XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过滤
集成Gabor过滤器，Yolov5和Deep Sort
尽管有技术的进步，但现有的车辆检测和跟踪系统通常以高车辆密度和频繁闭塞为特征的复杂交通情况失败。例如，跟踪系统可能难以区分重叠的车辆或实时保持整个帧的一致性（Zhao等，2022）。传统方法在计算上也很昂贵，这使得它们不适合智能运输系统中的现实部署。这项研究通过提出一个混合框架来解决这些挑战，该框架利用Gabor过滤器进行功能提取，Yolov5进行高核能检测和深层排序，以在动态的交通环境中进行可靠的跟踪。1.3研究范围本研究的重点是开发适用于各种现实世界应用的强大车辆检测和跟踪框架。研究包括：实施Gabor滤波器以进行基于纹理的特征提取（Duong，2021）。利用Yolov5用于实时检测汽车，公共汽车和卡车（Zhang等，2022）。深入排序以跨顺序框架进行多对象跟踪（Liu，2021）。使用代表城市，郊区和公路交通状况的注释数据集对框架进行评估（Mou等，2022）。1.4目的和目标本研究的主要目的是开发一个混合框架，以进行高效和实时的多类车辆检测和跟踪。目标包括：设计和实施混合框架，该框架结合了Gabor过滤器，Yolov5和深层排序以进行车辆检测和跟踪（Zhao等，2022）。
LEAFI：带有学习过滤器的类固醇的数据系列索引
数据系列的不断增长的集合创造了对有效相似性搜索的紧迫需求，该搜索是各种分析管道的骨干。最近的研究表明，在许多情况下，基于树的系列索引表现出色。但是，由于次优修剪，我们观察到在搜索过程中浪费了很大的浪费。为了解决这个问题，我们介绍了Leafi，这是一个新颖的框架，它使用机器学习模型来提高基于树的数据系列索引的修剪效率。这些模型充当了学到的过滤器，该过滤器预测了用于制定修剪决策的紧密距离距离下限，从而提高了修剪的有效性。我们描述了增强的索引构建算法，该算法选择叶子节点并生成培训数据以插入和训练机器学习模型以及叶 - 增强搜索算法，该搜索算法在查询时校准了学习的过滤器，以支持每个查询的用户定义的质量质量目标。使用两个基于树的系列索引和五个不同的数据集，我们的实验评估证明了该方法的优势。增强的数据系列索引提高修剪比率高达20倍，搜索时间最高为32倍，同时保持99％的目标召回率。
Lyxor MSCI 机器人与 AI ESG 过滤 UCITS ETF (欧元)
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MACB CKD工作队更新了针对成人报告估计的肾小球过滤率和蛋白尿的建议
慢性肾脏疾病（CKD）是一种常见的临床状况，对患者的健康风险很大，被广泛认为是主要的公共卫生问题。实验室医学在诊断和管理CKD中起着至关重要的作用，因为诊断和分期依赖于估计的肾小球滤过率（GFR）和评估蛋白尿（或蛋白尿）。很明显，马来西亚CKD的实验室评估不是标准化的。鉴于此，马来西亚临床生物化学协会CKD（MACB-CKD）于2019年发布了针对CKD实验室诊断的国家建议。最近，肾脏疾病：改善全球结果（KDIGO）更新了有关CKD的诊断，评估，管理和治疗的建议。这些准则纳入了最新的基于证据的实践，以支持实验室专业人员为CKD患者提供最佳护理，重点关注关键领域，例如估计的GFR（EGFR），蛋白尿评估和风险分层。CKD的最新国家健康与护理卓越研究所（NICE）指南还将肾脏衰竭风险方程式（KFRE）纳入了预测CKD患者中末期肾脏疾病（ESKD）的可能性的工具。因此，MACB-CKD工作组已审查并更新了其针对EGFR和尿白蛋白实验室报告的建议，并与最新指南保持一致。
