Automated Change Detection in Ground-Penetrating Radar using Machine Learning in R
摘要：探地雷达 (GPR) 是一种用于地下变化检测的有用技术，但受限于需要主题专家来处理和解释重合剖面。使用机器学习模型可以自动化此过程，以减少对主题专家处理和解释的需求。为了比较重合的 GPR 剖面，研究了几种机器学习模型。根据我们的文献综述，使用孪生卷积网络的孪生模型被确定为最佳选择。对内部孪生模型 ResNet50 和 MobileNetV2 测试了两个神经网络，前者历来具有更高的准确度，后者历来具有更快的处理时间。当对实验获得的具有合成添加变化的 GPR 剖面进行训练和测试时，ResNet50 具有更高的准确度。由于这种更高的准确度，需要的计算处理更少，导致 ResNet50 只需要
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 6, June 2024
1) 特邀编辑：非平稳数据的 AutoML作者：Ran Cheng、Hugo Jair Escalante、Wei-Wei Tu、Jan N. Van Rijn、Shuo Wang、Yun Yang页数：2456 - 24572) 用于异构遥感图像中无监督变化检测的自引导自动编码器作者：Jiao Shi、Tiancheng Wu、Alex Kai Qin、Yu Lei、Gwanggil Jeon页数：2458 - 24713) 用于实时追踪水污染的学习驱动动态多模态优化算法作者：Xuesong Yan、Xing Guo、Jin Chen、Chengyu Hu、Wenyin Gong、Liang
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Number 3, June 2024
1) 深度学习在 B 型超声分割中的进展：综合综述作者：Mohammed Yusuf Ansari、Iffa Afsa Changaai Mangalote、Pramod Kumar Meher、Omar Aboumarzouk、Abdulla Al-Ansari、Osama Halabi、Sarada Prasad Dakua页数：2126 - 21492) 机器反学习：解决方案和挑战作者：Jie Xu、Zihan Wu、Cong Wang、Xiaohua Jia页数：2150 - 21683) MuralDiff：基于大规模预训练的古代壁画修复扩散作者：Zishan Xu、Xiaofeng
548th ISRG, 9th SFS partner with Hivemapper program to utilize drone capabilities
Beale AFB 目前是第一个对 Hivemapper 程序进行 beta 测试的基地，该程序是一种人造无人机功能，可以记录和感知变化检测，作为节省时间和人力的一种方式，同时改进安装的安全性和操作风险措施。
548th ISRG, 9th SFS partner with Hivemapper program to utilize drone capabilities
比尔空军基地目前是第一个对 Hivemapper 计划进行 beta 测试的基地，该计划是一种记录和感知变化检测的人工无人机能力，可以节省时间和人力，同时改善设施的安全和运营风险措施。
