XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System摄影图像
研究文章 使用新型深度卷积神经网络对口腔病变进行人工智能分析，以便早期发现口腔癌
近年来，人工智能 (AI) 在肿瘤学中的应用发展迅速，并取得了丰硕成果。这项工作旨在评估深度卷积神经网络 (CNN) 算法在口腔摄影图像中对口腔潜在恶性疾病 (OPMD) 和口腔鳞状细胞癌 (OSCC) 进行分类和检测的性能。将包含 980 张口腔摄影图像的数据集分为 365 张 OSCC 图像、315 张 OPMD 图像和 300 张非病理图像。使用 DenseNet-169、ResNet-101、SqueezeNet 和 Swin-S 创建多类图像分类模型。使用 faster R-CNN、YOLOv5、RetinaNet 和 CenterNet2 构建多类物体检测模型。最佳 CNN 模型 DenseNet-196 的多类图像分类的 AUC 在 OSCC 和 OPMD 上分别为 1.00 和 0.98。最佳多类 CNN 基础物体检测模型 Faster R-CNN 在 OSCC 和 OPMD 上的 AUC 分别为 0.88 和 0.64。相比之下，DenseNet-196 在 OSCC 和 OPMD 上的 AUC 分别为 1.00 和 0.98，获得了最佳多类图像分类性能。这些值与专家的表现一致，并且优于全科医生 (GP)。总之，基于 CNN 的模型具有在口腔摄影图像中识别 OSCC 和 OPMD 的潜力，有望成为协助全科医生早期发现口腔癌的诊断工具。
石墨烯基柔性和柔性电路板的设计与应用...
图 3 (a) 基于皱纹石墨烯-AuNPs 混合结构的光电探测器集成在隐形眼镜上及其光响应。[31] 经皇家化学学会许可转载。(b) 当激光点照射电极之间的 rGO 区域时，会发生光伏响应，并且与激光点的位置有关。[32] 经 Springer Nature Limited 许可转载。(c) 用半导体量子点光电探测器敏化的柔性石墨烯的摄影图像和示意图。(d) 基于光电探测器的反射模式和透射模式 PPG 的光电容积图 (PPG) 的示意图和 (e) 摄影图像。(f) 光电探测器透射和反射模式的归一化 PPG 结果。[36] 经美国科学促进会许可转载。 （g）由五苯有机半导体、金纳米粒子（AuNPs）构成的柔性石墨烯光电探测器的示意图和照片图像。（h）石墨烯光电探测器的存储性能。[33] 经美国化学学会许可转载，版权所有。（i）柔性石墨烯/钙钛矿光电探测器阵列（24×24像素）的示意图和照片图像。（j）用于颜色辨别的柔性石墨烯/钙钛矿光电探测器图像传感器的示意图和相应的输出图像。[34] 经中国科学出版社许可转载。
南非包装早餐谷物的儿童定向营销
摘要目的：南非（SA）的儿童肥胖正在上升，而指导儿童的营销（CDM）是儿童不健康食物选择的促成因素之一。本研究评估了SA超市的包装早餐谷物及其营养品质的CDM。设计：在描述性定量研究中检查了摄影图像。为此，为此目的而开发了CDM定义定义的代码手册。REDCAP是一个在线研究数据库，用于捕获数据，SPSS用于数据分析，包括跨票和单向方差分析。设置：当前的研究是在西开普省SA进行的。主题：研究了2019年西开普省SA的主要零售商出售的所有包装早餐谷物的摄影图像。结果：CDM策略被归类为直接（通过父母）的直接（通过父母）。总共研究了222种早餐谷物，其中96·9％的营养或健康索赔，95·0％的插图有插图，有75·2％具有产品和消费吸引力，有10·8％具有角色，10·8％由不同的吸引力，包括不同的幻想，8·6％的幻想和7％的角色模式。在具有直接CDM的早餐谷物中，蛋白质和纤维含量明显低于没有直接CDM的早餐谷物。这项研究发现，与没有直接CDM的早餐谷物中的总碳水化合物和总糖含量要高得多。结论：CDM在SA出售的早餐谷物中非常普遍。建议遏制高含有关注营养的养分的包装食品的营销。
云母人工智能有限公司
多个先进的模块为临床医生创建了一个强大的工具，以解决乳房密度的独特挑战，并提高乳房 X 线摄影和 CEM 的准确性和效率。利用大量带注释的 CEM 和乳房 X 线摄影图像，我们训练了深度学习算法并开发了创新模型，可以从训练数据中学习模式和结构并生成看起来相似的新图像。这是生成式人工智能在现实世界中的应用。
蓝色碳解释艺术研讨会-Galveston
1（a） - 从直接观察，原始资料，个人经验以及家庭，家庭，学校，文化，地方，地方，地区，国家，国家和国际1（b）等直接观察，原始资料，个人经验以及社区中的概念 - 使用界限，形状，颜色，纹理，形式，空间和价值，包括艺术品的基础，以艺术作品的基础为2（A）来源，个人经验和社区2（c）生产艺术品，包括图纸，绘画，印刷品，雕塑/建模形式，陶瓷，纤维艺术，摄影图像以及数字艺术和数字艺术和媒体，使用各种材料海洋素养校长：3海洋对天气和气候4的海洋对海洋的影响很大。互连
e guide 5种云存储和Nasuni文件服务加速数字转换
•视频 - 用备用的超高清拍摄的一小时镜头，最多可以用1保持储存量。•机器（IoT） - 油钻机每天可以产生8吨数据。波音787可以每小时飞行的数据产生40吨数据。•科学 - 一个人类基因组需要大约200千兆字节的存储。•医疗保健 - 高分辨率医学成像和高级显微镜正在创建真正的大量文件。3D乳房X线摄影图像比其2D前身大20倍。•自动驾驶汽车 - 一辆自动驾驶汽车每秒可以产生1千兆的数据。•CAD - 单个建筑信息管理（BIM）模型现在可以超过100 GB。
