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利用哈密顿量产生相干性
我们通过引入和研究汉密尔顿量的相干性生成能力，探索通过幺正演化产生量子相干性的方法。这个量被定义为汉密尔顿量可以实现的最大相干性导数。通过采用相干性的相对熵作为我们的品质因数，我们在汉密尔顿量的有界希尔伯特-施密特范数约束下评估最大相干性生成能力。我们的研究为汉密尔顿量和量子态提供了闭式表达式，在这些条件下可以产生最大的相干性导数。具体来说，对于量子比特系统，我们针对任何给定的汉密尔顿量全面解决了这个问题，确定了导致汉密尔顿量引起的最大相干性导数的量子态。我们的研究能够精确识别出量子相干性得到最佳增强的条件，为操纵和控制量子系统中的量子相干性提供了有价值的见解。
使用机器学习的摩尔斯密码检测器-IJarcce
摘要：该研究项目的目的是通过利用ESP32微控制器的功能和机器学习能力来创建莫尔斯代码检测系统。一种持久的通信技术，摩尔斯码可用于紧急信号和低功率通信。为了开发灵活而有效的摩尔斯代码检测器，我们计划将当代技术与常规通信方法相结合。该项目的主要目标是创建一个可以精确识别并解码包含Morse代码消息的小型设备。核心处理单元，ESP32微控制器，负责预处理和信号采集。它还为遥控和数据传输提供了平滑的网络选择。为了识别Morse代码信号，我们使用机器学习方法。关键字：ESP32，卷积神经网络，经常性神经网络，信号预处理，音频捕获，实时识别，物联网（IoT），远程监控，通信技术，紧急信号，低功耗通信。
5mC 选择性脱氨酶的发现及其在碱基分辨率甲基化位点超灵敏直接测序中的应用
摘要 挖掘噬菌体中的新酶活性对于开发新的生物技术工具仍然很重要。在本研究中，我们使用 MetaGPA（一种将宏基因组数据中的基因型与表型联系起来的方法）来识别脱氧胞苷脱氨酶，这是一种与宏病毒组中的胞嘧啶修饰高度相关的蛋白质家族。出乎意料的是，这些脱氨酶的一个子集在单核苷酸和单链 DNA 底物中都表现出对 5-甲基胞嘧啶 (5mC) 的偏好，而不是胞嘧啶 (C)。在甲基化组测序工作流程中，这些酶优先脱氨 5mC，这使得甲基化胞嘧啶能够直接转化，同时完全消除任何未修饰胞嘧啶的背景脱氨。这种直接转换允许以单碱基分辨率精确识别甲基化位点，具有无与伦比的灵敏度，为基因组和甲基化组的同时测序提供了广泛的应用。
Aquavision：AI驱动的海洋物种鉴定
摘要：本研究通过使用机器学习和图像分类技术来精确识别鱼类的挑战。主要目的是开发一种创新的算法，该算法可以动态地识别基于可用图像的最常见（在马耳他沿海水域内）侵入性地中海鱼类。尤其包括瘘管，苏里氏菌，pomadasys incisus，siganus luridus和stephanolepis diaspros，它们被用作本研究的物种。通过使用机器学习模型和转移学习，该建议的解决方案旨在实现精确的现场物种识别。方法涉及收集和组织图像以及使用一致数据集训练模型以确保可比结果。尝试了许多型号后，发现RESNET18是最准确和最可靠的，Yolo V8紧随其后。虽然Yolo的表现相当出色，但其结果表现出较少的一致性。这些结果强调了开发算法对包括公民科学计划在内的海洋生物学研究的潜力，并通过准确的鱼类鉴定来促进环境管理工作。
使用深度学习
大米是一个至关重要的全球主食，是粮食安全不可或缺的一部分。精确识别稻田生长阶段，引导，标题，花纹，谷物填充和谷物成熟度对于农业决策至关重要。但是，使用红绿色蓝色（RGB）图像识别这些阶段时存在差距。本研究使用最先进的计算机视觉和深度学习分类（卷积神经网络）算法来解决这一差距。在所研究的算法中，EfficityNet_B0的总体准确性令人印象深刻。值得注意的是，将图像大小从64x64像素增加到128x128像素可以显着提高精度。对生长阶段的详细评估揭示了准确性的水平不同，启动叶是最精确的（95.1％），而创生的最具挑战性的是最具挑战性的（72.28％）。这项工作大大提高了自动监测，从而在实时决策中增强了研究人员的能力。
1897 - 1904（2024）DNA条形码和系统发育研究...
