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通过AI驱动的精度最大化农作物的产量
人工智能（AI）和机器学习（ML）正在推动精确农业的革命性变化，提供农民工具以最大程度地提高农作物的产量，同时最大程度地减少资源的使用。本文研究了AI驱动的技术如何分析来自无人机，传感器和卫星图像的数据，以提供可行的见解以进行优化的作物管理。通过确定最有效的种植时间表，检测早期的疾病迹象，并提供实时建议，以灌溉，施肥和农药施用，AI可以实现更精确和可持续的农业实践。AI与其他新兴技术（例如无人机和机器人技术）的整合，通过促进对设备的预测维护，并确保农作物获得理想的水，养分和害虫控制，从而提高了农业生产力。案例研究强调了AI在某些农作物中的产量最多增加了30％，这强调了其革新现代农业的潜力。本文还探讨了AI驱动的模型如何通过更有效地利用资源来减少环境影响，从而帮助农民平衡生产力与可持续性。的挑战，例如数据可访问性和小农户采用AI技术，以及AI在缓解与气候变化和可变性相关的风险方面的潜力。驱动的精确农业为改善粮食安全和确保长期农业可持续性提供了重要的机会。
低功耗高精度近似乘法器使用...
摘要——本文提出了一种新颖的近似乘法器设计，该设计在保持高精度的同时实现了低功耗。所提出的设计利用近似高阶压缩器来降低部分乘积生成和累积的复杂性。通过放宽压缩器的精度要求，可以在不影响精度的情况下显著节省功耗。近似乘法器采用混合方法设计，结合了算法和电路级近似。所提出的近似乘法器适用于容错应用，例如数字信号处理、图像和视频处理以及机器学习。该设计展示了功率、面积和精度之间的最佳权衡，使其成为节能计算的有吸引力的解决方案。
体外转录指南（IVT）和DSRNA检测的重要性使用化学技术推动精度肿瘤学。
尽管它作为生物标志物具有很大的价值，但提取和净化的CFDNA传统上还是由于其在血液中的低浓度和高水平的破碎而提出了挑战。Revvity的Chemagic™技术提供了一种强大的解决方案来应对这些挑战。利用M-PVA磁珠技术2从大等离子体体积中提取CfDNA，DNA提取和纯化平台设计用于最大程度地提高产量和纯度。与先进的量化技术（例如液滴数字™PCR（DDPCR））结合使用，该工作流在早期癌症生物标志物研究中提供了无与伦比的精度和可重复性。
使用CNN模型和超参数优化算法提高分类的精度
卷积神经网络（CNN）是一种广泛使用的深度学习模型，对于图像识别和分类任务特别有效。CNN的性能不仅受其建筑的影响，而且受到其超参数的严重影响。因此，优化超参数对于改善CNN模型性能至关重要。在这项研究中，作者提出了利用优化算法，例如随机搜索，使用高斯工艺的贝叶斯优化以及使用树状结构化parzen估计器进行贝叶斯优化，以微调CNN模型的超标仪。将优化的CNN的性能与传统的机器学习模型进行了比较，包括随机森林（RF），支持向量分类（SVC）和K-Nearest Neighbors（KNN）。在这项研究中使用了MNIST和Olivetti Faces数据集。在MNIST数据集的训练过程中，CNN模型的最低准确度达到97.85％，超过了传统模型，在所有优化技术中，最大准确度为97.50％。同样，在Olivetti Faces数据集上，CNN的最低准确度为94.96％，而传统模型的最高准确度为94.00％。在训练测试程序中，CNN表现出令人印象深刻的结果，在MNIST数据集上达到了超过99.31％的准确率，而Olivetti Face face Dataset的准确率超过98.63％，其最大值分别为98.69％和97.50％。此外，该研究还将CNN模型的性能与三种优化算法进行了比较。结果表明，与传统模型相比，将CNN与这些优化技术集成可显着提高预测准确性。
人工智能，医学图像和精度医学：进步和观点人工智能，医学成像和精确度量
总结，适用于医学形象以开发和加强个性化医学的人工智能（AI）的作用被描述为不断改进的过程，一系列机遇和巨大超越的专业挑战。 div>这项工作描述了AI相对于图像，数据制备，图像协调，器官和伤害的自动分割，其标记，放射学变量的提取以及预测临床模型的发展。 div>与这些解决方案在临床实践中的整合相关的方面，以提高护理过程，诊断和治疗最个人，高效和精确的患者的精度和效率。 div>诸如Primage和Chaimeleon之类的项目强调了AI的变革潜力以及跨学科合作的基本作用，以实现这种潜力，基于连续的多专业协作，以解决伴随这些进步的道德，监管，技术和临床挑战。 div>
使用机器学习提高ADA的精度...
