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使用深...
印度教科技研究所，coimbatore 1 sentinfo@gmail.com，2 venkat.it@gmail.com，4 ramasamy.s@hit.s@hit.edu.in，4 md.devendran@gmail.com摘要：该项目旨在为食品和beverage提供精确估算的自动化系统，以估算食物和beverage的自动化系统，并深入研究。随着对健康意识的人的需求不断增长，需要使用可靠，高效且易于使用的工具，可以帮助用户做出明智的饮食选择。该项目利用图像处理技术和深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN））来分析食物图像并预测相应的卡路里含量。该系统首先捕获食品或饮料的图像，然后将其处理并通过预先训练的深度学习模型。该模型在包含各种食品的图像及其营养信息的大型数据集上进行培训。预处理输入图像后，该模型通过利用其学习的特征来对食物进行分类并估算卡路里计数。然后将估计的卡路里值实时显示给用户。该项目利用关键技术，包括图像识别，深度学习和营养分析。它旨在将其集成到移动应用程序或Web平台中，从而使用户可以有效地跟踪其每日热量摄入量。通过在不同的数据集上进行培训，可以不断提高系统的准确性，从而确保对不同食品的可靠卡路里估算。该工具有可能通过促进更健康的饮食习惯来彻底改变个人健康管理。关键词：卡路里估计，深度学习，图像识别，食物分类，卷积神经网络，健康管理，营养分析，实时预测。
使用深...
这项研究的重点是在视频中移动对象检测的关键任务，以提高识别场景中动态特征的准确性和效率。所提出的方法专门结合了光流估计的准确性；带有Yolo（您只看一次）模型强的对象检测功能的Farneback方法。Yolo用于识别视频帧中的对象，并并发光流分析用于识别运动模式。这里提出了一种创新方法，该方法评估了检测到的对象内每个像素的运动角度和大小，以获得精确的移动对象识别。系统根据显示明显运动的像素的百分比来确定对象是否通过设置阈值来移动。，由于这种自适应技术，可以识别出较少的假阳性和更高的精度，因此可以识别移动对象。在各种数据集上的实验发现证明了建议的方法在精确识别移动对象方面的有效性。通过用于运动分析的光流和用于对象检测的YOLO的组合提供了一个完整的有效解决方案，可在视频流中移动对象检测。此处提出的方法在视频分析，自主系统和监视中具有潜在的应用，在该视频分析，自主系统和监视中，精确检测动态特征至关重要。索引项 - 移动对象检测，光流估计，运动角度和幅度。
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
人工智能技术的护理研究与临床应用
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关于床沙测量的观点
摘要 在过去十年中，山区洪水和泥石流的床沙测量技术取得了重要进展。虽然悬浮沉积物仍然是测量的最常见的部分，但床沙仍然是一个问题，因为它不仅更难测量，而且对地貌变化的影响也最大。床沙输送现场测量技术的发展至关重要，需要复杂化才能在不同环境中有效发挥作用。理想情况下，床沙测量技术应该是非侵入性的、灵活的和代表不同类型的输送。这篇文章是几十年来在山洪中对砾石和鹅卵石床溪流进行床沙实验的结果，以及为未来应用开发床沙测量方法和设备的问题。描述了捕获和追踪技术，并强调了高分辨率遥感图像的潜力。随着人们对砾石河床动力学和变化的认识不断提高，对用于进一步模型验证和应用的可靠现场数据的需求将不断增长。
COVID-19疫苗后护理床
参考文献1。Opel等。随着时间的流逝，儿童疫苗讨论格式对免疫状况的影响。Acad Pediatr。2018; 18（4）：430-436。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc5936647/ 2。 Shen，S。和Dubey，V。解决疫苗犹豫：与父母一起工作的初级保健医生的临床指南。 可以家庭医生。 2019年3月； 65（3）：175–181。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6515949/ 3。 Conners等。 讨论疫苗时提供者通信：系统评价。 J. Pediatr Nurs第33卷，3月至4月，2017年，第10-15页。 https://www.sciendirect.com/science/article/abs/pii/s0882596316302895 4。 肯尼迪等。 使用风险比较和数学建模开发疫苗风险通信信息。 J Health Commun 2008; 13（12月8日）：793–807。 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/190511142018; 18（4）：430-436。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc5936647/ 2。Shen，S。和Dubey，V。解决疫苗犹豫：与父母一起工作的初级保健医生的临床指南。可以家庭医生。2019年3月； 65（3）：175–181。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6515949/ 3。Conners等。讨论疫苗时提供者通信：系统评价。J. Pediatr Nurs第33卷，3月至4月，2017年，第10-15页。 https://www.sciendirect.com/science/article/abs/pii/s0882596316302895 4。 肯尼迪等。 使用风险比较和数学建模开发疫苗风险通信信息。 J Health Commun 2008; 13（12月8日）：793–807。 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19051114J. Pediatr Nurs第33卷，3月至4月，2017年，第10-15页。 https://www.sciendirect.com/science/article/abs/pii/s0882596316302895 4。肯尼迪等。使用风险比较和数学建模开发疫苗风险通信信息。J Health Commun 2008; 13（12月8日）：793–807。http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19051114http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19051114