XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提取技术
yolov4
在计算机视觉中，从图像中提取有意义的特征对于准确的分析和分类至关重要。为了实现这一目标，使用定向梯度（HOG）的直方图和定向梯度的垂直直方图（VHOG）采用了水平和垂直特征提取技术。这些方法允许对图像结构进行详细表示，从而捕获梯度方向的变化以增强对象识别[4]。用于分类，机器学习模型，即支持向量机（SVM）和Extreme Learning Machine（ELM）。SVM方法通过定位关键图像组件并在时空区域中跟踪其运动来绘制和可视化特征。然而，尽管具有特征表示有效性，但该方法在确切检测与运动相关的变化时遇到了局限性，尤其是在动态环境中。另一方面，极限学习机提供了一种替代分类技术，旨在提高计算效率并解决传统模型面临的一些挑战[5,6,7,8]。随着特征提取和分类方法的持续进步，研究人员继续完善这些技术，以提高各种计算机视觉应用中的准确性和鲁棒性。
关于天然聚合物罗望子种子多糖的审查
最近，从药物到食品企业，在不同领域的柔性材料中，普通聚合物作为柔性材料引起了人们的兴趣。其中，罗望子种子多糖（TSP）成为了有前途的生物聚合物，令人眼花comment乱的科学家和冒险的考虑。从塔玛（Tamarindus）的indica树的种子中获得，TSP具有有趣的主要品质和物理化学特性的有趣组合，使其成为研究的引人入胜的主题。本调查计划全面评估信息的当前状态，包括TSP，挖掘其主要的复杂性，提取技术以及所提供的广泛利用。在我们浏览TSP研究的现场时，我们将研究其流变学的行为方式，生物利用度，生物相容性以及与不同材料的合作。此外，我们还将研究用于隔离和消毒的技术，从而揭示了对提取周期中的困难和进步的见解。药物域，具体来说，可以从TSP的固有特性中受益。从其作为药物输送工具的真实能力到计划受控排放框架的工作，TSP在升级补救结果方面表现出了出色的承诺。此外，其生物相容性
元素分离的一般原理和过程
文明史在许多方面与古代金属的使用有关。早期人类文明的不同时期都以金属命名。金属提取技术产生了许多金属，并给人类社会带来了许多变化。它带来了武器、工具、装饰品、器皿等，丰富了文化生活。有时被称为“古代七种金属”的是金、铜、银、铅、锡、铁和汞。虽然现代冶金学在工业革命后呈指数级增长，但值得注意的是，许多现代冶金概念都源于工业革命前的古代实践。7000多年来，印度拥有丰富的冶金技术传统。印度冶金史的两个重要来源是考古发掘和文学证据。印度次大陆发现金属的第一个证据来自俾路支省的梅赫尔加尔，那里发现了一颗可追溯到公元前 6000 年左右的小铜珠。然而，它被认为是天然铜，尚未从矿石中提取出来。对从拉贾斯坦邦 Khetri 的古代矿坑获得的铜矿石样品和从哈拉帕代表性遗址切割的金属样品进行光谱研究
使用改良的Googlenet预测心脏病...
摘要：根据世界卫生组织（WHO）的数据，诊断心脏病是一项伟大的任务，因为心脏病（HD）是全球最普遍的疾病。我们提出了一种基于心脏声音的方法来处理这一困难问题，因为心脏声音（HS）是检测心脏状况的重要组成部分。在建议的策略中使用了特征提取技术和分类器。我们使用GoogleNet卷积神经网络（CNN）结构进行一些修改，以将HS的最关键属性分开，并且根据这些属性，心脏病被分类为患病或未患病的患病。使用Adabelief Optimizer训练该模型，以调整我们修改的GoogLenet架构的参数。使用Physionet 2016的各种数据集对模型进行了培训和验证。通过将Pascal数据集与Physionet 2016数据集集成在一起，提供了其他培训样本。此外，来自各种来源的各种样本使我们的系统能够更准确地了解日常生活中的声音。我们的结果表明，使用Adabelief Optimizer进行修改的Googlenet架构，训练有素的模型分别在Physionet和合并数据集的看不见的HS录音中获得了100％和99.9％的测试精度。通过将我们提出的模型与这些数据集中的官员Physionet网站上列出的得分最高的方法进行比较，结果显示出显着改进。
纯锂从...
