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World File Search System检测
致癌性检测...
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通过检测自愿眨眼
人脑被认为是最强大的量子计算机之一，将人脑与技术相结合甚至可以超越人工智能。使用大脑计算机界面（BCI）系统，可以分析和编程用于特定任务的大脑信号。这项研究工作采用BCI技术来进行医疗应用，这使不幸的瘫痪者能够仅使用自愿眨眼就与周围环境互动。这项研究有助于现有技术通过引入模块化设计，该设计具有三个物理分离的组件：头饰，计算机和轮椅。作为现有系统的信噪比（SNR）太高，无法将眼睛眨眼伪像与常规脑电图信号分开，因此使用了一个精确的ThinkGear模块，通过单个干电极获取了RAW EEG信号。嵌入式蓝牙模块将信号无线传输到计算机。一个MATLAB程序捕获了自愿的眼睛，从脑波中闪烁伪像，并通过蓝牙命令微型轮椅的运动。为了区分自愿眨眼与非自愿眼眨眼，确定了闪烁的强度阈值。MATLAB设计的图形用户界面（GUI）在实时显示脑电图，并使用户能够确定轮椅的运动，该轮椅的运动是专门设计用于从GUI中获得命令的。测试阶段的发现揭示了模块化设计的优势以及使用眼眨眼伪像作为脑控制轮椅的控制元素的功效。轮椅达到了96.4％的指挥检测和执行精度，这是现有系统的改进。此处介绍的工作对BCI系统的功能有了基本的了解，并为患有严重麻痹的患者提供了眨眼控制轮椅的导航。
PD-L1 检测
吉恩·珀克。改变治疗 • KRAS G12C 15% 突变 Sotorasib、Adagrasib 等 • KRAS 其他 24% 突变 RMC-6291 • EGFR 10% 突变 Osimertinib、amivantamab、furmonertinib 等 • ALK 4% 易位 Alectinib、lorlatinib 等 • BRAF 2% 突变 Dabrafenib en trametinib • ROS1 1% 易位 Crizotinib、entrectinib、repotrectinib 等 • RET 1% 易位 Selpercatinib • MET 4% 突变和扩增 Capmatinib、tepotinib、savolitinib、crizotinib • HER2 2% 突变和扩增 T-DXd、Zongertinib、BAY 2927088 • NTRK <1% 融合 Entrectinib、 Larotrectinib、Reptrectinib • MEK <1% 突变 Trametinib • NRG-1 <1% 融合 Zenocutuzumab、Afatinib • 总计：>60%
对象检测
教授sasikumar.b@gmail.com和naveenmeti9353@gmail.com摘要：图像识别，增强现实，自动驾驶和监视的申请，这对这项计算机视觉至关重要。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。关键字：Yolo
基于视觉的飞机检测与跟踪，用于检测和避免
我们解决这个问题的方法遵循两阶段流程：（1）自我运动估计和（2）检测和跟踪。这两个阶段都是全卷积神经网络，可以扩展到高分辨率输入。它们在 Amazon Prime Air 发布的标记数据集上进行训练，该数据集包含 330 多万张飞机、直升机、无人机和其他飞行物体的图像。我们还开发了自己的飞机数据收集系统，并设计了用于飞行中遭遇的定制视觉 DAA 有效载荷。通过对现实世界数据进行实证评估，我们的方法与两种基线检测和跟踪架构进行了比较，结果显示我们的方法更胜一筹。在 DAA 行业标准 (ASTM F3442/F3442M - 20) 的背景下分析我们的定量结果，我们还表明，所提出的方法可以满足某些类别无人机的视觉 DAA 监视要求，这些无人机的最低巡航速度为 60-90 节，最小转弯速率为 21-31 度/秒，最小爬升率为 250-500 英尺/分钟。
使用机器检测有毒植物检测的审查...
全球技术学院，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度摘要：有毒植物对人类和动物的健康构成了重大威胁，从而导致各种不良反应，从轻度不适到严重毒性。早期鉴定这些有害植物对于防止意外摄入和最大程度地降低相关风险至关重要。该项目着重于使用机器学习技术来开发有效的系统，以检测有毒植物。提出的解决方案利用了一个综合数据集，其中包括各种植物物种的图像，分为有毒和非毒性类别。卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，使模型可以识别指示有毒植物特征的微妙视觉模式。转移学习是使用预训练的模型应用的，从而增强了系统概括和适应多种植物物种的能力。关键字：检测，识别植物，叶子图案，有毒植物分类。