渗透性对天然液的流动性具有显性影响。格子Boltzmann模拟器确定纳米和微孔网络的渗透率。模拟器占据了数百万的流动动态计算，其累积的误差和高耗电量的计算能力。为了有效且始终如一地预测渗透性，我们提出了一种形态学解码器，从3D微型计算机层面扫描和核磁共振图像中提出了机器学习的平行和串行流量重建。对于3D视觉，我们将可控可测量的卷引入新的监督分段，其中一组独特的体素强度对应于晶粒和孔喉部尺寸。形态解码器以新颖的方式贬低并汇集形态边界以产生渗透性。形态学解码器方法由五种新方法组成，其中描述了本文，这些新方法是：（1）几何3D渗透率，（2）机器学习引导3D特性识别岩石形态，（3）3D图像特性集成模型的渗透率（4）MRI渗透成像器，（5）形态解码器（整合其他四个新颖过程的过程）。
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自动图像处理算法可以提高分类异构碳酸盐岩石形态的质量，效率和一致性，可以无缝地处理大量的数据和图像。地质学家面临困难在设定从岩石图像，微计算断层扫描（UCT）或磁共振成像（MRI）中确定岩石物理性质的最佳方法的方向。大多数成功的工作是来自同质岩石，专注于2D图像，较少关注3D并需要数值模拟。目前，图像分析方法会聚到三种方法：图像处理，人工智能和具有人工智能的组合图像处理。在这项工作中，我们提出了两种方法来确定3D UCT和MRI图像的孔隙率：具有图像分辨率的图像处理方法优化高斯算法（IROGA）;高斯随机森林机器学习差异（MLDGRF）启用先进的图像识别方法。我们已经建立了参考3D微型模型和收集的图像以校准Iroga和MLDGRF方法。为了评估这些校准方法的预测能力，我们在3D UCT和天然异质碳酸盐岩的MRI图像上运行它们。我们分别测量了三种行业标准方式的碳酸盐岩的孔隙度和岩性，分别为参考值。值得注意的是，与三种实验测量相比，IROGA和MLDGRF的精度产生96.2％和97.1％的精度为96.2％和97.1％，91.7％和94.4％。我们使用两种方法，X射线粉末衍射和晶粒密度测量测量石灰石和硫铁矿参考值。 MLDGRF生产岩性（石灰石和硫铁矿）卷，精度为97.7％。
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X射线微型计算机断层摄影成像中存在固有的视野和分辨率折衷，这限制了多尺寸多孔系统的表征，分析和模型开发。在本文中，我们通过开发3D增强的深层超分辨率（EDSR）卷积神经网络来克服这些权衡来通过来自低分辨率数据的大型空间尺度创建增强的高分辨率数据。配对高分辨率（HR，2 $ \ MU $ M）和低分辨率（LR，6 $ \ MU $ M）来自Bentheimer Rock样本的图像数据用于培训网络。来自训练样本的未见LR和HR数据以及具有不同微结构的另一个样本，用于验证具有各种度量的网络：文本分析，分段行为和孔网络模型（PNM）多相流模拟。经过验证的EDSR网络用于为每个长度为6-7厘米的全核样品生成约1000个高分辨率转速子图像（总图像大小为约6000x6000x32000体素）。每个子培养物都具有从PNMS预测的不同的岩石物理特性，它们组合以创建每个样本的3D连续级模型。在一系列分数流动下模拟低毛细管数不混溶的流动，并直接在1：1的基础上与实验压力和3D饱和度进行比较。 EDSR产生的模型比在存在异质性存在下预测实验行为的基础LR模型更准确，特别是在遇到孔隙尺寸的广泛分布的流动状态下。该模型通常在预测到在实验重复性和三个数量级的实验重复性和相对渗透率内的饱和度准确。所示的工作流程是一个完全预测的，无需校准，并且打开了在真正的多尺度异构系统中的图像，模拟和分析流动的可能性。
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3D地质模型中的每个网格块都需要一种代表该块的所有物理和化学性质的岩石类型。分类岩石类型的性质是岩性，渗透性和毛细管压力。科学家和工程师使用传统的实验室测量确定这些性质，其将破坏性方法嵌入样品或改变其一些性质（即，润湿性，渗透率和孔隙率），因为测量过程包括样品粉碎，流体流动或流体饱和度。最近，数字岩体物理学（DRT）已经出现了从微观计算机断层扫描（UCT）和磁共振成像（MRI）图像中量化这些性质。然而，文献没有尝试以完全数字语境的摇滚打字。我们提出表演数字摇滚打字（DRT）：（1）整合最新的DRP在授予数字岩石属性确定的新工艺中; （2）数字化碳酸盐中最新的岩石打字方法，（3）引入了一种新颖的碳酸盐岩字打字过程，该过程利用计算机视觉功能，为异构碳酸岩纹理提供更多洞察力。
