简介：糖尿病性微血管病很常见，但糖尿病患者发病的时间因受试者而异。 我们研究的目的是研究2型糖尿病患者的肾脏和眼科疾病之间的相关性。 患者和方法：这项纵向分析性研究于2018年3月1日至2019年3月31日在Abass Ndao大学医院中心进行。 它正在研究糖尿病肾小球病患者的视网膜受累情况。 结果：在100例糖尿病性肾小球病患者中，他们分为70名女性和30名男性，平均年龄为58.2岁。 糖尿病的平均病程为6.1年，其平均糖化血红蛋白（HbA1c）为8.1％。 只有37％的患者HbA1c水平低于7％。 其他心血管危险因素是高血压（HBP）（39％），血脂异常（36％）和肥胖症（15％）。 在这些患者中，糖尿病视网膜病变占21％。 在诊断为少于6年的糖尿病患者中，视网膜病变更为常见（69％），而肾小球滤过率（GFR）略有降低的慢性肾脏疾病患者（34％）则更为常见。 结论：我们的研究得出的结论是，在2型糖尿病的发病过程中，慢性肾脏疾病的发作并不系统地暗示糖尿病性视网膜病的存在。 因此，重要的是进行系统并发症的筛查和评估。

19个常用STR基因座在中国汉族人群突变的研究，罗海玻，宋凤，目的：目前国内对常用STR基因座突变率尚无统一的共享数据，因此需要全面了解中国汉族人群亲权鉴定中常用STR基因座的突变情况，以期

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

UCSD Pedestrian 是一个人群密度监测数据集，用以测试开放环境中动态监测人群数量及密度的算法效果。

密集人群人头检测训练数据集 人流统计数据集 已经转换成yolo txt格式标注文件 4374张图片 4374个yolo标注格式txt文件

基于C语言Linux下聊天室实现（聊天室+多人群聊+私聊+群主管理员+禁言+踢出群聊+修改密码+找回密码等功能） 在linux下的基于TCP/IP，采用socket通信的聊天室，实现进入聊天室，进行多人群聊，指定人进行私聊，群主管理员功能，颗进行禁言，提出群聊等操作。个人账号可修改昵称或者修改密码，还可进行找回密码等功能 基于C语言Linux下聊天室实现（聊天室+多人群聊+私聊+群主管理员+禁言+踢出群聊+修改密码+找回密码等功能）

基于中央处理器(CPU)串行的人群疏散传统方法对于人群规模较少的场景,可以得到良好的疏散模拟效果,但在人群密度较高的场景中,难以达到实时模拟的要求.为了克服上述问题,实现了一种基于图形处理器(GPU)的人群疏散模拟的方法.该方法通过对个体寻径算法的优化,不仅能使个体快速准确地智能寻径,而且将个体寻径独立性与图形处理器高性能计算特性进行结合,充分利用了图形处理器强大的并行计算能力,从而大幅度提高了人群疏散模拟的人群规模,使人群疏散模拟的实时性得到增强.

RGBD人群计数 PyTorch对CVPR2019论文的实施： “用于RGB-D人群计数和定位的密度图回归引导检测网络” [ ] [] 李东泽*，李静*，贾正，罗维新，高胜华 （*平等贡献） 要求 的Python：3.x 火炬：1.1+ 毫米波检测：1.0 ShanghaiTechRGBD数据集 下载我们的ShanghaiTechRGBD数据集： ShanghaiTechRGBD/ ├── train_data/ ├── train_img/*.png ├── train_depth/*.mat └── train_gt/*.mat └── test_data/ ├── test_img/*.png ├── test_depth/*.mat └── test_bbox_anno/*.mat 数据预处理的一些解释： 深度的度量单位

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本项目从生活细节出发，将计算机视觉应用在饭堂人数检测上，结合软硬件设施：算法基于深度卷积神经网络模型，硬件基于树莓派 RaspberryPi3 Model B，终端为 Web APP 或者公众号平台，学生可以通过终端获取饭堂人数密度热力图。