Charlestown，美国马萨诸塞州 - 一家位于波士顿的锂金属电池技术公司Pure Lithium，很高兴地宣布，从Oxy Low Carbon Ventures（OLCV）进行了1500万美元的投资，该公司是西方（Oxy）的子公司，该子公司（Oxy）（Oxy）专注于促进尖端，低碳技术和业务解决方案。olcv担任Pure Lithium的A系列股权融资的主要投资者，这可能会增加1500万美元，拟议的总资金总额为3000万美元。Pure Lithium的创始人兼首席执行官Emilie Bodoin评论说：“在Pure Lithium，我们的任务是通过整个价值链中的垂直整合（从资源到电池）商业化锂金属电池。我们的突破性盐水到Battery™锂金属提取技术可在从水源源的一步中生产出电池现成的锂金属阳极。我们产生的锂金属电池在保留97％的容量的同时，已经达到了800多个电荷和排放周期，证明了我们纯锂金属阳极的性能。，我们很高兴能使OLCV加入我们作为增值股东的旅程。他们的战略视野与纯锂很好地对齐。” “这种重大的资本注入将使纯锂能够加速我们的发展和商业化工作。OLCV对我们技术的验证对我们来说非常有意义，我们期待他们的贡献。” “在提高我们的技术方面，我们期待着利用氧化物化学品业务中的电化学加工的深入了解。产生的电池没有过多的锂，钴，镍，锰和石墨。诉诸于电化学处理以生产电化学存储设备的对称性。”“我们很高兴投资于纯锂并支持其革命性技术，这有可能可持续地将锂盐水转变为电池就绪的材料，” OLCV技术副总裁Robert L. Zeller III博士说，他最近与Pure Lithium的科学咨询委员会合作。“ OLCV希望通过利用我们从一个多世纪的氯藻和化学制造业，商业敏锐度和创新以及我们的新居质业务获得的规模经验和运营纪律来加快纯锂的野心。”关于纯锂纯锂是一家由世界知名电池和冶金专家领导的破坏性波士顿公司，MIT名誉教授Donald R. Sadoway，全职CSO，发明家兼锂专家，首席执行官Emilie Bodoin。该公司的新型盐水到电池™提取技术可解锁锂的非常规来源，以在一天内创建可用电池的电极。有关更多信息，请访问www.purelithium.io。联系人：公司开发主管Amalie Mundt amundt@purelithium.io
静息态成人额颞叶痴呆与阿尔茨海默病脑电图特征提取鉴别技术的比较研究
摘要：早期阿尔茨海默病 (AD) 和额颞叶痴呆 (FTD) 具有相似的症状，这使其诊断和制定特定治疗策略变得复杂。我们的研究评估了多种特征提取技术，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别 AD 和 FTD 生物标志物。我们开发了一种优化的机器学习架构，该架构集成了滑动窗口、特征提取和监督学习，以区分 AD 和 FTD 患者以及健康对照 (HC)。我们的模型具有 90% 的滑动窗口重叠度、SVD 熵用于特征提取和 K 最近邻 (KNN) 用于监督学习，在区分 AD 和 HC、FTD 和 HC 以及 AD 和 FTD 方面分别实现了 93% 和 91%、92.5% 和 93% 以及 91.5% 和 91% 的平均 F1 分数和准确率。特征重要性阵列是一种可解释的 AI 特征，它突出显示了有助于识别和区分 AD 和 FTD 生物标志物的脑叶。这项研究引入了一种使用 EEG 信号检测和区分 AD 和 FTD 的新框架，满足了对早期准确诊断的需求。此外，还记录了滑动窗口、多特征提取和机器学习方法对 AD/FTD 检测和区分的比较评估。
利用机载激光雷达进行海岸线测绘概述
