XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBir
深入学习鸟类识别
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
伯明翰生物技术集线器
全球近80％的全基因组关联研究是对欧洲血统的个体进行的，欧洲血统仅占全球人口的16％（自然遗传学，第o。51，2019）。 同样，在美国临床试验中，非白人种族和族裔群体的代表性大大不足。 例如，2014年至2021年在2014年至2021年之间，食品药品监督管理局（FDA）批准的药物中有<20％的药物有临床试验，以解决黑人患者的治疗益处或副作用（Goldman等，USC）。 伯明翰生物技术中心（HUB）财团成员和合作伙伴认识到，美国无法真正在AI驱动的生物技术中真正释放全球竞争力，并且通过扩展是一种更健康，更经济的美国，而没有增加临床基因组数据和临床试验的代表性。 因此，伯明翰地区的竞争优势是Catalyst，这是一种首个基因组生物库，可启用可访问的精确药物。 催化剂为历史上边缘化，多样化和疾病负担的患者人群创建精确医学（现在由FDA的2022年4月指导命令）。 它确保了独特的数据来维护美国的供应链，以推动个性化的药物发现和基因疗法，同时为实质性的临床试验投资铺平道路，该行业预计到2030年将达到95B美元，复合年增长率为7％（Bioftace，2023年）。51，2019）。同样，在美国临床试验中，非白人种族和族裔群体的代表性大大不足。例如，2014年至2021年在2014年至2021年之间，食品药品监督管理局（FDA）批准的药物中有<20％的药物有临床试验，以解决黑人患者的治疗益处或副作用（Goldman等，USC）。伯明翰生物技术中心（HUB）财团成员和合作伙伴认识到，美国无法真正在AI驱动的生物技术中真正释放全球竞争力，并且通过扩展是一种更健康，更经济的美国，而没有增加临床基因组数据和临床试验的代表性。因此，伯明翰地区的竞争优势是Catalyst，这是一种首个基因组生物库，可启用可访问的精确药物。催化剂为历史上边缘化，多样化和疾病负担的患者人群创建精确医学（现在由FDA的2022年4月指导命令）。它确保了独特的数据来维护美国的供应链，以推动个性化的药物发现和基因疗法，同时为实质性的临床试验投资铺平道路，该行业预计到2030年将达到95B美元，复合年增长率为7％（Bioftace，2023年）。
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
初步机身设计的鸟罢工虚拟测试
由Emerald出版。这是作者接受的手稿：Creative Commons Attribution非商业许可（CC：BOY：NC 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1108/AEAT-09-2020-0212。请参考任何适用的发布者使用条款。
深度学习准确的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
Birgitt Schüle 成绩单
那么，下一个阶段就是帕金森研究所。从 2005 年到 2019 年，我一直在帕金森研究所和临床中心工作。这一切始于 2005 年底，当时我偶然看到那里招聘遗传学工作人员的广告。对于那些可能不熟悉的人来说，帕金森研究所是由比尔·兰斯顿博士于 1980 年代末创立的，他是第一个发现 MPTP 会导致帕金森病的科学家。他也是迈克尔·J·福克斯基金会的创始科学顾问之一。因此，帕金森研究所的愿景是将研究和临床护理结合在一起，促进科学家、临床医生和患者之间的密切合作，使转化科学和临床研究成为现实。我不得不说，这在帕金森研究所确实奏效了。
年度报告2023 -BITS PILANI，K K BIRLA GOA校园
Balakrishnan教授在IIT Delhi的担任过各种职务，包括飞利浦主席，计算机科学与工程系主管，研究生研究与研究院长，副主任（教职员工（教职员工）和副总监（战略与计划）。 他的研究兴趣是嵌入式系统，辅助技术，EDA和系统级别的设计以及计算机架构。 Balakrishnan从1977 - 1985年开始担任IIT德里的科学家职业生涯，在那里他参与了设计和实施实时DSP系统的设计，并获得了博士学位。经过3年的研究和教学，他于1988年在IIT德里加入CS＆E部，担任助理教授。 他于1997年8月在同一部门上任教授职位。 他已经监督了19博士学位。学生，5名MSR学生，215 M.Tech＆B.Tech项目，并发表了近140届会议和期刊论文。 他负责多次技术转移和四个初创企业，包括非营利组织。 他是ACM和Inae的家伙。担任过各种职务，包括飞利浦主席，计算机科学与工程系主管，研究生研究与研究院长，副主任（教职员工（教职员工）和副总监（战略与计划）。他的研究兴趣是嵌入式系统，辅助技术，EDA和系统级别的设计以及计算机架构。Balakrishnan从1977 - 1985年开始担任IIT德里的科学家职业生涯，在那里他参与了设计和实施实时DSP系统的设计，并获得了博士学位。经过3年的研究和教学，他于1988年在IIT德里加入CS＆E部，担任助理教授。他于1997年8月在同一部门上任教授职位。他已经监督了19博士学位。学生，5名MSR学生，215 M.Tech＆B.Tech项目，并发表了近140届会议和期刊论文。他负责多次技术转移和四个初创企业，包括非营利组织。他是ACM和Inae的家伙。