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World File Search System熊式深
使用DNA分析对熊的饮食特性分析
[引用参考] 1）Ushio M等（2017年）环境DNA可以从森林池塘中检测陆地哺乳动物分子生态资源，17（6），E63-E752）Omura等人（2020年）对动物的饮食分析日本生态学会杂志70：91-102 3）OEHM J等（2017）饮食分析：分子工具的添加可以提供什么？生态与进化，7：1984-1995
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：
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⇒f（x，a）= q（s，a）或f（x）=A⇒数学函数比表高得多•状态描述可以彼此相关=>，如果到目前为止我们还没有遇到特定的状态描述，我们可以从类似情况中得出适当的动作。（概括）
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•材料奖，金属矿物质和材料协会（TMS）2021•杰出校友奖，IIT-BHU全球校友协会2019年•美国国家工程学院美国工程领域（NAE-FOE）Inspitee 2019•陆军研究办公室研究办公室研究办公室计划奖（ARO-y-YIP）奖（ARO-y-YIP）奖，2019年•NANAMATIAL SAWER•ACS NANAMATIALS•ACS AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN NAN 2018 AN NAN 2018-21•福布斯，30岁以下30岁以下科学2018年•当选为Sigma XI，科学研究荣誉学会，成为正式成员2017年•美国真空学会（AVS）纳米量表科学与技术部早期职业奖2017年•理查德·L·格林奖•实验材料物理学的理查德·格林（Richard L. E. Hilliard研讨会2015年•加利福尼亚理工学院2015 - 17年的Resnick奖，2015 - 17年•2015年材料研究协会（MRS）研究生奖•IEEE DIELECTRIC＆ELECTRICAL SISTICAL SICTICAL SOCIACTAUTION SORICICATION研究生研究生奖学金2015年2015 2014年量表科学与技术部学生奖•ASM芝加哥地区分会研究生奖2014•杰出研究员奖，国际纳米技术学院2014•SPIE Optics＆Photics＆Photonics教育奖学金2014-15
相对论深dive.pptx
人类将在接下来的25年中发生巨大变化，让人联想到古腾堡（Gutenberg）发明印刷机发明的第一次信息革命发生的事情。印刷机允许广泛地共享艺术，科学和工程学的知识。对这些信息的新发现均鼓励了新的表达和创新，以至于它点燃了一场始于欧洲的工业革命，并在几个世纪后在北美达到顶峰。它广泛地实现了有效和稳定的制造工艺，这些过程有助于用机器制造的商品代替手工生产的商品，减少建筑财富的摩擦，并改善了大多数人的生活水平。一场新的信息革命始于大约60年前（1950年代至1960年代），当时Shockley发明了晶体管 - 巧合的是，大约在美国启动其太空计划的同时。晶体管导致了集成电路的开发，从而促进了较小的计算机的创建，最终为互联网的出现铺平了道路。与Internet的开发并行的是对AI系统的早期探索，其中包括人工神经网络，基于知识的系统，模糊逻辑和进化计算，仅举几例。现代AI研究始于1960年代，直到计算能力急剧增加，并且互联网开始为培训模型生成大量数据，才产生显着的结果。现在，AI系统正在产生惊人的结果，并将永远改变我们的未来。
ROV深发现者
Rov Deep Discoverer（简称为“ D2”）可以在海面以下最多6,000米（19,685英尺），这意味着它几乎可以探索海洋中的任何地方，除了深沟。D2携带各种相机设备，采样工具和传感器，以收集潜水期间有关深海的尽可能多的信息。其主摄像头可以从3米（10英尺）远的三英寸长生物体放大，并倾斜以捕捉宽阔的视野，从而有助于查看从小生物到深海中大规模栖息地的所有事物。D2的实时视频从海底到船上旅行，然后通过卫星连接到位于岸上的科学家。他们使用实时视频为飞行员提供有关去向地点以及要收集哪些样本的指导。d2的多关节操纵臂非常灵活，使操作员具有操纵和收集生物学和地质样品的能力。飞行员还可以控制操纵器臂下颚的握力，从而使他们轻轻夹住脆弱的珊瑚样品或捡起沉重的岩石或矿物样品。直播ROV视频也被广播到互联网，使任何人都可以参加D2的冒险经历。
深能资源有限公司
关于 2013 年《公司法》；关于第 230 至 232 条（与 2013 年《公司法》其他相关条款一并阅读）；关于 Deep Energy Resources Limited ；关于 Savla Oil and Gas Private Limited ；关于 Prabha Energy Private Limited ；关于 Deep Energy Resources Limited 与 Savla Oil and Gas Private Limited 和 Prabha Energy Private Limited 及其各自股东和债权人之间的综合安排计划；Deep Energy Resources Limited ，一家根据 1956 年《公司法》规定成立的公司，现视为根据 2013 年《公司法》成立，其注册办事处位于 12A & 14, Abhishree Corporate Park, Ambli Bopal Road, Ambli, } Ahmedabad - 380058, Gujarat, India。}