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World File Search System明显增强
增强木工
计算机视觉如何彻底改变传统的木工技术？该研讨会的重点是通过增强木工（AC）在木材建设中的计算机视觉援助技术的整合，这是一项由EPFL IBOIS开发的开放源代码研究项目（PhD：Settimi Andrea，论文联合主任：Julien Gamerro，论文和实验室主任：Yves Weinand教授Julien Gamerro博士）。参与者将对计算机视觉如何彻底改变传统木工技术的基本理解，从而导致木材建设中更高效，更可访问的数字制造。1。木材建筑参与者的计算机视觉援助简介将从介绍计算机视觉在木材构造中的作用。我们将探索诸如增强现实（AR），机器学习和3D计算机视觉之类的技术如何增强设计过程，减少施工错误并优化材料的使用。参与者将学习增强的工作环境如何帮助可视化施工计划，监控实时进度并提高精度，减少浪费和返工。2。增强木工的解剖结构本节将重点介绍AC及其技术的核心原则。参与者将了解AR辅助木工所需的硬件和软件，例如AR接口，实时反馈系统，软件体系结构和传感器。我们将讨论这些工具如何将数字设计转化为精确的物理结构，并提供提高制造效率和质量的反馈。3。重点将是了解AC如何将普通的电动工具整合到新的数字流程中，从而促进更具弹性和可持续的生产方法。与增强木工的动手会议将是研讨会的亮点。通过实时与数字叠加层和交流工具进行交互，参与者将体验到AC简化制造任务，改善空间理解并为精确调整提供实时反馈。这种沉浸式的体验将加深参与者对增强木工如何影响木材建设中的数字制造的理解。参与者将同时了解木材建设中最先进的增强现实应用的理论和实践知识。
基因工程增强...
摘要：人们已经认识到最佳营养对人类健康和发展的重要性。与病虫害（如干旱、洪水、高温等）相比，不利的环境因素对作物产量的影响更大。因此，寻找在压力下保持高生产力的方法和开发营养价值更高的作物是植物科学家的两个主要目标。为了满足全球对高质量食品的需求，转基因作物可能成为使用传统技术生产的作物的有效补充。转基因作物可用于提高产量和营养质量以及对各种生物和非生物挑战的耐受性。人们对转基因作物提出了一些生物安全和健康问题，但没有理由担心食用经过严格开发和彻底测试的产品。通过将现代生物技术与传统农业实践以可持续的方式相结合，可以实现为当代和后代实现粮食安全的目标。为了完成养活不断增长的全球人口的任务，必须开发适应气候变化的作物。基因改造是指将通过任何方法在细胞外产生的核酸分子插入任何病毒、细菌质粒或其他载体系统，使其融入宿主生物体中，这些核酸分子虽然不会自然产生，但能够继续繁殖。基因改造是指创造新的可遗传物质组合。现代生物技术最常见和最具争议的成果之一是基因工程生物。重组 DNA 技术的进步伴随着遗传机制和生物变异性的出现。重组 DNA 是通过将两个或多个 DNA 分子组合成一个分子而合成的。通过提高产量并减少对化学农药和除草剂的依赖，转基因食品有可能解决世界上许多饥饿和营养不良问题，并有助于环境保护和维护。转基因植物可以帮助商业农业克服许多当前的问题。作为全球最具活力和创新性的行业之一，当前的市场趋势预计消费者、主要国家经济体和种植者也将从中受益。
增强后的食品安全
在农产品的生产和储存过程中，霉菌经常以污染物的形式出现，这些污染物可以产生各种二级代谢产物，其中最重要的是霉菌毒素。为了解决这些问题，该行业使用了各种方法，产品和流程。本综述研究了新型非热线技术的最新进展，用于丝状真菌的最新灭活和霉菌毒素的减少。这些技术包括高压工艺（HPP），臭氧处理，紫外线，蓝光，脉冲光，脉冲电场（PEF），冷大气等离子体（CAP），电子束，超声（US）和纳米颗粒。使用先前研究的数据，本综述概述了使用这些技术获得的主要作用机理和最新结果，并强调了与每种技术相关的局限性和挑战。此处讨论的创新非热方法已被证明是减少食品霉菌污染和感染的安全有效工具。但是，这些技术的有效性高度取决于真菌物种和霉菌毒素的结构特征。与真菌和霉菌毒素失活有关的新发现强调，对于成功的应用，必须仔细确定和优化某些关键参数，以实现令人满意的结果。最后，这篇评论强调并讨论了非热技术的未来方向。它强调，他们在不损害营养和感觉品质的情况下满足消费者对清洁和安全食品的需求。
增强学习
这种全面的分析强调了增强学习的潜力（RL）通过检查其在各种学科中的技术和应用来改变智能决策系统。该研究对几种增强学习（RL）方法的优势和缺点进行了彻底的检查，例如Q学习，深Q-Networks（DQN），策略梯度方法和基于模型的RL。本文探讨了包括机器人技术，自主系统和医疗保健在内的多个领域中的RL应用程序，展示了其在处理复杂决策任务时的适应性。RL在医疗保健领域表现出了管理临床资源，识别慢性疾病和改善患者疗法的希望。机器人技术使用加固学习（RL）来创建自动导航和自适应运动技能。该研究强调了增强学习（RL）在管理高维状态空间，延迟奖励和无模型学习方面的优势，但它们还指出了某些缺点，包括样本效率低下和探索 - 开发折衷。本文强调了跨行业增强学习（RL）的灵活性和潜在影响，从而为从业者和学者提供了希望在智能系统中利用RL提供深刻信息的信息。在现实世界中，自适应决策的未来可能是由RL与其他AI方法的集成（例如深度学习和转移学习）的整合来塑造的，这可以进一步扩大其对越来越复杂的领域的适用性。关键字：加固学习，机器学习，人工智能，健康，机器人
使用增强
doi no：10.36713/epra16515抽象有效交流是人类互动的基石，促进了社会的凝聚力和发展。在整个历史上，沟通从原始图纸演变为复杂的语言，塑造了我们社会的结构。然而，在这种进步中，有言语和听力障碍的人通常在交流中面临重大挑战。尽管构成了少数族裔，但他们的需求至关重要，不得忽略。认识到语言分类为口头和非语言形式，很明显，非语言语言起着至关重要的作用，尤其是对于有听力和语音障碍的人（IWSHI）（IWSHI）。这些人依靠非语言交流方法与周围的世界互动，但是由于缺乏理解和可及性，他们经常面临障碍。为了应对这一挑战，HSLR应用程序是一种变革性工具，使IWSHI能够自信地进行交流。利用诸如增强现实（AR）和机器学习（ML）之类的技术，我们的应用程序促进了对手势的实时识别，为无缝通信提供了瞬时的翻译。此外，AR技术的集成增强了用户体验，提供了沉浸式和交互式的标志性通信平台。由于我们提供的足够的数据集，实时使用的MediaPipe模型在识别手语方面具有很高的精度。关键词：手语言识别（HSLR），增强现实（AR），机器学习（ML），美国手语（ASL），计算机视觉，MediaPipe 1。引入言语和听力障碍的人遇到了相当大的互动障碍，尤其是那些不认识指示语言或动作的障碍。缺乏理解通常会给可靠的沟通带来障碍，从而防止社会融合和参与。创建一个选项，以帮助IWSHI与没有听力问题的人之间的平稳互动，这是一个很大的困难。对这一直接要求的反应，使用AR-ML（HSLR）工作是为了克服这些相互作用的障碍而产生的努力。