高性能全稳态锂金属电池由离子共价有机框架复合材料
图2。表征ICOF/PIL复合材料。A，TPPA-SO-SO 3 LI，TPPA-SO 3 LI/P（BVIM-TFSI）复合材料，DMTHA-SI-LI和DMTHA-SI-LI/P（BVIM-TFSI）复合材料的粉末X射线衍射（PXRD）图案。b，用于TPPA-SO 3 li和dmtha-si-li Icofs在77 K下测得的氮气吸附等温线。c，P（BVIM-TFSI），TPPA-SO 3 LI，DMTHA-SI-LI，TPPA-SO 3 LI/P（BVIM-TFSI）复合材料的热重分析曲线和DMTHA-SI-LI/P（BVIM-TFSI）。d，复合材料的摄影图像。插图是具有横截面视图的数字图像。e – f，TPPA-SO-SO 3 LI/P（BVIM-TFSI）复合材料的扫描电子显微镜（SEM）图像和DMTHA-SI-LI/P（BVIM-TFSI）复合材料。g，TPPA-SO 3 li/p（BVIM-TFSI）和DMTHA-SI-LI/P（BVIM-TFSI）复合材料的点火测试的照相图像。h，TPPA-SO-SO 3 LI/P（BVIM-TFSI）和DMTHA-SI-LI/P（BVIM-TFSI）复合材料的傅立叶转换红外（FT-IR）光谱。
6 3 3 设计数字。 AC GruszynskL C Fayad。 LJT B da ...
这项关于数字设计的研究与一项更大的研究相关，该研究涉及计算机图形时代的视觉传达专业实践，其中包括传播专业的本科生和视觉艺术专业的研究生。在所讨论的子项目中，目标是鼓励未来的视觉传达专业人士探索 Macintosh 平台在执行典型设计任务时计算机图形的潜力和局限性。为此，开发了试点任务（实验项目），以测试自今年 2 月以来 NID 提供的设备和软件（2 台 Macintosh Classic、1 台 Personal LaserWriter；Aldus SuperPaint、Aldus PageMaker、MS Word、Adobe Illustrator、Adobe Photoshop）。每位研究员的工作重点如下：（1）视觉识别程序、海报、传单和广告；（2）插图和图形效果；（3）摄影图像和动画编辑。同时，进行书目研究，并整理与项目感兴趣的文章的参考文件。在开发的项目中，我们重点介绍：UFRGS 信息学院的计划、视觉识别；中心宣传册
弗里雷·萨恩奇斯（Alfonso）； López-González，Jesús和RodríguezLópez-Ros，Sergio（2025）。 div>文化虚构的代际差异
媒体。这种摄影图像的特征是科学的决定论和与AI有关的资本论证，例如机器的叛乱，其他性和世界末日的反乌托邦的构建。方法论：将归纳诠释学方法与电影话语分析相结合，在不同的社会文化叙事中确定了共同的模式。该语料库已在20个最高评分的电影（IMDB，2023年7月）中被凝结，并在AI的存在中及其在针对儿童观众的动画电影院中应用机器人。结果：结果将儿童和年轻人的动画电影定位为远离后人类主义以及人类与机器或普罗米修斯神话的主题。同样，儿童电影中智能机器人的人物也扮演了朋友，导师或英雄的角色。讨论和结论：因此，Z世代的图像的特征不是构成危险的人工智能，也不是人类物种或其替代品的终结，而是象征希望，英雄主义或同伴。这些是根据结果的讨论，已经有助于扩大世代之间关于适用于机器人技术的AI的文化虚构的差距。
fo
深度学习模型已成为解决大多数图像分析问题的事实上的方法。组成这些模型的参数的质量取决于用于培训的标记数据的数量和质量。尽管地球物理域通常会生成大量数据，但标记数据仍然是任何机器学习应用程序管道中的瓶颈。这导致对数据合成的兴趣增加，以防止由于培训数据有限而导致无法转移到看不见的数据的过度模型。数据合成研究主要集中在摄影图像上，这些图像与非常常见的地球物理问题的软件生成图像不同。在这项研究中，我们旨在解决这一差距。我们提出了一种数据综合方法，该方法能够在维护图像特征的基本分布假设的同时扩展训练数据集。我们的框架使用四种增强技术执行数据综合：水平翻转，高斯模糊，清晰度和一种特殊的数据增强算法，称为TrivialAugmentMentment。这些技术利用种子数据集生成一组与种子集相似的知觉质量的新图像。每个数据集用于在图像分类任务上微调有效网络网络模型，以在声学和电阻率形成日志图像中进行断裂检测。使用Pohokura-1的公共基准数据集对图像分类任务进行了评估，该数据集是位于塔拉纳基盆地的Pohokura气场的一部分。声学和电阻率形成图像对数也可用于孔，并指示图像中存在断裂。我们的框架综合了该种子集中的其他数据，我们的结果表明，对于通过日志生成的地球物理图像，生成的trivialaugmentwide技术生成了数据集，从而导致模型性能的最大改善。该方法提出了一种新型的定性数据增强方法，以提高深度学习模型精度。由于对数产生的图像而非照片图像之间的感知区别，对各种方法的评估很重要，而这些图像与摄影图像相反，这是大多数数据合成研究的重点。此外，定性数据合成是一种强大的技术，用于减轻深度学习模型的过度拟合，这是地球物理领域中的永久问题，因此增强了模型的传递性，以使其可转移到看不见的数据。