XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深度
深度学习拱门的比较研究
图3说明了Yolov5分类结果的实现。网络摄像头将捕获鱼类对象的实时图像，并且网络摄像头记录的输出将在Python程序中处理，其中已将ONNX文件作为学习模型合并。随后，系统将在显示器上显示鱼的图像，并配以相机捕获的鱼类。该系统成功地在监视器上成功显示了被检测到的鱼的实时图像，并伴有其各自的物种。此外，我们优化了该模型以提高速度和准确性，评估了性能指标，例如响应时间和准确率。实时鱼类分类系统展示了在渔业监测，环境研究和水产养殖行业中的潜在应用，为准确性和技术整合的持续进步铺平了道路。
深度强化学习
[1] R. Sutton和A. Barto，《加固学习简介》，麻省理工学院出版社，1998年。[2] C. Szepesvari，《增强学习算法》，Morgan＆Claypool Publishers，2010年。[3] C. Watkins，从延迟的奖励中学习，博士学位论文，剑桥大学，英格兰，1989年。[4] M. Wiering和M. Van Otterlo，加固学习：最新的ART，Springer，2014年。[5] M. Puterman，马尔可夫决策过程：离散随机动态编程，Wiley，1994年。[6] D. P. Bertsekas，动态编程和最佳控制，第一卷和II，雅典娜科学，2017年。[7] W. B. Powell，近似动态编程，Wiley，2011年。[8]选定的纸
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
带有嵌入式系统的无人飞行器基于深度学习的对象检测
编辑委员会博士Mustafa Necmiİlhan博士 - 加兹大学 - Özlemçakir博士 - DokuzEylül大学协会。MehmetMerveÖzaydın-AnkaraHacıBayramVeli University Assoc。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。
深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
Insilico Medicine 摘要 - 深度医药情报
Insilico Medicine 专有功能使各种行业都具备尖端潜力。计算靶标识别正在打破传统方法的范式。数字技术大大拓宽了可能发现的靶标范围，从而可以快速发现新靶标。用于药物或靶标比较的虚拟工具大大提高了各个阶段的药物发现效率，极大地影响了每个分子的资源分配。数字化前人类和人类靶标或药物验证的可能性开辟了广泛的分子分析，并显著降低了药物开发领域的成本并提供了风险管理选项。
主导课程五：（深度学习）
2。R. S. Sutton和A. G. Barto，增强学习：介绍，第二版，2018年11月R. S. Sutton和A. G. Barto，增强学习：介绍，第二版，2018年11月