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在CT图像中具有缺血和出血检测，具有分类模型的超参数优化和改进的UNET分割模型
抽象深度学习是一种强大的技术，已应用于使用医学成像进行中风检测。中风是一种医疗状况，当大脑的血液供应中断时，会导致脑部损伤和其他严重的并发症。中风检测对于最大程度地减少损害并改善患者预后很重要。中风检测最常见的成像方式之一是CT（计算机断层扫描）。ct可以提供大脑的详细图像，可用于识别中风的存在和位置。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），已经显示出使用CT图像检测中风的希望。这些模型可以学会自动识别图像中指示中风的模式，例如梗塞或出血的存在。在CT图像中用于中风检测的深度学习模型的一些示例是U-NET，通常用于医疗图像分割任务，而CNN已经过训练，这些CNN已经过训练，可以将脑CT图像分类为正常或异常。这项研究的目的是确定在没有造影剂的情况下拍摄的脑CT图像的中风类型，即闭塞（缺血）或出血（出血）。中风图像，并由医学专家构建数据集。深度学习分类模型通过超参数优化技术评估。并使用改进的UNET模型进行了分割，以可视化CT图像中的中风。分类模型，VGG16获得了％94成功。UNET模型达到了％60 iou，并检测到缺血和出血差异。
虚拟键盘眨眼检测系统
人工智能是在我们的生活中互动、理解和使用的许多不同技术之一 [1-4]。机器学习和自然语言处理等技术都是人工智能领域的一部分。每一种技术都在沿着自己的道路发展，当与数据、分析和自动化结合使用时，可以帮助企业实现目标，无论是改善客户服务还是优化供应链（Afraa Z. Attiah、Enas F. Khairullah[1]）。人机交互是人工智能的一部分，人工智能是一个新兴技术领域，专注于设计和增强人机交互过程。人机交互广泛应用于许多领域，如医疗技术、机器人技术、城市设计、游戏和辅助技术，如巴西 Chambayil、Rajesh Singla、R Jha [2] 所示。人工智能在图像处理和面部识别方面发挥着重要作用，能够检测和识别图像和视频中的物体和图案。眼动追踪系统可以采用不同类型的图像处理 [1]。图像或图像序列包括输入数据，这些数据首先被获取并转换为数字形式。要执行下一个操作，必须增强图像，这可以通过应用不同的数学运算来实现。有许多系统，包括基于人类眼球运动和眨眼的应用程序。对眼球追踪系统的需求巨大，尤其是对于因受伤、生病或疾病而导致严重运动障碍的人[4]。该系统致力于缓解他们的残疾症状并创建自我表达工具。这项技术旨在减轻
人工智能在太空监视中的作用日益增强
红海，该技术的实际应用是显而易见的。该系统实质上减少了卫星图像生成与识别图像中捕获的任何船只之间的延迟，这在时间至关重要的情况下至关重要，通常对于军事监视而言。Capella Space 产品副总裁 Dan Getman 表示：“说到情报，速度和准确性至关重要。Capella 的平台有效地将任务分配到情报提取的延迟降至最低。”Capella Space 宣布这一消息的前一天，美国国家地理空间情报局 (NGA) 宣布其首批商业解决方案开放。NGA 表示需要商业技术来帮助追踪全球的海上威胁。由于 Capella Space 已经与 NGA 建立了牢固的合作伙伴关系，我们很可能会看到该技术用于提高 NGA 的海域意识。NGA 还认识到机器学习和计算机视觉等人工智能技术在海上监视之外的价值，将它们与传统监视技术一起使用，为从战场到地缘政治分析的所有行动的军事领导人提供信息。美国国家地理空间情报局局长弗兰克·惠特沃思中将表示，美国国家地理空间情报局“对人工智能应用的发展轨迹感到非常兴奋”。随着商业创新者将人工智能技术推进到新领域，其价值对军方和政府越来越明显，我们很可能在未来几年看到人工智能在军事应用领域的范围不断扩大。
计算机视觉和图像分析技术的分析
似乎我们的大脑使视觉识别非常容易。对于人类而言，不需要任何努力，可以看到狗和猫，汽车和飞机之间的区别，读取标志或识别人的脸。但是，计算机视觉和图像识别又如何容易地解决计算机的图像识别问题？绝对不是，实际上有一些困难的问题，需要解决，以教授计算机识别图像：它们仅用于初次视图很容易，我认为这是因为我们的大脑非常擅长理解图像。但是，试想一下，使用计算机视觉可以改善人类生活的多少领域。最常见的使用领域是制造业，例如质量控制，当您开始制造业务时，您需要质量控制部门，但是如果使用计算机视觉替换该部门，该怎么办，涉及更多的人创造一些新事物，我认为这项业务将更加有利可图。这就是为什么，最近几年的机器学习领域在计算机视野领域取得了巨大进展。这一进度的要点是创建用于图像识别的数学方法，这将为我们带来很高的精度结果。如今，最受欢迎的是IR，特别是卷积神经网的深度学习技术，此方法比傅立叶变换（例如傅立叶变换）更先进。通过这些技术，通过涉及该领域的深度学习方法，可以实现这些技术的显着提高准确性。准确率接近95％。（通常是根据人类对数据集进行分类的方式来测量的。）因此，请记住，如果您没有研究基于深度学习的图像识别和对象检测
