XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别
在开放式域中同时识别和抓住
抽象以帮助人类在日常任务中，机器人需要知道场景中存在哪些对象，它们在哪里以及如何在不同情况下掌握和操纵它们。因此，对象识别和抓握是自主机器人的两个关键功能。大多数最先进的方法都将对象识别视为两个单独的问题，即使两者都使用视觉输入。此外，在训练阶段之后，对机器人的知识固定了。在这种情况下，如果机器人遇到新的对象类别，则必须重新审议以在没有灾难性遗忘的情况下整合新信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深度学习体系结构，具有增强的内存能力，以同时处理开放式对象识别并掌握。特别是，我们的方法将对象的多视图视为输入，并共同估计像素的掌握配置以及深度尺度和旋转不变的表示为输出。然后，通过元激活学习技术将获得的表示形式用于开放式对象识别。我们证明了我们的方法能够掌握从未见过的对象的能力，并使用在模拟和现实世界中的现场示例很少示例快速学习新对象类别。我们的方法使机器人平均每类少于五个实例获得有关新对象类别的知识，并在模拟和实体实验实验中获得（高度）混乱的场景（高度）杂乱的场景（高度杂乱的场景）的成功率高于91％。这些实验的视频可在线获得：https：//youtu.be/n9smpuekogk
空气写作检测和识别
Amith K R，Nikhil Holla R，Prashanth J指南，信息科学与工程系全球技术学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，amithkr1ga20is007@gmail.com，nikhilholla1ga1ga1ga1ga20is11170@gmail.com，prashanthj effernize thak prashanthj通过手或手指的动作和彩色光在自由空间中创建字符或单词。与传统的笔和纸方法不同，此方法用彩色移动或灯切换的笔方式代替笔和笔下的动作，以指示字符或单词的开始和结尾。空气手写识别项目将计算机视觉对象跟踪与使用机器学习技术的手写识别相结合。使用计算机的网络摄像头，该系统在借助掩码的帮助下跟踪用户在空中写入的字符。这些轨道运动然后将其转录到虚拟画布上，模仿普通的白色板。由此产生的画布图像是识别模型的输入，采用机器学习来解释空气编写的单词和字符。基于颜色的跟踪和高级识别算法的整合确保避免窃，使空气手写识别成为数字领域中免费手提写作的尖端解决方案。CNN的简短历史和其他对角色检测和识别的方法在本文中进行了讨论：空中写作，手写识别，机器识别对象，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机。
蛋白质的定性分析旨在识别...
o布拉德福德测定法：库马西亮蓝色G-250染料试剂。o用于BCA测定：BCA试剂A和B，CUSO₄解决方案。o用于洛瑞测定法：碱性铜试剂，叶核酸试剂。o用于紫外线吸收：磷酸盐缓冲盐水（PBS）或其他合适的缓冲液。4。微板读取器或分光光度计5。移液器和移液器提示6。测试管或微板井7。卧式（用于UV吸收方法）8。Vortex Mixer 9。孵化器（对于某些测定）10。蒸馏水
识别和控制结核分枝杆菌 -
疫苗接种对于控制结核病（TB）至关重要，安全，更有效和可及的疫苗针对结核分枝杆菌（MTB）感染至关重要，以实现最终TB策略中设想的TB控制里程碑。TB疫苗的研发面临许多挑战，包括但不限于对最有用的抗原的不良知识，可以优先考虑作为潜在的候选疫苗，缺乏保护的定义相关性，以及对MTB感染的细胞在Vivo中的解剖学和细胞位置的不完全了解。与国立过敏和感染性疾病研究所（NIAID）合作，将新结核病疫苗（WGNV）的Stop TB TB合作伙伴工作组（NIAID）合作，汇总了TB疫苗R＆D的进度，挑战和机遇。在本报告中，我们总结了会议的关键主题和讨论，强调了结核病疫苗研究的进度和差距。
气象前沿的客观识别和...