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动态磁共振成像（MRI）是一种流行的医学成像技术，可生成组织和器官内部对比度材料流动的图像序列。但是，仅在少数可行性研究中证明了它在通过食道运动中的成像运动中的应用，并且相对尚未探索。在这项工作中，我们提出了一个称为力学的MRI（MRI-MEC）的计算框架，该计算框架增强了该能力，从而增加了动态MRI在诊断食管疾病中的适用性。菠萝汁用作动态MRI的吞咽对比材料，MRI图像序列被用作MRI-MECH的输入。 MRI-MECH将食道建模为柔性的一维管，弹性管壁遵循线性管定律。然后，通过一维质量和动量保护方程式，通过食道流动。这些方程是使用物理信息的神经网络（PINN）求解的。 PINN最大程度地减少了MRI测量和模型预测之间的差异，以确保始终遵循流体流量问题的物理。 MRI-Mech计算了食管转运期间的流体速度和压力，并通过计算壁刚度和主动弛豫来估计食道健康的机械健康。此外，MRI-Mech预测了在排空过程中有关下食管下括约肌的缺失信息，这证明了其适用于缺少数据或图像分辨率差的方案。除了基于食管机械健康的定量估计值来改善临床决策外，MRI-MECH还可以增强用于应用其他医学成像方式以增强其功能。
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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我们提出了一种基于体积的基于网格的算法，用于参数化胎盘到扁平模板，以实现局部解剖结构和功能的有效可视化。 MRI显示潜在作为研究工具，因为它提供与胎盘功能直接相关的信号。然而，由于胎盘体内形状的弯曲和高度变化，解释和可视化这些图像是困难的。我们通过绘制胎盘来解决解释挑战，以便它类似于熟悉的离体形状。我们将参数化作为优化问题，用于将体积网格表示的胎盘形状映射到扁平模板。我们采用对称的Dirichlet Energy来控制整个体积的局部变形。在梯度下降优化期间，映射中的局部注射是由约束的线路搜索强制执行的。我们使用从大胆的MRI图像中提取的111个胎盘形状的研究研究验证了我们的方法。我们的映射在匹配模板时实现了子体素准确性，同时保持整个音量的低失真。我们展示了胎盘的扁平化程度如何改善解剖学和功能的可视化。我们的代码在https://github.com/mabulnaga/plentaa-flatteny自由提供。
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FIB/SEM断层扫描代表了电池研究和许多其他领域中三维纳米结构表征的必不可少的工具。然而，在许多情况下，对比度和3D分类/重建问题出现，这极大地限制了该技术的适用性，尤其是在多孔材料上，例如电池或燃料电池中用于电极材料的材料。区分不同的组件（例如主动LI存储颗粒和碳/粘合剂材料）很困难，并且通常可以防止对图像数据进行可靠的定量分析，甚至可能导致关于结构 - 质地关系的错误结论。在这项贡献中，我们提出了一种新型的数据分类方法，该方法是通过FIB/SEM断层扫描获得的三维图像数据及其在NMC电池电极材料中的应用。我们使用两个不同的图像信号，即Angled SE2腔室检测器和Inlens检测器信号的信号，将信号组合在一起并训练一个随机森林，即特定的机器学习算法。我们证明，这种方法可以克服适合多相测量的现有技术的当前局限性，并且即使在当前的最新技术失败或对大型训练集的需求之后，它也可以进行定量数据重建。这种方法可能会作为使用FIB/SEM断层扫描的未来研究指南。
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动态MRI可以捕获具有高对比度的软组织器官中的时间解剖变化，但是获得的序列通常遭受有限的体积覆盖，这使得器官形状轨迹的高分辨率重建在时间研究中的主要挑战。由于腹部器官形状的变异性跨越时间和受试者，本研究的目的是朝向3D致密速度测量来完全覆盖整个表面并提取有意义的特征，其特征在于观察到的器官变形并实现临床作用或决定。我们在深呼吸运动期间提出了一种用于表征膀胱表面动力学的管道。对于紧凑的形状表示，首先使用重建的时间体积来使用LDDMM框架建立专用的动态4D网状序列。然后，我们从诸如网格伸长和失真的机械参数执行器官动力学的统计表征。由于我们将器官引用作为非平面，因此我们还使用平均曲率变化为度量来量化表面演变。然而，曲率的数值计算强烈地取决于表面参数化。为了应对这一依赖性，我们采用了一种用于表面变形分析的新方法。独立于参数化并最小化测地曲线的长度，通过最小化Dirichlet能量，它使表面曲线平滑地朝向球体。 eulerian PDE方法用于从曲线缩短流中导出形状描述符。使用Laplace Beltrami操作员特征函数来计算各个运动模式之间的接口，用于球形映射。用于提取用于局部控制的模拟形状轨迹的表征相关曲线的应用演示了所提出的形状描述符的稳定性。