本文研究了机器学习在增强高级驾驶员辅助系统（ADA）中传感器融合准确性方面的作用。通过利用来自相机和雷达等多个传感器的数据，ML算法可以改善车辆定位，实时数据处理和决策精度。评论重点介绍了最近的研究，包括使用基于云的数字双胞胎信息和深度学习方法，从而减少了对象检测和分类的错误。此外，它解决了ADA中假积极和负面因素的持续挑战，并讨论了先进的ML技术对优化系统性能的影响。调查结果表明，ML驱动的传感器融合具有增强自主驾驶环境中ADA可靠性和安全性的巨大潜力。
具有高时间精度的神经元的双色光学激活和抑制
光遗传学工具箱中的一种众所周知的现象是，所有光门控离子通道（包括红移的通道旋转蛋白（CHRS））都被蓝光激活，而蓝移Chrs对更长的波长的响应最小。在这里，我们利用此功能创建了一个系统，该系统允许具有红光脉冲的神经元高频激活，同时允许通过Blue Light的毫秒精度抑制动作电位。我们通过将超快速的红色CHR与适当匹配的动力学匹配的蓝色光敏感阴离子通道配对来实现这一目标。这需要筛选几个阴离子选择性CHRS，然后进行基于模型的诱变策略，以优化其动力学和光谱。海马中的切片电生理学以及对颤音运动的行为检查表明，蓝光的激发最少。允许对具有红光的神经元进行高频光学遗传激发，而蓝光抑制动作电位在光脉冲的持续时间内被罚款。
通过地形改装风速（WT）调整高分辨率区域气候建模的调整，对南亚的风速准确度提高了风速的精度
由于地形和大气过程之间的复杂相互作用引起的摘要，气候建模在具有复杂地形（例如南亚）的地区可能具有挑战性。这项研究研究了南亚日常风速的高分辨率气候模拟的附加值差异，重点是创新的地形风速（W t）调整方法。通过应用分布增加值（DAV）和上尾PDF（95％）分析，我们会系统地评估区域气候模型（RCMS）和全球气候模型（GCMS）的性能。使用W t方法前后的DAV结果的比较揭示了调整对区域气候模型性能的影响。在几种模型中，例如IPSL-RCA，Noresm1-RCA和Canesm2-RCA，掺入W t导致了实质性改进，如正dav值所示。在上尾PDF分析中，改进更加一致，表明调整通常增强了极端风事件的表示。但是，某些模型（例如NoreSm1-RCA和Canesm2-RCA）通过描述正面DAV值在调整W t之前和之后始终如一。总体而言，结果表明W t有效地改善了大多数气候模型的风速表示。根据DAV分析，高分辨率模型在低分辨率模型中平均具有15％的正添加值。这项研究的贡献正在弥合南亚观察到的风速模式与气候模型输出之间的差距。由于这项研究，揭示了评估和调整模型的量身定制方法，强调了模型行为的复杂性。在次大陆的研究领域中，这项研究的结果为与气候相关的决策，风险评估和基础设施发展提供了关键见解。
伽利略高精度服务：在不同运行条件下进行测试
位置、速度和计时 (PVT) 信息如今在从汽车到空间应用的各个领域都不可或缺。全球导航卫星系统 (GNSS) 技术是此类应用的关键推动因素，因为它具有全球和连续覆盖范围以及用户友好性。欧洲联盟空间计划署 (EUSPA) 最近发布的市场报告 (EUSPA, 2024 ) 证实，依赖基于 GNSS 的 PVT 的应用程序和用户数量正在增加。基于 GNSS 的应用程序多种多样，对准确性、连续性和完整性的要求各不相同。为了满足这些不断变化的需求，GNSS 正在扩展其服务并开发新服务以提高其性能。在此背景下，伽利略推出了两项新服务：伽利略高精度服务 (HAS) (欧盟，2022 ) 和开放服务导航消息认证 (OSNMA) (欧盟，2023a )。前者侧重于提高位置准确性，是本文的重点，而后者则提供了一种使用加密元素验证接收数据真实性的方法。