XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System视觉检测
使用计算机视觉检测年龄和性别检测
摘要：在计算机视觉的领域，使用OpenCV的年龄和性别检测是一种关键应用，展示了复杂算法和真实世界应用的融合。该项目努力开发一个能够准确估算图像或视频流的年龄和性别的强大系统。利用OpenCV的力量，一个流行的开放式计算机视觉库，再加上机器学习技术，该系统旨在自动将个人分类为预定义的年龄组和性别类别。通过面部特征分析，深度学习模型和图像处理技术的结合，系统可以以惊人的精度辨别年龄和性别属性。通过将该技术集成到各种领域，例如监视，营销和用户体验自定义，该项目努力为各种社会和商业挑战提供实用的解决方案。年龄和性别的抽象性质使这项努力多基础，需要一种细微的方法，包括数据预处理，模型培训和绩效优化。最终，该项目有助于进步计算机视觉应用程序，从而促进了许多领域的创新和效率。关键字：CNN，深度学习，性别分类，年龄检测。I.在当今相互联系的世界中引言，在那里，数字互动和社交媒体渗透到日常生活中，了解人口统计学（例如性别和年龄）变得越来越重要。II。II。智能设备的扩散促进了大量数据的收集，其中大部分包含对人类行为和互动的宝贵见解。在利用这些数据，性别和年龄预测算法的无数应用程序中，它们在增强用户体验，个性化内容并告知决策的潜力中脱颖而出 - 在各个领域制定过程。由于其丰富的信息内容，面部照片已成为性别检测和年龄预测算法的主要来源。利用图像处理，特征提取和分类技术方面的进步，研究人员和开发人员设计了复杂的方法来分析面部特征并准确推断人口统计学属性。这些方法通常涉及阶段，例如增强图像，以提高质量和分割以隔离相关特征，从而为后续分析奠定了基础。通过训练大型数据集的神经网络，我们旨在开发能够准确地将性别预测为“男性”或“女性”的强大模型，并可能基于实验参数对年龄组进行分类。除了技术复杂性之外，人类面部图像对各个行业和社会领域都具有深远的影响。从安全和娱乐到招聘和身份验证，从面部图像中检测性别和年龄的能力可以简化流程，增强安全措施并为战略决策提供了信息。相关作品本文使用应用于面部图像的深度学习技术介绍了有关性别识别的研究。此外，面部表情，人类交流的重要方面，提供了对情感状态和反应的见解，使面部图像分析成为心理学家和研究人员的宝贵工具。通过阐明这些技术的方法，挑战和潜在应用，我们旨在为计算机视觉中的知识不断增长，并促进具有真实世界影响的实用解决方案的发展。作者探索了卷积神经网络（CNN）的使用进行特征提取和分类，从而实现了有希望的
RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.09.03.556087 doi：Biorxiv Preprint
Müller等。 - Aurora -A通过CDK12 1 阻止TRC JAX动物行为系统（JABS） 混合猪中等位基因特异性调节变化的多摩尼克表征1 质膜修复需要Septin细胞骨架 RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.15.633177 doi：biorxiv preprint
使用计算机视觉检测危险区域的液化石油气车辆......
(发布/收到：2024 年 6 月 1 日，喀布尔/接受：2024 年 6 月 12 日，发表/发布：2024 年 6 月 26 日) 摘要 由于世界人口的增长，车辆的使用日益广泛。在智能交通系统范围内，信息技术部门和交通运输部门以综合的方式工作，以解决车辆数量增加所带来的问题。使用传感器和摄像头获取的数据通过基于人工智能的信息技术进行分析，并用于自动驾驶汽车、安全、交通管理、导航和乘客信息系统。计算机视觉通过结合图像处理和深度学习技术，使机器能够从图像中提取有意义的模式和关系。计算机视觉技术应用于旅游、卫生、工业、国防、交通、服务、电子商务等许多领域。开发的应用程序为交通运输领域的各种挑战提供了解决方案。对于使用液化石油气 (LPG) 燃料的车辆，液化石油气罐中的气体易燃，存在潜在的爆炸危险，尤其是在城市的某些区域。医院、购物中心、酒店等提供室内停车服务的机构和组织禁止液化石油气车辆进入。禁令的控制方法是指派人员检查车辆后备箱。在本研究中，使用计算机视觉技术自动检测液化石油气燃料车辆。对土耳其不同省份的移动摄像头捕获的车辆图像数据进行了训练，并与四种不同的深度学习模型进行了比较。对模型进行训练和性能测试的结果表明，YOLOv8 模型比其他模型更有效，准确率为 0.994 mAP，速度为 11.6 毫秒。事实证明，它在现实生活中的实时监控方面是一种稳定的模型。可以预见，开发的系统可以促进计算机视觉技术的应用，并有利于国民经济、公共生命安全和环境保护。关键词：计算机视觉、深度学习、图像处理、LPG、车辆。
项目首字母缩写和标题：使用计算机视觉检测和识别海洋船只的创新概念的证明