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可靠地定量自然和人为气体释放（例如，从海底进入海洋的自然和人为气体释放（例如，Co $ _2 $，甲烷），最终是大气，是一个具有挑战性的任务。虽然船舶的回声探测器允许在水中检测水中的自由气，但是即使从较大的距离中，精确量化需要诸如未获得的升高速度和气泡尺寸分布的参数。光学方法的意义上是互补的，即它们可以提供从近距离的单个气泡或气泡流的高时和空间分辨率。在这一贡献中，我们介绍了一种完整的仪器和评估方法，用于光学气泡流特征。专用仪器采用高速深海立体声摄像机系统，可在部署在渗透网站以进行以后的自动分析时录制泡泡图像的Tbleabytes。对于几分钟的短序列可以获得泡特性，然后将仪器迁移到其他位置，或者以自主间隔模式迁移到几天内，以捕获由于电流和压力变化和潮汐循环引起的变化。除了报告泡沫特征的步骤旁边，我们仔细评估了可达准确性并提出了一种新颖的校准程序，因为由于缺乏点对应，仅使用气泡的剪影。该系统已成功运营，在太平洋高达1000万水深，以评估甲烷通量。除了样品结果外，我们还会报告在开发期间汲取的故障案例和经验教训。
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血流特征的预测对于了解血液动脉网络的行为至关重要，特别是在血管疾病（如狭窄）的存在下。计算流体动力学（CFD）提供了一种强大而有效的工具，可以确定包括网络内的压力和速度字段的这些特征。尽管该领域有许多研究，但CFD的极高计算成本导致研究人员开发新的平台，包括机器学习方法，而是以更低的成本提供更快的分析。在这项研究中，我们提出了一个深度神经网络框架，以预测冠状动脉网络中的流动行为，在存在像狭窄等异常存在下具有不同的性质。为此，使用合成数据训练人工神经网络（ANN）模型，使得它可以预测动脉网络内的压力和速度。培训神经网络所需的数据是从ABAQUS软件的特定特征的次数的CFD分析中获得了培训神经网络的数据。狭窄引起的血压下降，这是诊断心脏病诊断中最重要的因素之一，可以使用我们所提出的模型来了解冠状动脉的任何部分的几何和流动边界条件。使用Lad血管的三个实际几何形状来验证模型的效率。所提出的方法精确地预测了血流量的血流动力学行为。压力预测的平均精度为98.7％，平均速度幅度精度为93.2％。根据测试三个患者特定几何形状的模型的结果，模型可以被认为是有限元方法的替代方案以及其他难以实现的耗时数值模拟。
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视觉的触觉传感器由于经济实惠的高分辨率摄像机和成功的计算机视觉技术而被出现为机器人触摸的有希望的方法。但是，它们的物理设计和他们提供的信息尚不符合真实应用的要求。我们提供了一种名为Insight的强大，柔软，低成本，视觉拇指大小的3D触觉传感器：它不断在其整个圆锥形感测表面上提供定向力分布图。围绕内部单眼相机构造，传感器仅在刚性框架上仅成型一层弹性体，以保证灵敏度，鲁棒性和软接触。此外，Insight是第一个使用准直器将光度立体声和结构光混合的系统来检测其易于更换柔性外壳的3D变形。通过将图像映射到3D接触力的空间分布（正常和剪切）的深神经网络推断力信息。洞察力在0.4毫米的总空间分辨率，力量幅度精度约为0.03 n，并且对于具有不同接触面积的多个不同触点，在0.03-2 n的范围内的5度大约5度的力方向精度。呈现的硬件和软件设计概念可以转移到各种机器人部件。
