然而，最近，人们越来越有兴趣使用机器学习而不是基于逻辑的符号形式来解决这些任务。在本文中，我们采用最先进的方法来训练深度神经网络，以设计一种新模型，该模型能够学习如何以基本本体推理的形式有效地执行逻辑推理。这是一项重要且非常自然的逻辑推理任务，这就是为什么所提出的方法适用于大量重要的现实问题。我们展示了几个实验的结果，这些结果表明我们的模型能够在非常大、多样化且具有挑战性的基准上学习执行高精度的本体推理。此外，事实证明，所建议的方法较少受到基于逻辑的符号推理的各种障碍的影响，同时从生物学的角度来看，它是令人惊讶的合理。
利用流动数据预测经济活动
我们利用来自移动应用程序的 GPS 移动数据开发了高频指数来衡量服务业的销售额和制造业的生产活动。首先，我们着眼于使用移动数据估算服务业客户数量的可能性，开发了指标来捕捉游乐园、购物中心和食品服务的经济活动。我们表明，使用 GPS 移动数据可以实时、高精度地预测服务业的经济活动——这是传统统计数据在很大程度上无法实现的。此外，通过使用聚类方法，我们可以构建一个具有更好即时预测性能的指标。其次，在制造业，我们使用来自经济普查的工厂级数据以及利用白天比率等每小时和每日移动模式来确定大型工厂的位置。然后，我们根据指定区域的人口构建了即时预测生产的指标。我们发现，我们可以对一些劳动密集型行业（包括运输设备和生产机械行业）进行高精度的即时预测。这些结果表明，移动数据是即时预测宏观经济活动的有用工具。
原创文章 基于脑电图的情绪状态分类降维技术的比较分析
摘要：目的：本研究旨在评估各种降维方法（包括主成分分析 (PCA)、拉普拉斯评分和卡方特征选择）对脑电图 (EEG) 数据集分类性能的影响。方法：我们应用了降维技术，包括 PCA、拉普拉斯评分和卡方特征选择，并使用线性回归、K 最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯分类器评估了它们对 EEG 数据分类性能的影响。对模型的分类准确性和计算效率进行了评估。结果：我们的研究结果表明，所有降维策略通常都能提高或保持分类准确性，同时减少计算负荷。值得注意的是，PCA 和 Autofeat 技术可提高模型的准确性。结论：使用降维技术可以通过减少计算需求而不影响准确性来增强 EEG 数据分类。这些结果表明，这些技术有可能应用于既需要计算效率又需要高精度的场景。本研究中使用的代码可在https://github.com/movahedso/Emotion-analysis找到。
仅从长读序列数据中提取的芒果染色体水平基因组
高质量的参考基因组和注释对于表征基因组的结构和功能变异以及探索促进现代分子育种的重要性状机制至关重要。随着单分子长读测序技术的开发和不断改进，我们现在可以组装高精度的端粒到端粒 (T2T) 基因组。从头基因组组装时代始于桑格测序，而第一个组装的真核基因组是 1996 年的酿酒酵母 (Dujon, 1996 )。随后，许多其他物种的基因组被组装起来，包括水稻（Goff 等人，2002 年）、玉米（Schnable 等人，2009 年）、拟南芥（拟南芥基因组计划，2000 年）和人类（Venter 等人，2001 年）。下一代测序的后续进展进一步改善了植物基因组组装，但它们仍然在伪分子中表现出数千个缺口，这主要是由于重复序列的普遍性和读取长度的限制（75-300 bp）（Belser 等人，2021 年；陈等人，2023 年）。
基于自主多旋翼无人机飞行控制系统... - eucass
近来，无人机 (UAV) 作为一个快速发展的领域，吸引了越来越多的科学家和消费者的关注。人们对多旋翼无人机尤其感兴趣，它们因其低速飞行、悬停和垂直起降能力而被认为是用于高质量航空摄影、摄像、监控和其他地形探索的良好飞行平台。所述特性使它们易于在空间有限的条件下使用。显然，这种飞行器的行为是不稳定的，因此需要负责稳定和导航功能的飞行控制系统 (FCS)。此外，FCS 能够提供完全自主飞行的能力。当代电子技术的快速发展使得制造低成本和紧凑型 FCS 成为可能。然而，实施的测量单元的精度不高。多传感器数据融合是提高精度的方法之一。本文介绍了 FCS 开发中需要指导的要求和一般概念，以及飞行测试中获得的结果及其比较。特别关注多传感器数据融合方法，该方法可以提高飞行精度和可靠性。此外，还提供了硬件和软件架构的描述。