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使用新的基于注意力的深卷积神经网络的实时交通标志识别方法
摘要：汽车行业中的人工智能（AI）允许汽车制造商通过整合AI驱动的高级驾驶员辅助系统（ADAS）和/或自动化驾驶系统（ADS）（例如Traffiffififififient识别（TSR）系统），从而为智能和自动驾驶汽车提供智能和自动驾驶汽车。现有的TSR解决方案集中在他们认识的某些标志上。出于这个原因，提出了一种TSR方法，其中涵盖了更多的道路标志类别，例如警告，监管，强制性和优先符号，以构建一个智能和实时系统，能够分析，检测和分类为正确类别。提出的方法基于对不同的特征符号检测（TSD）和Traffim符号分类（TSC）的概述，旨在在准确性和处理时间方面选择最佳的特征。因此，提出的方法将HAAR级联技术与深CNN模型分类结合在一起。开发的TSC模型在GTSRB数据集上进行了培训，然后在各种路标上进行了测试。所达到的测试精度率达到98.56％。为了提高分类性能，我们提出了一个新的基于注意力的深卷积神经网络。由于获得的测试准确性和F1测量率分别达到99.91％和99％，因此所达到的结果比其他符号分类研究中存在的结果更好。在Raspberry Pi 4板上评估并验证了开发的TSR系统。实验结果证实了建议的方法的可靠性。
选定机场增强电气弹性的努力
•FAA近年来，由于老化的空中交通管制系统，FAA遇到了越来越多的挑战，并且对最关键和高危系统的现代化现代化的速度却很慢。2023年的运营风险评估确定了FAA的138个系统，51（37％）是不可持续的，备件的短缺，持续资金的短缺，几乎没有技术刷新资金或能力的大量短缺。另外54（39％）的可能是不可持续的。•教育部联邦学生援助办公室没有充分计划部署免费的联邦学生援助申请（FAFSA）处理系统。新系统的初始推出被推迟了几次，面临几个关键的技术问题，并且经历了非常差的客户服务。这导致了截至2024年8月25日提交FAFSA的高中生和其他首次提交FAFSA的9％。•在2001年至2018年之间进行了三次失败的尝试之后，弗吉尼亚州开始了第四次努力 - 电子健康记录（EHR）现代化计划，以取代其健康记录系统。在2022年，国防部分析研究所估计，EHR现代化生命周期成本将总计498亿美元 - 实施13年的327亿美元和171亿美元的维持费用为15年。va仍处于在160个地点部署其新的EHR系统的早期阶段。截至2024年12月，VA将EHR系统部署到其六个地点，并计划在2026年在四个地点部署它。EHR实施的剩余位置超过160个。
使用MRS Data
Anouar Kherchouche，Olfa Ben Ahmed，Carole Guillevin，Benoit Tremblais，Adrien Julian等。使用MRS数据，注意引导的神经网络，用于早期痴呆症检测。计算机化医学成像和图形，2022，99，pp.102074。10.1016/j.compmedimag.2022.102074。hal- 03684564
降低第二次心脏病风险的方法
就像您的医疗保健专业人员告诉您一样服用药物。他们可以帮助您避免另一次心脏病发作。了解您的药物并以正确的方式服用。不要忘记服用剂量或得到补充 - 可能会导致严重的健康问题。
归因科学基于过程的建模方法
2025年3月11日|美国东部时间上午11点至2：15 PM（ET）目的此信息收集会议的目的是探索实现归因科学的基于物理，基于过程的建模方法的挑战和机会。本届会议将重点介绍大规模和小规模的建模挑战，需求和当前功能，以及这些量表与气候模型对归因科学的未来用途和需求之间的相互作用。
桑格生命之树HMW DNA提取：手动magAttract
该方案描述了从多种不同物种的多个不同组织样品中手动提取HMW DNA，不包括植物和真菌，用于使用Qiagen MagAttract HMW DNA提取试剂盒进行长阅读测序。此过程对于生命之树计划所涵盖的各种分类群体都是有效的。该方案对于组织可用性有限的样品特别有用，因为它始终从这些较小的样品中产生的DNA比等效的自动化方法更多。The output of this protocol is HMW DNA, which depending upon yield and the genome size of the species, can be directed towards HMW DNA Pooling, HMW DNA Fragmentation: Diagenode Megaruptor® 3 for LI HiFi, HMW DNA Fragmentation: Diagenode Megaruptor® 3 for LI PacBio or HMW DNA Fragmentation: g-Tube for ULI PacBio.