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DeepAngle is a machine learning-based method to determine the contact angles of different phases in the tomography images of porous materials. Measurement of angles in 3--D needs to be done within the surface perpendicular to the angle planes, and it could become inaccurate when dealing with the discretized space of the image voxels. A computationally intensive solution is to correlate and vectorize all surfaces using an adaptable grid, and then measure the angles within the desired planes. On the contrary, the present study provides a rapid and low-cost technique powered by deep learning to estimate the interfacial angles directly from images. DeepAngle is tested on both synthetic and realistic images against the direct measurement technique and found to improve the r-squared by 5 to 16% while lowering the computational cost 20 times. This rapid method is especially applicable for processing large tomography data and time-resolved images, which is computationally intensive. The developed code and the dataset are available at an open repository on GitHub (https://www.github.com/ArashRabbani/DeepAngle).
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我们提出了一种新颖的方法，该方法将基于机器学习的交互式图像分割结合在一起，使用Supersoxels与聚类方法结合了用于自动识别大型数据集中类似颜色的图像的聚类方法，从而使分类器的指导重复使用。我们的方法解决了普遍的颜色可变性的问题，并且在生物学和医学图像中通常不可避免，这通常会导致分割恶化和量化精度，从而大大降低了必要的训练工作。效率的这种提高促进了大量图像的量化，从而为高通量成像中的最新技术进步提供了交互式图像分析。所呈现的方法几乎适用于任何图像类型，并代表通常用于图像分析任务的有用工具。
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虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人，但它们在他们可以执行的任务中受到限制，并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面，软机器鞋面超越了刚性机器人的能力，例如与工作环境，自由度，自由度，制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳（释放）作为一种特定类型的软气动致动器的行为，可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动，并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外，采用有限元分析方法，包括释放的固有非线性材料特性，精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间，这基本上是软机械臂的构建块。
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当没有光学信息可用时，在不确定环境下的机器人探索具有挑战性。在本文中，我们提出了一种自主解决方案，即仅基于触觉感测，探索一个未知的任务空间。我们首先根据MEMS晴雨表设备设计了晶须传感器。该传感器可以通过非侵入性与环境进行交互来获取联系信息。该传感器伴随着一种计划技术，可以通过使用触觉感知来产生探索轨迹。该技术依赖于触觉探索的混合政策，其中包括用于对象搜索的主动信息路径计划，以及用于轮廓跟踪的反应性HOPF振荡器。结果表明，混合勘探政策可以提高对象发现的效率。最后，通过细分对象和分类来促进场景的理解。开发了一个分类器，以根据晶须传感器收集的几何特征识别对象类别。这种方法证明了晶须传感器以及触觉智能，可以提供足够的判别特征来区分对象。
