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基于Yolov8的深层手球检测系统...
利用高级计算机视觉技术，例如深度学习和对象跟踪算法，手球视频中有能力的主动玩家检测功能可以自动在高速匹配中自动跟踪玩家的运动。这项创新不仅丰富了教练对球员绩效和团队动态的见解，而且还通过实时分析和增强现实增强来提高观众的参与度。在基于实践的手球视频的背景下，多个玩家经常出现，并非所有参与者都从事特定的练习或采用推荐的手球技术。本研究探讨了采用基于CNN的YOLOV8预训练模型与转移学习技术相结合的新方法，以增强手球识别。Yolov8 Architecture的高级功能是利用的，以解决玩家跟踪，球轨迹预测和复杂玩家互动中的现有差距。通过转移学习，该模型是使用特定于手球的数据进行微调的，从而在识别玩家，球和关键元素方面进行适应和专业化。该方法利用Yolov8的实时处理和多尺度分析来提高动态游戏方案的准确性，克服诸如遮挡和快速运动之类的挑战。通过将Yolov8预训练的模型与转移学习相结合，这种方法在实现全面有效的手球识别方面展现了有希望的进步，可以显着增强对玩家动态，球运动和整体游戏玩法的见解。Yolov8与转移学习的融合涉及利用Yolov8的预训练的特征来提取对象特征，然后对手球特异性数据的模型进行微调，以增强其在手球识别的背景下识别球员，球和其他基本要素的能力。我们使用751个手球场景视频的自定义数据集系统地评估了拟议的方法，该视频在培训年轻学员和男孩和男孩的年轻学员和手球学校期间捕获了[22]。测试涵盖了近60,000帧，并结合了诸如灵敏度，特异性和准确性之类的指标。结果表明，我们的方法超过了最新技术，展示了准确性的提高。值得注意的是，提出的方法表现出提高的效率，达到敏感性92.18％，特异性91.13％，精度分别为93.57％和F-评分94.33％。
人类行为与可持续性科学的博士...- cdn 基础III：进化与生物多样性-CDN DNA序列和染色质分化了人类疟原虫疟原虫恶性疟原虫中序列特异性转录因子的结合 Cristal Villalba，MSC，PhD -CDN 通过逃避噬菌体抗性机制来改善噬菌体疗法 转移具有深层生成域适应性新可穿戴传感器的活动识别模型 铂纳米线/mxene纳米片/多孔碳三元纳米复合材料，用于原位监测从神经元细胞释放的多巴胺 钻石中无序的偶极自旋合奏中的准浮力细胞化 雷神无人机竞赛-CDN 在二维光子准晶体中的非热序 使用可信赖的执行确保云文件系统 - cdn PHD在根系和深层健康中的位置-CDN Austin Iglesias saragih -cdn
John Coley，概念组织，推理和教育（核心）实验室：人类与自然关系的心理模型；人类中心主义和人类例外主义；生态思维中的文化和经验差异；环境认知对环境态度和行为的影响。SaraConstantino，可持续性与社会变革实验室：社会和环境政策和决策；了解个人，制度和生态因素在感知，政策偏好以及对极端事件或冲击的韧性之间的相互作用； the role of polarization, social norms and governance in stimulating or stifling support for climate action. Juliet Davidow , Learning & Brain Development Lab : Research bridging classic areas in psychology, neuroscience, and computer science, to investigate how learning behaviors change with age and can influence what is remembered, how decisions are made, and how goals are established. David Desteno , Social Emotions Lab : Impact of moral emotions on phenomena requiring self-regulation;合作，亲社会行为，道德和经济决策等。 及其对可持续性的影响。ArtKramer，认知和大脑健康中心：城市和野生绿色空间对认知和大脑健康的影响。BrieReid，Reid Lab，气候压力，环境压力，水不安全感，金属曝光，金属曝光率，环境变化，诱发的食物不稳定等等。John Coley，概念组织，推理和教育（核心）实验室：人类与自然关系的心理模型；人类中心主义和人类例外主义；生态思维中的文化和经验差异；环境认知对环境态度和行为的影响。