基于Typha植物过滤器的沙子和砾石上的浸润 - 浸润处理
抽象的植物脱位是处理废水的最广泛使用的技术之一，这要归功于其设计的特定特征。这项研究的主要目的是使用大植物泻湖系统从Nouakchott的一次DIS Trict处理家庭废水。在治疗前后测量了几个物理化学参数。记录了生化氧需求（BOD 5），化学氧需求（COD）和悬浮固体（SS）的平均减排率，其逐渐可接受的值为26.57％，28.60％和59.45％。氮和磷酸正磷酸（P-PO 4）的治疗效率通常很低。通常，我们的结果表明，这种自然泻湖可以达到有机污染物的良好纯化效率，这表明净化植物在减少有机和颗粒物污染物载荷中的作用至关重要。以及实验设置中使用的各种底物的作用。
葡萄酒过滤元素| wta unisol
在酿酒过程中，诸如植物胶体，果肉残基，淀粉纤维，细菌和酵母等各种污染物具有对葡萄酒质量的实质性影响。通过通过膜控制过滤精度，我们可以获得良好的感觉质量，并有效去除微生物以实现无菌填充。
基于对抗性过滤的脑机接口逃避和后门攻击
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 的常见输入信号。大多数对基于 EEG 的 BCI 的研究都集中在 EEG 信号的准确解码上，而忽略了它们的安全性。最近的研究表明，BCI 中的机器学习模型容易受到对抗性攻击。本文提出了基于对抗性过滤的基于 EEG 的 BCI 的逃避和后门攻击，这些攻击非常容易实现。在来自不同 BCI 范式的三个数据集上的实验证明了我们提出的攻击方法的有效性。据我们所知，这是第一项关于基于 EEG 的 BCI 对抗性过滤的研究，这引发了新的安全问题并呼吁更多关注 BCI 的安全性。
基于对抗过滤的逃避和对基于EEG的脑部计算机界面的后门攻击
大脑计算机接口（BCI）可以在大脑和外部设备之间进行直接通信。电子脑电图（EEG）是BCIS的常见输入信号，因为它的便利性和低成本。对基于EEG的BCIS的大多数研究都集中在EEG信号的准确解码上，同时忽略其安全性。最近的研究表明，BCIS中的机器学习模型容易受到对抗攻击的影响。本文提出了对基于EEG的BCI的基于对抗过滤的逃避和后门攻击，这非常容易实施。在不同BCI范式的三个数据集上进行了实验，证明了我们提出的攻击方法的效果。据我们所知，这是对基于脑电图的BCI的对抗过滤的第一项研究，提出了新的安全问题，并呼吁更多地关注BCIS的安全性。
利用 - 吸收 - 氧化过程和净过滤 -
粮食生产的快速工业化已经显着影响了各个部门产生的废水的质量和数量。由于其废水废水引起的环境问题引起了环境问题的一个这样的行业是食品行业，尤其是酱油生产行业。酱油是许多亚洲美食中的主食调味品，其生产涉及复杂的发酵过程，通常导致废水高度颜色，化学化，化学复杂且充满了有机污染物。浪费酱油是酱油制造的副产品，以其高化的化学氧需求（鳕鱼），高水平的有机化合物和浓烈的色彩而闻名，所有这些都会有助于环境污染，如果不正确地管理以应对处理浪费酱油的兴趣和越来越多的兴趣，则对先进的氧化物进行了越来越多的兴趣，并且利用了先进的氧化能力，即利用先进的水平（一定的水）。 （NF），以提高废水质量。AOP包括诸如臭氧化，紫外线（UV）轻处理和芬顿试剂之类的过程，在分解复杂的有机污染物，减少鳕鱼和脱色废水方面非常有效。另一方面，纳米过滤是一种基于膜的分离过程，能够从水中去除溶解的盐，有机分子和颗粒物，使其在废水处理的背景下成为有价值的技术[1]。