该项目旨在证明一个概念的技术可行性，该概念包括收集和准备数据集并基于机器学习算法应用计算机视觉系统，以检测和识别海洋船只，以监视航海旅游端口中的交通强度。这解决了观察到的问题，其中管理和控制决策仅基于涉及手动数据处理的常规技术，并需要使用大量的人类，财务和时间资源，并且容易出现错误。没有基于拟议概念的商业产品，该项目具有重大的技术风险。
alpha节奏的开发与视觉白质途径和视觉检测性能有关
研究文章|行为/认知定义被忽视的结构揭示了衰老中皮质与认知之间的新关联与阿尔茨海默氏病之间的联系https://doi.org/10.1523/jneurosci.1714-23.2024收到：2023年9月10日，2024年1月5日接受：2024年1月27日：27 1月27日copyright。
使用计算机视觉检测乳腺癌
报告和数据系统（BI-RADS）是乳房X线摄影报告和解释的标准化工具。作者强调了BI-RADS系统中的各种类别，包括Bi-Rads 0、1和2，其中Bi-Rads 2表示良性发现，其恶性肿瘤的可能性为0％[7]。该研究强调了考虑假阴性或假阳性结果解释乳房X线摄影发现的可能性的重要性，并建议放射科医生将其纳入其决策过程。作者还探讨了双线关系在促进放射科医生与转诊医生之间的沟通和指导患者管理方面的作用[7]。总体而言，这项研究的结果有助于在临床实践中理解和实施BI-RADS系统，从而改善乳腺癌的检测和诊断。
壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年2月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.02.05.578914 doi：Biorxiv Preprint
alpha节奏的开发与视觉白质途径和视觉检测性能有关
alpha是静止人体中最强的电生理节奏。尽管在脑电图信号中占主导地位，但在发育过程中可以观察到α性质的巨大变化，并且在儿童期和成年期间α频率的增加。在这里，我们检验了以下假设：α节奏中的这些变化与视觉白质途径的成熟有关。我们以大型扩散MRI（DMRI）-EEG数据集（DMRI n = 2,747，EEG N = 2,561）的儿童和青少年（年龄范围5-11岁）的儿童和青少年进行了大写，并显示出特定于Alpha频率的发育范围。行为分析还证实了α频率的变化与视觉感知的成熟变化有关。目前的发现证明了白质组织特性，电生理反应和行为之间的发育变化之间的密切联系。
三菱电机与 HACARUS 合作扩大 AI 视觉检测业务
三菱电机公司和 HACARUS 公司今天宣布，双方已同意扩大在基于 AI 的制造业视觉检测应用开发方面的合作。作为协议的一部分，三菱电机将入股 HACARUS。此次战略合作伙伴关系将利用两家公司的资源和技术，增强协同效应，最大限度地发挥双方的技术和商业潜力。通过利用 HACARUS 的专业知识，三菱电机希望加快开发和提供基于 AI 的集成自动化视觉检测解决方案，使客户能够提高制造质量和整体生产率。对于 HACARUS 来说，此次合作将使其能够使用三菱电机在日本和海外的广泛销售基础设施。HACARUS Check 是一种配备独特紧凑型 AI 的视觉检测解决方案。除了 AI 开发，HACARUS 还专注于将 AI 与各种工厂自动化 (FA) 设备集成。2023 年 12 月，三菱电机发布了 MELSOFT VIXIO*，这是一款基于 AI 的视觉检测软件，配备了该公司专有的 Maisart AI 技术，可实现视觉检测流程自动化，从而提高制造质量并解决日本劳动力减少的问题。三菱电机工厂自动化系统集团总裁竹内俊江表示：“作为我们 FA 系统业务战略的一部分，我们正在应对现代社会面临的关键挑战。”“由于劳动力短缺，生产线的自动化正在加速，但许多目视检查仍然由人类手动完成。通过此次合作，我们期待通过 MELSOFT VIXIO 加强对客户需求的响应，并在 HACARUS 基于 AI 的目视检查专业知识的支持下，解决制造业的劳动力短缺问题。”“自 2014 年 HACARUS 成立以来，我们公司一直致力于在各种工业领域进行“测量”，并以通过使用 AI、IoT 和机器人等最新技术从数据中创造附加价值来为社会做出贡献为使命。对于制造业的客户，我们提供 HACARUS Check，这是一款可减少目视检查所需人工劳动的产品。三菱电机的 FA 系统业务正在加强其制造业数字化和循环数字工程推广解决方案组合。通过此次资本和商业联盟，我们将努力开发促进制造现场数字化转型的解决方案，主要关注表面检查，通过将三菱电机的 FA 产品和知识与我们的 AI 技术相结合，以解决劳动人口减少等社会问题，”HACARUS 首席执行官 Takashi Someda 表示。为了进一步实现设计、生产、测试、操作和维护等流程的自动化和数字化，三菱电机正在稳步投资并与软件公司合作，为客户提供一流的产品和解决方案。近年来，各国劳动力，尤其是熟练劳动力的减少对制造业的生产率水平产生了负面影响。一种应对措施是采用和开发使用图像处理技术的基于规则的视觉检查**。然而，检测划痕和颜色不均匀等缺陷的困难增加了对可以进一步实现检查流程自动化并减轻产品检查员负担的 AI 技术的需求。