要解决正在进行的全球生物多样性危机，必须以强大的信息为基础保护方法（Buxton等，2021）。动物福利，渔业管理，海鲜可追溯性以及许多其他组织在很大程度上依赖于精确识别鱼（Ward等，2009）。常规的形态分类法仅限于描述隐性物种，少年或加工的海鲜物品（Costa＆Carvalho，2007年）。关于垂钓者捕获率和物种组成的统计数据已被广泛用于监测商业和娱乐性重要物种的丰富性变化（Beaudreau＆Levin，2014; Florisson，2015; Kroloff，2016; Kroloff，2016; Thurstan et al。，2016; Quinn，2018; Quinn，2018; Chan et al.Chan et al。，2019年; Re.e rece and''DNA条形码，使用线粒体细胞色素C氧化酶亚基I（COI）基因已成为可靠的方法
通过高谐波一代中的Quasiperiodic Aubry-André-Harper链中的多纹理和移动性边缘
我们表明，高谐波光谱学为探测线性响应范围以外的准晶体的电子特性提供了高级途径。着眼于Aubry-André-Harper（AAH）链，我们从谐波发射强度中提取了多重型光谱，这是电子态在准晶体中电子状态空间分布的重要指标。此外，我们解决了迁移率边缘的检测，划定广义AAH模型中局部和扩展的特征状态的重要能量阈值。这些迁移率边缘的精确识别阐明了金属 - 绝缘体的跃迁以及这些边界附近的电子状态的行为。将高谐波光谱与AAH模型合并，为理解排序晶体中的本地化与扩展状态之间的相互作用提供了一个有力的框架，以在线性响应研究中未捕获的极宽的能量范围，从而为指导未来的实验研究提供了宝贵的见解。
将深Q学习与掌握质量网络的集成用于机器人在混乱的环境中抓住
摘要在机器人臂运动过程中，如果手臂直接抓住多个紧密堆叠的物体，则很容易发生碰撞，从而导致掌握故障或机器损坏。可以通过重新排列或移动对象清除抓握空间来提高成功。本文提出了一个高性能的深Q学习框架，可以帮助机器人手臂学习同步的推动和掌握任务。在此框架中，使用GRASP质量网络用于精确识别物体上的稳定掌握位置，以加快模型收敛性并解决由于掌握故障而在训练期间造成的稀疏奖励问题。此外，提出了一种新颖的奖励功能，以有效评估推动作用是否有效。在模拟和现实世界实验中，提出的框架分别达到了92％和89％的成功率。此外，仅需要200个培训步骤才能达到80％的成功率，这表明拟议的框架在工业环境中快速部署的适用性。
用磨砂膏污染源建模改善了微生物组数据的癌症表型预测
基于测序的微生物群落分析的方法容易受到污染，这可能掩盖生物信号或产生人为的信号。通常使用控制硅净化方法的方法，但不会最佳地使用跨样品共享的信息，并且不能处理仅部分源自生物材料污染或泄漏到控制中的分类单元。在这里，我们提出了磨砂膏（微生物中污染去除的源跟踪），这是一种硅氧净化方法中的概率，该方法在多个样品和控件上合并了共享信息，以精确识别和去除污染。我们验证了在多个数据驱动的模拟和实验中验证磨砂膏的准确性，包括诱导的污染，并证明它的表现平均比最先进的方法平均高出15-20倍。我们展示了跨多个生态系统，数据类型和测序深度的磨砂膏的鲁棒性。证明其适用于微生物组研究，磨砂膏促进了宿主表型的预测，最值得注意的是使用肿瘤肿瘤微生物组数据的黑色素瘤患者对治疗反应的预测。