介绍了水声信号传播射线模型的理论基础,给出了水声传播衰减详细的理论推导和数学分析过程;在射线模型的基础上分析了水声信号传播的过程,并根据数学模型,实现了传播过程在matlab下的仿真。根据不同的仿真条件得到了相关的传播损失分布图,并对结果进行了分析。

骨骨折检测 :worried_face: X射线图像中用于骨折检测的数据扩充和预处理 :person_raising_hand: 1. radius骨远端骨折 :crying_face: 1.1引言 :grinning_face_with_big_eyes: 这部分是关于使用更快的RCNN来检测远侧X射线图像中的远端识别并定位远端radius骨骨折。 （38张图像-分辨率高达1600×1600像素用于训练）。 结果（ACC = 0.96和mAP = 0.866）比医生和放射线医师（仅0.7 ACC）获得的检测结果准确得多。 一些挑战： :grinning_face_with_big_eyes: 在许多情况下，裂缝的尺寸很小且难以检测。 骨折有各种各样的不同形状 Faster R-CNN的优势在于它可以处理高分辨率图像。 同样，可以在检测少量图像的对象时以较高的精度训练Faster R-CNN。 两个明确的任务： 分类远端radius骨是否骨折。 找到骨折的位置。 1.2更快的RCNN 更快的RCNN包含3个部分： 用于分类和生成特征图的卷积深度神经网络。 区域提案

Radiance是用于UNIX计算机的免费，高精度的光线跟踪软件系统。 它是一套程序，旨在对设计中的照明进行分析和可视化。 辐射度优于简单的照明计算和渲染工具，因为在几何形状或可以模拟的材料上没有任何限制。 指定了场景的几何形状，材质，灯具，时间，日期和天空条件（用于日光计算）； 计算光谱辐射度（即亮度+颜色），辐照度（照度+颜色）和眩光指数。 仿真结果可以显示为彩色图像，数值和等高线图。 Radiance对建筑师和工程师在预测照明，视觉质量和创新设计空间的外观方面很有用； 以及供研究人员评估新的照明和采光技术。

为手柄生成可检测碰撞体的射线，当检测到碰撞体为绿色并记录gameObject到NowGameobject，未检测到碰撞体为红色。

gkaModelEye：MATLAB中的解剖学上精确的射线追踪模型眼

根据 Marketsandmarkets 的报告，全球工业 X 射线探测器市场规模预计将从 2017 年 25.3 亿美元增长至 2022 年 33.1 亿美元，并在 2024 年达到 38.3 亿美元。 X 射线无损检测设备在工业领域中运用较多。如电子产品，IC 芯片，电子元件，半导体 元器件，接插件，塑胶件，BGA，LED，SMT，CPU，电容，电路板，锂电池，铸件等。 在电子产品元器件中主要看焊接点是否断线、短路、焊接是否正常；在 BGA，IC 芯片， LED，SMT 等使用中通常是要看这些工件的内部是否变形、金线是否正常、脱焊、空焊、 连锡、气泡等问题；在陶瓷、铸件中主要看工件中是否

核辐射测量仪电路功能概述: 系统实现了对环境中β射线γ射线辐射量的采集 输出 显示 上传和保存。系统以J321βγ-GM计数管为探测装置，利用stc89c52单片机对脉冲计数处理通过1602显示并上传数据到windows平台上位机。上位机可以完成数据的实时显示和上载网络服务器。上位机利用labview软件编写。 硬件成本120左右。 STC89C52RC单片机 ---------- 3 1602液晶 --------- 10 J321βγ-GM计数管 --------- 75 直流升压模块 --------- 20 其他------------------------15------（三极管、usb转串口芯片、洞洞板等） 上位机环境---- labview2014 云平台 ---- 乐联网 系统框图设计: 单片机程序框图 labview框图 滤波电路部分原理图:

CBIS-DDSM（乳腺癌X射线图像），图像有标记

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1. 使用自定义深度卷积神经网络从胸部x线图像中检测肺炎，并使用5856张x线图像(1.15GB)对预训练模型“InceptionV3”进行再训练。 2. 为了重新训练去除了输出层，冻结了前几个层，并为两个新标签类(肺炎和正常)微调模型。 3.自定义深度卷积神经网络的测试精度为89.53%，损失为0.41。