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引用这项研究：Jain，R.，Bekele，S.K.，Palaniappan，D.，Parmar，K。，Premavathi，T。，（2025年）。采用深层卷积神经网络来增强
在人工智能中的图像处理和技术方面的进步使计算机可以看到和学习。本文介绍了一项技术，该技术已利用Mobilenetv2深卷积神经网络体系结构来自动识别和诊断图像中的植物疾病。植物疾病的识别和分类现在仅由人类专家 - 杂种延伸代理人和农民，昂贵的劳动力，容易犯错。这项研究依靠数据集收集作为分类和识别植物疾病的技术。这是一个多步骤过程，涉及有关原始集合的预处理数据，叶片的面罩绿色区域，删除绿色部分，转换为灰度，然后获得一些特征，选择并在疾病管理方面进行分类。考虑了两种不同类型的植物，即玉米和马铃薯，以显示拟议模型结果的有效性。混淆矩阵和分类性能报告用于评估系统。土豆和玉米的数据集分别包括6228和6878张叶子的图像。精确，召回和F1得分分别记录为95.15％，94.76％和94.93％，分别记录为马铃薯和玉米数据集的累积性能。这转化为在为这些农作物挑选大多数疾病的抵抗力，使其成为可以在农业疾病检测中信心使用的资源。Mobilenetv2模型在两种农作物中都表现良好，尤其是对于马铃薯早期的疫病和玉米共同生锈。在识别健康的马铃薯叶子方面的性能较低表明，健康和患病的叶子的特征空间可能会重叠。Mobilenetv2模型通常在检测大多数影响马铃薯叶和玉米叶子的疾病时具有强大的能力，但是需要将某些特定区域作为目标以进一步增强。
团结Bekenstein的Bound和Landauer的原则
热储层和KB的温度是Boltzmann的常数。虽然Bekenstein公式在科学的社区中得到了很好的接受，但对Landauer原则的反应更加细微。然而，它已成为一种基本的物理定律，其研究证明了其从第二种热力学定律和与获取信息相关的熵变化（包括量子和经典反馈系统）相关的变化[3] [3] [4]。在[5]中，兰道尔的原则的概括导致无需消耗能量的情况就增加了范围。这种见解提供了对信息处理与熵之间关系的更深入的理解，因为它强调说，擦除信息可以超出能源消耗的影响。通过以其他保守数量（例如角动量）来表达熵的增加，研究人员扩大了我们对有关信息和热动力学的基本原理的理解。这一发现增加了信息擦除概念及其在物理系统中的更广泛含义。2012年的一个重大突破涉及在处理单个数据过程中产生的微小热量的首次测量[6]。子随后的实验证实了Landauer的原理，并量化了在位过渡期间耗散的能量[7] [8]。使用量子分子磁体在低温温度下landauer擦除的性能进一步扩展了该原理在量子领域中的应用[9]。这些进步强调了擦除和高速操作的最低热力学成本[9] [10]。近年来对Landauer原则的批评浮出水面，对循环推理和缺陷的假设的担忧。然而，支持者保持其有效性，并指出了其从热力学的第二定律和信息处理的相关熵变化[11] - [16]。此外，研究探讨了逻辑和热纳米可逆性之间的联系，揭示了对计算的细微含义[17] [18]。2016年，佩鲁吉亚大学的研究人员声称观察到违反了Landauer原则[19]。但是，Laszlo Kish [20]认为它们的结果是无效的，因为它们未能解释能量耗散的主要来源 - 输入电位的电容的充电能量。总而言之，Bekenstein Bound和Landauer的原则的整合代表了我们对有关信息和能量的基本限制和原则的理解的重大进步。通过桥接插入理论，热力学和量子力学，这种整合为发现和实际应用开辟了新的途径。本章介绍了这些概念的整合，为在这个令人兴奋和有希望的领域中进行了探索和研究奠定了基础。
决议鉴于 Seleshi Bekele Awulachew 博士......
鉴于 2004 年他被任命为国际水资源管理研究所 (IWMI) 尼罗河流域和东非分区域办事处的区域代表兼负责人，他能够支持和参与地表水和地下水项目；灌溉、农作物和牲畜；能源、技术、政策和机构；决策支持等；
bekenstein and Hawking.pdf
本文全面探讨了斯蒂芬·霍金与雅各布·贝肯斯坦的互动。霍金和贝肯斯坦都从彼此的相互作用中得到了好处。表明，霍金与Bekenstein的相互作用驱使他在新的热辐射机制方面解决了Bekenstein的黑洞热力学中的问题。霍金认为，贝肯斯坦（Bekenstein）的黑洞热力学充满了问题。在试图解决这些问题时，霍金用单一中风切割了戈尔迪的结：黑洞发射热辐射。霍金使用半古典近似值来得出热辐射，其中物质场在经典的时空背景上进行机械处理。Hawking的半古典近似为黑洞的熵产生了一个简单的公式，事实证明这与Bekenstein的方程相等。