SaraConstantino，可持续性与社会变革实验室：社会和环境政策和决策；了解个人，制度和生态因素在感知，政策偏好以及对极端事件或冲击的韧性之间的相互作用； the role of polarization, social norms and governance in stimulating or stifling support for climate action. Juliet Davidow , Learning & Brain Development Lab : Research bridging classic areas in psychology, neuroscience, and computer science, to investigate how learning behaviors change with age and can influence what is remembered, how decisions are made, and how goals are established. David Desteno , Social Emotions Lab : Impact of moral emotions on phenomena requiring self-regulation;合作，亲社会行为，道德和经济决策等。及其对可持续性的影响。ArtKramer，认知和大脑健康中心：城市和野生绿色空间对认知和大脑健康的影响。BrieReid，Reid Lab，气候压力，环境压力，水不安全感，金属曝光，金属曝光率，环境变化，诱发的食物不稳定等等。可以通过产前/产后压力生理和营养机制影响人类的发展。亚伦·塞特（Aaron Seitz），精神健康和福祉的大脑游戏中心：了解认知过程的机制，并将这些知识应用于公共利益；概念上的改变；决策；信息处理。BrionySwire-Thompson，《误导性心理学实验室：为什么人们相信错误信息，为什么人们在线共享错误信息以及如何设计矫正以促进信念的变化。
快速发展的对准站点对于深层生命树的重建
摘要：在假设快速发展的位点没有保留由于取代而没有保留准确的系统发育信号的假设下，快速发展的位点（通常称为“缓慢”分析）广泛用于微生物系统发育重建。因此，删除经历了多次取代的地点将改善系统发育分析中的信噪比，其余较慢发展的位点保留了更可靠的进化关系记录。在这里，我们表明，与此假设相反，即使是经常在生命之树中使用的保守蛋白中存在的最快发展的位点，也包含可靠且有价值的系统发育信息，并且对此类部位的修剪也会对系统发育倒置的准确性产生负面影响。在生命研究中使用的核糖体蛋白数据集建模的模拟比对始终表明，慢速进化位点比甚至最快发展的位点恢复真正的两部分的可能性较小。此外，特定于位点的取代率与准确恢复的短分支两部分的频率呈正相关，因为在这些时间间隔内缓慢发展的位点不太可能在这些间隔内经历过替代。使用已发表的生命序列对准数据集，我们还表明，慢速和快速发展的站点都包含类似不一致的系统发育信号，对于快速发展的站点，这种不一致的不一致可以归因于较差的对齐质量。此外，修剪快速站点，缓慢的位点或两者都被证明对多个进化模型的系统发育重建产生了重大影响。这在真实的和asgardarchaeota群体的结果中最明显，这对于实施不同的修剪方案特别敏感。
xgait：通过基于RF的步态识别的深层传感跨模式翻译
射频频率（RF）基于步态识别已成为一种有前途的技术，可以以普遍性和不受欢迎的方式对个体进行身份验证。但是，在同一环境中收集同一用户的大量数据时，仍然存在一个基本挑战。为了应对这一挑战，本文介绍了Xgait，Xgait是一个跨模式步态识别框架，不需要事先部署RF设备或显式数据收集。关键想法是利用现代移动设备中广泛使用的惯性测量单元（IMU）的信号，以模拟如果同一个人在RF设备附近行走，则会生成RF信号。尽管有直接的想法，但由于RF设备的多样性，IMU信号和RF信号之间的内在差异以及步态的复杂性，需要解决一些技术挑战。首先，我们提出了一种RF光谱生成方法，以始终在不同的RF信号上提取必需的RF步态数据特征。其次，我们提出了一种具有生成网络的IMU-RF转换方法，该方法将IMU数据准确转换为RF数据。最后，我们设计了RF步态频谱特异性变压器模型，以进一步提高识别性能。我们使用三种RF设备和七个移动设备对XGait进行了全面评估，涉及三十个不同环境中的三十个受试者。实验结果表明，在各种情况下，Xgait始终达到超过99％的前3个精度。
优化用于云计算的深层生成入侵检测系统：改进的挑战和范围
大量数据及其指数增加导致安全问题，随后会损害云计算及其环境。入侵检测系统（IDS）是监视和分析云环境中恶意攻击数据的系统之一。云计算中网络流量的大量，高冗余和高维度使得很难通过当代技术检测攻击。需要解决以提高IDS功能的性能和数据不平衡问题。本文包括在不同类型的基于云的数据集中对基于ML技术和IDS性能的基于云ID的技术和调查。它还分析了差距和范围，以增强ID的评估参数。它提供了基于云的IDS系统，与其他当代系统相比，它将产生良好的性能结果。此外，本文提供了有关基于云的ID，数据不平衡技术，数据集和提议的云IDS系统体系结构的当前概述。