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在地质不确定性下，快速同化监测数据以更新压力累积和压力累积和二氧化碳（CO2）羽流迁移的预测是地质碳储存中的一个具有挑战性的问题。具有高维参数空间的数据同化的高计算成本阻碍了商业规模库管理的快速决策。我们建议利用具有深度学习技术的多孔介质流动行为的物理理解，以开发快速历史匹配 - 水库响应预测工作流程。应用集合更顺畅的多数据同化框架，工作流程更新地质特性，并通过通过地震反转解释的压力历史和二氧化碳羽毛的量化不确定性来预测水库性能。由于这种工作流程中最具计算昂贵的组件是储层模拟，我们开发了代理模型，以在多孔注射下预测动态压力和CO2羽流量。代理模型采用深度卷积神经网络，具体地，宽的剩余网络和残留的U-Net。该工作流程针对代表碎屑货架沉积环境的扁平三维储层模型验证。智能处理应用于真正的3D储层模型中数量与单层储层模型之间的桥梁。工作流程可以在主流个人工作站上不到一小时内完成历史匹配和储库预测，在不到一小时内。
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自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。
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X射线微型计算机断层扫描（Micro-CT）已被广泛利用，以在地下多孔岩石中表征孔隙尺度几何形状。使用深度学习的超分辨率（SR）方法的最新进程允许在大型空间尺度上进行数字增强低分辨率（LR）图像，从而创建与高分辨率（HR）地理真理相当的SR图像。这避免了传统的解决方案和视野折衷。出色的问题是使用配对（已注册的）LR和HR数据，这些数据通常需要在此类方法的训练步骤中，但难以获得。在这项工作中，我们严格比较两种不同的最先进的SR深度学习技术，使用两者和未配对数据，具有类似于类似的地面真理数据。第一方法需要配对的图像来训练卷积神经网络（CNN），而第二种方法使用未配对的图像来训练生成的对抗网络（GaN）。使用具有复杂的微孔纹理的微型CT碳酸盐岩样品进行比较两种方法。我们实现了基于图像的各种图像和数值验证和实验验证，以定量评估两种方法的物理精度和敏感性。我们的定量结果表明，未配对GaN方法可以将超分辨率图像重建为精确，如配对的CNN方法，具有可比的训练时间和数据集要求。这将使用未配对的深度学习方法解除微型CT图像增强的新应用;数据处理阶段不再需要图像注册。来自数据存储平台的解耦图像可以更有效地利用用于培训SR数字岩体应用的网络。这为异构多孔介质中的多尺度流模拟各种应用开辟了新的途径。
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胆道是一个管网络，将肝脏与胆囊连接到胆囊，这是一个正下方的器官。胆管是胆汁树中的主要管。胆管的扩张是人体中更多主要问题的关键指标，例如石头和肿瘤，这些问题通常是由胰腺或Vater的乳头状引起的。在许多情况下，胆管扩张的检测对于初学者或未经训练的医务人员来说可能具有挑战性。即使是专业人士也无法用肉眼检测到胆管扩张。这项研究提出了一种基于视觉的独特模型，用于初始诊断。为了从磁共振图像分割胆道树，框架使用了不同的图像处理方法（MRI）。在对图像的感兴趣区域进行了细分后，对其进行了许多计算，以提取10个特征，包括主要轴和次要轴，胆管区域，胆汁树面积，紧凑性和某些纹理特征（对比度，平均值，方差和相关性）。这项研究使用了约旦安曼国王侯赛因医学中心的图像数据库，其中包括200张MRI图像，100例正常病例和100例胆管扩张的患者。提取特征后，使用各种分类器来确定患者的健康状况（正常或扩张）。研究结果表明，提取的特征在曲线下的准确性和面积方面与所有分类器都很好。这项研究的独特之处在于，它使用自动方法从MRI图像中分割胆汁树，并且科学地将检索到的特征与胆道树状态相关联，而文献中从未做过。
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