使用yolov8
摘要：本研究提出了一种开创性的方法，可以增强Yolov8模型在对象检测中的准确性，主要集中于解决各种图像类型中检测对象的局限性，尤其是对于小物体。这项工作的拟议策略结合了上下文注意块（CAB），以有效定位和识别图像中的小物体。此外，提出的工作可提高特征提取能力，而不会增加模型复杂性，从而提高了粗到1（C2F）块的厚度。此外，已经对空间注意力（SA）进行了修改以加速检测性能。增强的Yolov8模型（即Yolov8-CAB）强烈强调通过利用CAB块来利用多尺度特征图和迭代反馈来检测较小的物体的性能，从而优化了对象检测机制。因此，创新设计有助于出色的特征提取，尤其是“弱特征”，上下文信息保存和有效的特征融合。对上下文（可可）数据集中的共同对象进行了严格的测试，以证明提出的技术的功效。这对标准Yolo模型产生了显着改善。yolov8-cab模型达到的平均平均精度为97％的检测率，与常规模型相比增加了1％。本研究强调了我们改进的Yolov8方法检测对象的功能，代表了一个突破，为实时对象检测技术的进步设定了阶段。索引术语 - 人工智能，深度学习，计算机视觉，对象检测。
显着对象检测：迷你评论
显着对象检测（SOD）旨在识别引起人类注意力的图像中最重要的区域。这些地区通常包括汽车，狗和人等物体。在图1中，在视觉上表示显着的对象检测后的输入和输出图像。它旨在模仿人类的关注，以关注现场的引人注目。识别图像中的显着区域可以促进后续的高级视觉任务，提高效率和资源管理并提高绩效（Gupta等，2020）。因此，SOD可以帮助过滤不相关的背景，并且草皮在计算机视觉应用中起着重要的预处理作用，为这些应用提供了重要的基本处理，例如细分（Donoser等，2009; Qin等，2014; noh et al。 Borji和Itti，2019年； Akila等人，2021年，2021年；现有的SOD方法可以大致分为两个类：1）常规方法； 2）基于深度学习的方法，如图2所示。传统方法利用低级特征和一些启发式方法来检测包含基于局部对比的基于扩散的贝叶斯方法，先验和经典监督的显着对象。此外，基于深度学习的方法可以帮助提取全面的深层语义特征以提高性能。可以进一步分类为完全监督的学习（Wang等，2015a; Lee等，2016a; Kim and Pavlovic，2016; He et al。，2017a; Hou等，2017; Shelhamer等，2017; Shelhamer et al。，2017; Su等，2019; Su等人，2019年）和弱监督的学习（Zhao Al Al Al Al Al。 Al。，2018年，2018年； Zhang等人，2020a；本文将根据两个
使用机器学习和深度学习进行深度伪造检测
深度伪造技术的泛滥使人们能够制作出高度逼真的假图像，对社会构成了越来越大的威胁。使用人工智能工具创建 DF 是一项简单的任务。检测和缓解深度伪造内容已成为媒体、安全和隐私等各个领域的一项关键挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用最先进的深度学习和机器学习技术检测深度伪造图像和文本的新方法。我们的方法利用深度神经网络（包括卷积神经网络 (CNN)）的强大功能来分析区分真实内容和深度伪造的细微模式和特征。我们使用真实和深度伪造图像的多样化数据集来训练和微调我们的模型，确保稳健性和适应性。所提出的系统结合使用图像取证技术、语言分析和行为建模来识别图像中的不一致和异常。通过结合多模态特征，我们的方法在区分真实内容和深度伪造内容方面实现了高水平的准确性。深度伪造技术的激增引发了人们对各个领域数字内容真实性的极大担忧。本研究侧重于开发一个全面的框架，以有效识别和缓解深度伪造图像处理的泛滥。通过利用机器和深度学习方法的进步，本研究提出了一种强大的方法来应对复杂的伪造媒体带来的挑战。此外，我们提出了一种可扩展且高效的实现，允许实时或批处理，使其适用于各种应用。
人工智能基础模型透明度法案