通过深层强化原子与场的耦合……
量子计算和通信领域取得了突破性进展 [ 3 ]，其灵感来源于 P. Shor [ 4 ] 提出的整数因式分解量子算法。20 世纪 90 年代初，量子逻辑运算实现方案的理论提出与物质与场相互作用领域的进展相结合，为量子信息论奠定了基础，使得该学科目前成为一个独立的、最为突出的研究领域。除了通过实验建立了量子信息处理的原理证明 [ 1 – 3 ] 之外，量子力学的基础 [ 1 , 2 , 5 ] 也受益于理论与实验的对话，这种对话涉及物质与场相互作用物理、核磁共振、冷原子和固体物理等多个领域。除了量子量子比特和算法所带来的计算增益之外，本研究的目标是在物质-场相互作用领域，研究通过加强迄今已实现的物质-场耦合来进一步增加这种增益的可能性。这种加强将导致物质和场之间激发交换的时间更短，从而导致量子信息处理的时间更短。为了实现它，我们转向 20 世纪 90 年代后期发生的另一项重大进展：PT 对称哈密顿量的量子力学 [ 6 , 7 ] 。与量子信息领域的情况类似，伪厄米量子力学目前是一个独立的研究领域，得益于强大的活动和有趣的结果 [ 8 ] 。我们注意到，实现比厄米量子力学更快的可能性早在参考文献 [ 9 ] 中就有所设想。接下来面临的挑战是量子最速降线问题：寻找一个哈密顿量，它能够在最短的时间间隔 τ 内控制从给定初态到给定终态的演化。作者得出结论，对于厄米哈密顿量，τ 有一个非零的下界，而对于伪厄米哈密顿量，它可以任意小。然而，与这一非凡结论相反的是，后来发现 [ 10 ]，[ 9 ] 中提出的方法存在不一致性，这实际上阻碍了它实现比厄米更快的演化。我们在此提出的协议是一种通过伪厄米相互作用加强原子-场耦合来实现比厄米更快演化的替代方法。此外，加强原子-场耦合在量子光学中有着广泛的实际应用 [ 11 ]。
开发胸部X射线的深层转移和机器学习模型
Mashreq大学行政科学学院工商管理系，伊拉克巴格达10021号。[电子邮件：hassan.alsattar@gmail.com] B MEU研究部门，中东大学，安曼，约旦
考虑上覆土层厚度的深层岩体爆破振动速度探讨
1 引言随着全球经济的快速发展，人们对资源的需求急剧增加，浅部矿产资源严重匮乏，矿产资源逐渐向深部开发迈进，据统计，我国部分矿山开采深度已超过1 km[1,2]，深部资源开发将成为常态[3]。深部岩石爆破对施工环境的影响也引起了人们的重视，特别是爆破地震波冲击引起的爆破震动，往往会对周边环境造成影响[4–7]。根据我国《爆破安全规程》[8]，爆破施工作业应在安全允许距离外进行，安全允许距离是根据爆破振动速度和地层条件确定的。随着现代化进程的加快，提高土地利用率尤为重要，确定正确的安全允许距离不仅有利于周边环境的安全
深层古生物学和DNA存活的极限
摘要恶性神经胶质瘤的渗透性会导致活性肿瘤扩散到周围的水肿中，即使在对比度注射后，在常规磁共振成像（CMRI）中也不可见。MR弛豫计（QMRI）测量弛豫率取决于组织特性，并可以提供其他对比机制，以突出非增强的浸润性肿瘤。在考虑深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W次和对比度，T2W和FLAIR）以及定量（对比前和后对比度r 1，r 2和Proton密度）中，从23个典型的RADI中获得了一名典型的RADI，与CMRI数据相比，与CMRI序列相比是否提供了其他信息。在考虑基于深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W per和Contyptrast和Contypontast，T2W和FLAIR），T2W和FLAIR）以及定量（前后和后对比度R 1，R 2和Proton MINID）MR研究中获得了23个典型的RADI较高的RADI，则获得了GREN。2D深度学习模型对使用CMRI或QMRI进行了横向切片（n = 528）的培训（n = 528），以进行肿瘤检测和分割。此外，对定量r 1和r 2的趋势通过模型解释方法与肿瘤检测相关的区域速率进行了定性分析。肿瘤检测和分割性能，用于对比前和对比后训练的模型最高（检测MATTHEWS相关系数（MCC）= 0.72，分割骰子相似系数（DSC）= 0.90），但是与CMRI相比，差异并不统计具有统计学意义。对使用模型识别的相关区域进行的总体分析表明，在CMRI或QMRI上训练的模型之间没有差异。查看各个病例时，注释以外的大脑区域的松弛率与肿瘤检测相关，在大多数情况下类似于注释中的区域类似的对比注射后显示出变化。总而言之，对QMRI数据培训的模型获得了与接受CMRI数据训练的模型相似的检测性能和分割性能，并在类似的扫描时间内定量测量脑组织性能。在考虑单个患者时，通过模型确定的区域的放松率分析表明，基于CMRI的肿瘤注释以外存在浸润性肿瘤。