摘要。气象前沿由于其相关的表面影响，包括极端降水和极端风。在运营天气预测和研究环境中，对前线的客观识别是兴趣的。这项研究的目的是基于早期的研究生成前识别算法，该算法可移植，可扩展到不同的分辨率数据集。我们已经对较早的客观前端识别算法进行了许多更改，将其应用于重新分析数据集，并介绍与这些更改相关的改进。首先，我们表明，操作顺序的变化会使休息时间更少。接下来，我们建议根据阈值领域的气候分位数来选择前识别阈值。这允许在不同分辨率的数据集之间进行比较。fi-Nelly，我们在算法的实现中包括许多数值改进，并更好地处理了短前线，这在平稳性和断裂次数方面产生了进一步的好处。该算法的更新版本已完全便携式和可扩展到不同的数据集，以便使未来的战场研究及其影响。
使用计算机视觉来识别
导入cv2导入numpy作为np def indeion_fruit（image_path）：＃读取image = cv2.imread（image_path），如果图像无：print（“找不到图像！”）返回＃更改为hsv hsv_image = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2hsv）＃颜色范围的定义要检测水果类型＃红色范围（苹果的示例）lower_red = np.array（[0，100，100，100，100，100，100]） （hsv_image，lower_red，upper_red）＃黄色范围（例如香蕉）lower_yellow = np。 np.Array（[80，255，255]）green_mask = cv2.inrange（hsv_image，lower_green，upper_green）＃masks = {
识别和解密密码
I.历史背景：我们的研究为密码分析的历史背景提供了宝贵的见解，并追踪了古典加密方法的起源，例如凯撒密码，vigenèreciphers和playfair ciphers。通过研究密码分析技术的演变，随着时间的流逝，我们对破译加密文本的挑战和机遇有了更深入的了解。II。 机器学习应用程序：我们研究的关键发现之一是机器学习算法在自动化密码分析中的重要性越来越重要。 我们已经确定了一系列机器学习技术，包括监督学习，无监督的学习和深度学习，这些技术已成功地应用于解密的加密消息。 iii。 实用应用：我们的调查揭示了自动化隐性分析技术，跨越网络安全，执法和历史研究的各种实际应用。 无法检测和防止网络威胁到在历史文本中发现隐藏的消息，自动解密工具已证明了它们在各个领域的实用性。II。机器学习应用程序：我们研究的关键发现之一是机器学习算法在自动化密码分析中的重要性越来越重要。我们已经确定了一系列机器学习技术，包括监督学习，无监督的学习和深度学习，这些技术已成功地应用于解密的加密消息。iii。实用应用：我们的调查揭示了自动化隐性分析技术，跨越网络安全，执法和历史研究的各种实际应用。无法检测和防止网络威胁到在历史文本中发现隐藏的消息，自动解密工具已证明了它们在各个领域的实用性。
3btron：血脑屏障识别网络
血脑屏障（BBB）在维持大脑稳态中起着至关重要的作用。15在衰老期间，BBB经历了结构改变。电子显微镜（EM）16是研究脑脉管系统结构改变的金标准。17然而，对EM图像的分析是时间密集型的，可能是选择偏见的，18限制了我们对BBB上衰老的结构e的理解。在这里，我们介绍了3Btron，这是对EM 21图像中BBB 20架构（其各个组件的形态，结构和纹理）自动分析的深度学习框架。使用年龄作为读数，我们在唯一的22个数据集（n = 359）上训练并验证了我们的模型。我们表明，所提出的模型可以结合确定来自三个Di！Erent 24个大脑区域的年轻小鼠大脑的23个BBB结构，在预测不可证实的数据时，敏感性达到77.8％，敏感性为80.0％。此外，特征重要的方法揭示了26个对预测贡献最大的图像的空间特征。这27个发现展示了一种新的数据驱动方法，用于分析28个BBB体系结构中与年龄相关的变化。29
在识别和预测海上事故因素
摘要：人工智能似乎是过去无法深入理解经典问题的新观点，在每个知识领域都留下了某些差距。为此，海上事故是最公认的国际问题之一，具有明显的环境和人类生活后果。从一开始，统计研究就表明，不仅必须考虑典型的采样变量，而且事故与人为因素有关，与人类因素有关，这些变量同时与某些变量（例如疲劳）相关，而这些变量易于轻易采样。在这项研究工作中，提出了在300多个海上事故上使用机器学习算法，以确定人为因素与主要变量之间的关系。结果表明，符合最低机组人员和船长的长度是与西班牙搜救区（SAR）区域的每个事故相关的两个最相关的变量，以及船舶的特征。这些事故可以理解为与不满足最低船员数量的一般趋势及其在船舶建造年的差异有关的三组主要事故。最后，可以使用神经网络以足够精确的速度（确定因子高于0.60）来对事故进行建模，这在海上运输控制系统的背景下特别有趣。