《人工智能基础模型透明度法案》基础模型是基于广泛数据训练的人工智能模型，通常使用自我监督，包含数十亿个参数，并适用于广泛的环境或应用程序——基础模型是去年风靡全球的生成式人工智能网站和聊天机器人的基石。基础模型的广泛公众使用也导致无数公众获得不准确、不精确或有偏见的信息。发生这种情况的原因有很多，但通常主要是由于模型训练所用数据的局限性或偏见，或者模型未接受过对某些输入做出反应的训练。这在存在种族或性别偏见的情况下尤为明显——众所周知，人工智能在识别图像或回答与黑人和女性相关的查询方面的表现远比白人和男性差。在影响深远的用例（例如与健康相关的 AI 推理、贷款发放、住房审批或预测性警务）中，延续偏见或传播不准确信息的可能性尤其令人担忧。此外，由于版权持有者看到生成式 AI 模型复制了其受保护作品，因此对侵犯版权的诉讼和公众担忧有所增加。这包括针对 Clearview AI、微软、GitHub、OpenAI、Stability AI 等公司和模型的多起法庭案件。因此，基础模型透明度变得越来越必要。在不损害开发和部署基础模型的人的知识产权或商业秘密的情况下，使用基础模型的人应该掌握必要的信息，以了解他们所使用的模型是如何训练的、如何寻找结果中的偏见以及版权侵权风险。因此，《人工智能基础模型透明度法案》将：
单元 7 人工智能基础知识
计算机是否具有人工智能？艾伦·图灵提出了一个测试来回答这个问题。满足图灵对人工智能定义的计算机应该能够做人类应该做的事情，例如写文章、识别名人照片、进行对话、创作音乐、解决推理测试等。要通过图灵测试，人工智能应该具备自然语言处理、知识表示、推理和机器学习等能力。自然语言处理 (NLP) 领域涉及理解计算机如何理解和复制英语等人类语言。不同的 NLP 模型执行各种任务，例如情绪分析，即句子的语调、机器翻译（如 Google Translator）和语音识别（如 Alexa、Siri）。生成式预训练 Transformer 或 GPT 是一种自然语言处理模型。一种名为 GPT-3 的人工智能，经过数百万篇在线文章和帖子的训练，可以根据提示生成类似人类的文本段落。人工智能是一项强大的技术，正在迅速发展。人工智能能够执行许多任务。人工智能可以在语言之间进行翻译。它可以击败最优秀的国际象棋选手。它可以识别图像和视频中的物体。它已进入股票交易、自动驾驶汽车和许多此类应用领域。神经网络和机器学习可以创造性地生成文本、音乐作品，甚至可以以著名画家的风格绘画。人工智能的一些主要应用领域包括：气候科学、金融、网络安全和自然语言处理。人工智能的最终目标是制造像人类一样思考的机器。这个想法被称为通用人工智能。与当前致力于解决特定任务的人工智能系统不同，具有通用人工智能的机器将能够学习和执行多项任务。随着人工智能的进步和发展，有关人工智能伦理的问题变得更加突出。
人工智能：- Gov.br 门户网站
1.1.人工智能 20 世纪 50 年代中期，人工智能的先驱者们开始了一项雄心勃勃但目标明确的使命：在机器上重塑人类智能。最初，人工智能领域可以分为两类：“基于规则”的方法，该方法教计算机根据逻辑规则思考（如果 X，则 Y）和“神经网络”方法，该方法旨在模仿生物神经元网络的架构，接收和传输信息，其中通过提供给定现象的大量示例来进行学习，从而使这些网络能够识别模式。从 2012 年开始，神经网络开始受到关注，这次是以“深度学习”的形式，展示了该领域在解读人类语音、翻译文档、识别图像、预测消费者行为、识别欺诈甚至驾驶汽车方面的巨大潜力 1 。人工智能（AI）的定义多年来不断演变，但我们可以理解为是指模仿人类智能执行任务的系统或机器，能够基于所收集的信息在自我优化的过程中不断迭代改进，而不需要人类活动来配置它。为了实现这一目标，该系统借鉴自身的经验，找出最有成效的做法，使流程更加有效。这是通过数百万数据的互连和模式识别来实现的。因此，使用人工智能后，受外部因素影响而导致的人为行为故障几乎为零。人工智能被认为是最重要的新兴技术之一，它推动了几乎所有行业的根本性变革，包括农业、医疗保健、交通运输、教育等。该领域专利活动的增加反映了该技术的快速增长。如图1所示，深度学习被认为是人工智能的核心技术之一。它可以表示为机器学习的一个子集，其中神经网络（受人脑启发的算法）可以适应并从大量数据中学习，也可以看作是预测分析的自动化 2 。机器学习也是人工智能的核心部分，可以理解为人工智能的一个子集，其中所使用的算法允许机器基于对给定数据集的观察和分析自主“学习”，而无需特定的编程。此类别包括（但不限于）深度学习。如图 1 所示，尽管所有机器学习都是人工智能，并非所有人工智能都基于机器学习。