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World File Search System覆盆子
在使用机器学习模型的植物分类中优化的特征集
摘要：拯救地球成为任何个人的最大优先和责任。环境和生态系统健康评估研究需要精确耕作，使疾病的早期鉴定并优化作物管理。自动植物叶检测将是对生物多样性研究的关键贡献之一。建议的工作提供了在分类植物叶子中的优化功能。这项工作使用了十四个二植物植物叶，即苹果，蓝莓，樱桃，玉米，棉花，葡萄，花生，桃子，胡椒，土豆，覆盆子，大豆，草莓，草莓和番茄。拍摄20，357张图像大约是用于培训和测试目的。功能包括形状，纹理，HSI和小波。使用特征优化技术（例如XG增强，Pearson相关，卡方和ANOVA）降低功能。寻找最佳分类器，五个分类器，即随机森林，k-neart邻居，支持向量机，na'贝叶斯和决策树的超参数变化。SVM分类器给出了最佳结果，并通过四倍的交叉验证获得了99.59％的精度。这项工作的新颖性在于使用农民获得的知识来部署特征。关键字：生态系统：生物多样性：分类：HSI：小波：
使用卷积
通讯作者：星期日。导航日常生活成为一项艰巨的任务，挑战与寻找放错位置的个人物品并意识到其环境中的对象以避免碰撞。这需要需要自动解决方案来促进对象识别。虽然传统的方法，例如导犬，白色的甘蔗和盲文提供了有价值的解决方案，但最近的技术解决方案，包括基于智能手机的识别系统和便携式相机，但遇到了诸如与文化特异性，设备特异性和缺乏系统自治有关的限制。这项研究通过引入卷积神经网络（CNN）对象识别系统的限制解决了解决方案，该解决方案旨在集成到一个移动机器人中，该机器人旨在作为视觉障碍者的机器人助手。机器人助手能够在狭窄的环境中四处走动。它将覆盆子PI与一个编程的摄像头结合在一起，以识别三个对象：手机，鼠标和椅子。一个卷积神经网络模型进行了训练以供对象识别，其中30％用于测试。使用Google Colab中的Yolov3模型进行了培训。对识别系统的定性评估的精度为79％，召回96％，机器人助手的精度为80％。它还包括一个图形用户界面，用户可以轻松地控制机器人助手的运动和速度。发达的机器人助手显着增强了自主权和对象识别，有望在视力受损的个体的日常导航中获得可观的好处。
关键部门的概述---农业---能源
塞尔维亚经济概述塞尔维亚的经济是中欧的基于服务的中等收入经济，大三级部门占国内总生产总额（GDP）的三分之二。经济在自由市场的原则上发挥作用。2022年的名义GDP预计将达到627.21亿美元，即人均9,164美元，而GDP基于购买力平价（PPP）的1648.35亿美元，为人均24,084美元。塞尔维亚经济最强大的部门是能源，汽车行业，机械，采矿和农业。该国的主要工业出口是汽车零件，碱金属，家具，食品加工，机械，糖，轮胎，衣服。贸易在塞尔维亚经济产出中起着重要作用。主要贸易伙伴是德国，意大利，俄罗斯，中国和邻近的巴尔干国家。Belgrade是塞尔维亚的首都和经济核心，也是该国大多数主要塞尔维亚和国际公司的所在地，以及塞尔维亚国家银行和贝尔格莱德证券交易所。Novi Sad和Niš分别是第二大城市，也是贝尔格莱德之后最重要的经济枢纽。关键部门农业农业和粮食生产的概述是塞尔维亚最关键的出口部门，占该国GDP的10％以上，约占所有出口的20％。农业，林业和水管理部（MAFWM）负责政府的国际和国内农业贸易策略，食品加工，农村发展，林业和水管理。塞尔维亚是西巴尔干地区最大的农业市场，具有强大的农业生产和食品加工传统。塞尔维亚是非转基因玉米和覆盆子生产的全球领导者。食品加工行业约占塞尔维亚整个加工行业的三分之一。目前，超过15,000家食品业务正在运营。其中约90％是微型，中小型企业。该行业雇用了100,000多名员工，并且是该部门的罕见例子之一，这些局势尚未受到COVID-19危机的不利影响。按价值按价值划分的最大小节是乳制品，肉，水果，蔬菜，葡萄酒和糖果。能源塞尔维亚国家权力公用事业EPS近70％的煤炭电力占煤炭的70％，并从水力发电中产生了近30％的电力，其中很小的一部分来自风和太阳能。塞尔维亚大量补贴煤炭和电价，抑制了竞争。
将机器学习与Raspberry Pi集成为遥控器...
预测性健康分析将机器学习与Raspberry Pi集成，以进行远程患者监测，从而革新医疗保健。这种创新的系统旨在通过在遥远或分散的设置中增强患者护理来改变传统的医疗保健模型。Raspberry Pi是一个实时收集和传输患者数据的低成本，节能平台。机器学习算法分析了健康指标，从而早期发现潜在问题并预测了未来的健康趋势。医疗保健提供者获得了对个别患者状况的宝贵见解，优化了护理策略。远程患者监控允许在无频繁的亲自访问的情况下跟踪健康状况，从而促进积极的护理。连续数据流可以在检测到健康参数的异常或关键变化时迅速干预。机器学习功能使系统能够适应和发展，并随着时间的推移提高预测模型，以提高准确性和可靠性。预测性健康分析能使患者具有个性化的，及时的干预措施，从而有助于改善健康结果。该系统代表了预防医学的有前途的途径，促进了一个未来的数据驱动干预措施是整体福祉不可或缺的一部分。引言近年来，将新兴技术集成到医疗保健系统中已大大改善了患者的护理和管理。这样的进步是开发利用物联网（IoT）设备以及机器学习算法的健康监测系统。该项目着重于使用Raspberry Pi作为中央计算单元的全面健康监测监测预测和医学系统的设计和实施。该项目的核心目标是创建一个实时的健康监测系统，该系统可以根据从各种传感器收集的数据来预测患者的健康状况。系统使用三个主要传感器：心率传感器，体温传感器和血氧传感器。这些传感器与Raspberry Pi连接，该覆盆子PI会定期从中收集数据。然后使用机器学习算法处理收集的传感器数据，以分析模式，检测异常并预测患者的健康状况。基于分析，如果检测到任何异常的价值或健康风险，系统可以自动规定适当的药物或提醒医疗专业人员进一步干预。此外，为了增强监视功能，将Raspberry Pi摄像头集成到系统中，以提供患者病情的实时流。此实时视频提要使医疗保健提供者能够在视觉上远程评估患者的状态