摘要：海岸线是重要的地理边界，监测海岸线变化在海岸综合管理中起着重要作用。随着遥感技术的发展，许多研究已经利用光学图像来测量和提取海岸线。然而，一些因素限制了光学成像在海岸线测绘中的应用。考虑到机载激光雷达数据可以提供更精确的地形信息，已经有一些研究使用机载激光雷达来绘制海岸线。然而，尚未进行将机载激光雷达与海岸线测量和提取方法相结合的文献综述。本文的目的是对使用机载激光雷达进行海岸线测绘进行叙述性回顾，包括激光扫描系统、数据可用性以及过去二十年来当前的提取技术。因此，我们进行了广泛的搜索，最终总结了 130 多篇关于机载激光雷达技术用于海岸线测量和海岸线提取的文章。我们发现利用机载 LiDAR 进行海岸线测绘仍面临诸多挑战，例如客观条件限制、数据可用性限制和自身特性限制。目前的海岸线提取方法有很大的改进潜力；特别是当与新兴的当前最先进的 LiDAR 点云处理技术（例如深度学习算法）相结合时，它们将具有巨大的潜力
从树到处理：橄榄产品和副产品在烹饪，健康和环境可持续性中的创新应用
橄榄树（Olea Europaea L.）是地中海文化的重要组成部分，并因其烹饪，健康和环境贡献而引起了全球关注。这篇全面的评论探讨了橄榄产品和副产品的创新应用，强调了它们在可持续性和人类福祉中的作用。特级初榨橄榄油（EVOO）以其风味和营养价值而闻名，而生物活性化合物（如多酚）具有治疗益处，包括抗氧化剂和心脏保护作用。未充分利用的副产品（例如Pomace和Leaw）通过高级提取技术进行了促进的补充剂和环保材料的价值。环境可持续性实践，包括有机农业，节水和废物管理，增强了橄榄种植的生态平衡和经济可行性。在生物塑料，化妆品和营养学中的新兴应用将橄榄效用扩大到传统用途之外。通过创新的解决方案和政策建议来应对气候变化，缺水和市场动态等挑战。本评论重点介绍了烹饪创新，预防医学和可持续发展的交集，主张跨学科研究和协作努力，以最大程度地发挥橄榄的潜力。橄榄行业是整合环境管理，健康促进和经济可持续性的模型，这对全球粮食安全和公共卫生产生了重大贡献。
关于神经系统疾病的检测、分类和挑战的综合调查
摘要：神经系统疾病 (ND) 正变得越来越普遍，对孕妇、父母、健康婴儿和儿童都造成了困扰。神经系统疾病有多种形式，每种形式都有各自的起源、并发症和结果。近年来，由于磁共振成像 (MRI)、脑磁图 (MEG) 和正电子发射断层扫描 (PET) 等神经成像方式的出现，人们对大脑功能的复杂性有了更好的了解。借助高性能计算工具和各种机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，这些方式发现了识别和诊断神经系统疾病的令人兴奋的可能性。本研究遵循计算机辅助诊断方法，概述了预处理和特征提取技术。本文对现有的 ML 和 DL 方法检测 ND 的性能进行了严格审查和比较。本研究的综合部分还展示了检测和记录图像、信号和语音等的各种模式和疾病特定数据集。还总结了关于 ND 的有限相关工作，因为该领域专注于疾病和检测标准的工作明显较少。本研究还介绍了一些标准评估指标，以便更好地分析和比较结果。本研究还概述了一致的工作流程。最后，还包含了一个强制性讨论部分，以详细阐述这一新兴领域面临的开放研究挑战和未来工作的方向。
塞拉利昂的手工和小型金矿开采中汞的环境和健康影响。
手工和小规模的黄金开采（ASGM）是塞拉利昂许多农村社区的重要收入来源，尤其是年轻人和单身母亲。但是，该行业对汞提取的汞的依赖构成了重大的环境和健康挑战。汞由于其效率和低成本而被用于合并，但释放到水体，土壤和空气中会引起广泛的污染，损害了水生生态系统和生物多样性。这些污染物在食物链中生物蓄积，影响采矿场以外的人类和环境健康。本研究采用混合方法方法，整合了来自原始和次要来源的定量数据，定性见解和地理分析。调查结果表明，尽管ASGM提供了关键的财务稳定性，但近地表黄金的可用性降低迫使矿工不得不深入研究，增加了成本和风险。大约4,000名手工矿工每年共同使用估计156公斤的汞，加剧了环境损失。有限的访问财务资源，技术专长和行政支持，再加上依赖非正式的购买黄金网络，使不可持续的做法永存，并且不符合环境法规。该研究要求采取有针对性的干预措施来解决经济依赖和环境退化，例如促进无汞提取技术和支持矿工。