评估玉米（Zea Mays L.）基因型的遗传变异性和相互关系归因于白人尼罗河状态的基因型，苏丹
玉米是世界许多国家人类生活中卡路里和蛋白质的重要来源，是非洲的主要主食食品，特别是在非洲东部。在苏丹，玉米的低收益主要是由于使用低屈服的陆地。有必要执行繁殖计划，以处理高产，适应性新品种的生产。因此，本研究旨在估计特征之间的遗传变异性，遗传力，基因型性能和相互关系。在2021年和2022年的两个季节中，在农业研究公司（ARC）的WAD MEDANI SUDAN的Kosti White Nile Research Station Farm评估了十种玉米基因型。大多数评估的基因型在11个测得的特征中表现出广泛而显着的变化。在两个季节中，记录了几天的变异和遗传进展的基因型基因型系数，每行耳朵直径（CM），每行谷物数量（T/HA）。记录了高遗传力和遗传进展的谷物产量，耳长，耳朵高度，植物高度，每耳朵的行，耳朵重量，天数至50％的流苏，100粒的重量以及天数至50％丝线。超过了，谷物产量与每耳的行数（r = 0.479），耳朵长度（r = 0.381），100粒重量（r = 0.344）和天数到50％的流苏（r = 0.214）。在整个季节中，最高的五种基因型是TZCOM1/ZDPSYN（4.2 T/HA），EEPVAH-3（4.2 T/HA），F2TWLY131228（4.1 T/HA）（4.1 T/HA），PVA SYN6F2（3.9 T/HA）和MAIMIE SIMIED MAIMIES SURGITION和EEPVAH-9（3.8 T/HA），以使其稳定稳定。释放的声音建议。
如何引用本文Sandougah K，Alsywina N，Alghamdi H K等。 （2025年2月17日）评估Arti
系统需要大量数据（也称为大数据）进行培训[2]。高质量的标签和代表性现实生活数据需要创建机器学习或深度学习算法以防止系统偏见。未能遵循这一基本规则可能会产生不可靠的发现[3]。这类似于基于合成数据的使用[4]，对癌症患者的护理建议的建议类似。由于可以检索和用于训练的许多诊断成像方式（例如X射线，超声，CT，MRI等）的大量数据（例如X射线，超声，CT，MRI等），因此放射学在AI算法的开发中起着至关重要的作用。因此，预计AI不仅会影响传统的放射学过程（例如图像解释），还会影响临床决策支持系统和结构化报告[2]。可以改善放射科医生的实践，因为基于AI的工具可用于更有效地完成费力，重复性的活动和阅读时间[1]。为了使放射科医生对AI的基本理解，欧洲放射学会（ESR）产生了一份白皮书[5]。这些进步的其他用途包括在紧急情况下自动鉴定气胸，出血，肾结石和异物的病例，可帮助放射科医生在诊断过程中进行诊断，并提高其准确性[6]。人机互动将成为所有医生的关键能力，必须纳入医学教育。根据文献上发表的几项研究，基于AI的应用程序不会代替放射科医生目前的角色。相反，它们将增强放射学服务和放射学家的表现[1]。将来医学的问题是在使用AI工具时可以进行质量检查[3]。然而，正如人工神经网络的著名杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）所说，AI的使用是放射学领域的发展领域，这可能是对专业诊断放射学家[7]的威胁[7]，因为远程放射学，3D印刷，在放射学中实施人工智能训练和其他放射性训练[7]，并且是训练有素的测试。至关重要的是要确保当前的临床从业人员鉴于正在进行的AI革命，对这项技术的状态和潜力了解。关于AI将如何影响临床实践的错误信息可能导致不利的态度和不明智的职业决定。因此，在整个过渡期间，至关重要的是，为临床医生提供准确，公正和当前的信息至关重要。从这个角度来看，评估临床医生对AI的潜在应用的感觉至关重要。因此，这项研究的目的是评估医师在放射学中使用AI的感觉[8]。
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利用 5G 时代的创新：盟友可以做好的准备……
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