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研究论文 随机森林算法在 CancerLips 数据分类中的有效性评估
摘要：唇癌虽然较少被讨论，但仍然是肿瘤学领域的一个重大问题。早期发现和诊断对于改善患者的治疗效果至关重要。这项研究评估了 RandomForest 算法对 CancerLips 数据集进行分类的有效性，该数据集是使用 Canny 分割方法处理并使用 Hu 矩描述的唇部图像集合。使用 5 倍交叉验证方法，该算法的平均准确率约为 70.96%。结果凸显了机器学习技术（特别是 RandomForest）在辅助唇癌检测方面的潜力。然而，预处理方法和特征提取的选择在确定结果方面起着至关重要的作用。这项研究强调了进一步研究的必要性，重点是算法优化和与其他数据集或特征提取方法的比较，以提高医学成像的诊断精度。
增强大脑中的深度学习模型的解释性...
如前所述，谎言被用来为拟议改进之前和之后的模型预测提供解释。没有细化，解释显示出次优的肿瘤节覆盖率，平均仅为32.41％。在引入改进机制后，使用了三种不同的技术（Canny，Laplace，Otsu的阈值）用于生产脑面膜。为了确定生成有意义解释的最佳段数，我们探索了使用精制的石灰图像解释器选择最佳的1、3和5段的影响。检查肿瘤细分市场的覆盖范围，我们发现依靠单个细分市场的平均覆盖率为27.63％，非常类似于挑选最佳3个细分市场而没有我们的细化的表现。选择最佳的3个细分市场时，观察到了实质性的改进，平均增加到50.28％。采用5个部分的肿瘤覆盖率为63.84％。
使用Adaboost算法
早期发现黑色素瘤皮肤癌对于改善预后和挽救生命至关重要。这项研究旨在使用Adaboost算法优化黑色素瘤图像的分类。采用10,000张黑色素瘤图像的数据集，研究结合了用于图像分割的精美方法，用于特征提取的HU矩和用于分类的ADABOOST算法。5倍的交叉验证结果显示平均准确性为61.52％。虽然精度始终超过召回，表明该模型在预测积极病例时的保守性质。结果与先前的研究保持一致，强调了黑色素瘤分类的挑战。这项研究通过展示早期黑色素瘤检测中机器学习的潜力和改进领域为领域做出了贡献。未来的研究建议探索混合模型，并使数据源多样化，以增强鲁棒性和概括性。
数据驱动的数字经济和物流行业的协调发展
随着信息技术的持续改进，定期体育显示技术目前是无关的。为了保证学校体育评估的客观性，本文计划了一堆学校体育教育董事会信息框架，鉴于人工智能技术。在框架中，在框架中，研究型的执行评估模块和教育工作者的执行评估模块中的加权计算在FNN脑组织中进行了精巧的计算。在这篇综述中，体育教育的人工智能和当前的技术已经探索并讨论了哪些方法可以为身体发展和改进的先进技术提供最佳的假设前提。显然，人工智能在学科中拥有严重的力量领域，此外，PC的主要标题及其连接的促进跨学科检查，影响了整个教育进步。人工智能在使用教育技术方面享有许多好处。
基于结构性脑 MRI 图像、网格搜索优化和卷积神经网络诊断自闭症谱系障碍
本研究提出了一种基于 sMRI 的自闭症自动诊断模型。该模型由两个基本阶段组成。第一阶段是预处理阶段，包括删除不清楚的图像、应用 Canny 边缘检测 (CED) 算法识别图像边缘、裁剪图像到系统所需的大小，最后使用数据增强将图像放大五倍。数据增强方法不应影响图像中的辨别力（例如颜色），而且由于它适用于自闭症谱系障碍 (ASD) 和正常发育 (TD) 两组，因此在执行时要小心谨慎，以免对数据造成任何操纵。在第二阶段，将网格搜索优化 (GSO) 算法应用于系统中使用的深度卷积神经网络 (DCNN)，以获得最佳超参数。因此，基于 sMRI 的 ASD 诊断方法实现了 100% 的出色成功率。通过五折交叉验证测试验证了所提模型的可靠性，并通过与最近的研究和广泛使用的预训练模型的比较证明了其优越性。
用于表面裂缝检测的爬壁机器人设计......
摘要：本研究重点设计一种爬墙机器人，用于桥梁、旧混凝土建筑、隧道和水坝等建筑结构的无损检测。机器人的主要目标是确定建筑结构上的表面裂缝。对于粘合机制，采用通用真空吸力机制，可爬过水平和垂直表面。图像处理用于分析使用相机捕获的图像。集成控制和相机固定模块的树莓派适用于系统的图像捕获和控制系统。图像应作为系列发送到计算机进行读取。图像处理算法应用于捕获的图像。应用图像预处理、分割、灰度转换、阈值和边缘检测等算法。使用不同的边缘检测算子，如 canny、sobel、roberts、prewitt 和 log 进行表面裂纹检测。使用图像处理算法估计裂纹参数，即分段裂纹的面积。并以像素值的形式获得输出，然后将其转换为相应的尺寸。关键词：攀爬机器人、气动机构、图像处理、裂纹检测。
密码学和隐身术
在这项研究中，提出了先进的技术来保护敏感培训，共同实施密码学和隐身学，从而提高信息安全性。 div>加密图将原始消息和隐肌隐藏在图像中。 div>提出了一种称为DAE的加密算法，其中包括一种称为shiftd-iagonal的新方法，用于加密和解密过程。 div>此外，它与使用无伪数字计算的Canny Edge Edges的Esteganographic算法的变化相结合。 div>LSB技术用于嵌入的BMP图像中。 div>测试是通过比较面对新提案的基础算法的结果，无论是密码学还是隐形学的。 div>可以得出结论，随着新的混合提案，加密信息更加分散，因为它具有更大的抵抗力，其价值为1.9e25年。 div>登台图像获得了81.37的PSNR的指标，表明图像质量良好且编码更好，使未经授权的访问权限，保留了原始消息的完整性和保密性。 div>
使用OpenCV
车道检测是自动和动态汽车驾驶系统的最基本要求。这是汽车技术的进步，在该技术中，车辆在道路上对车道进行判断，并根据它进行操纵。车道检测系统具有多种好处，例如减轻驾驶员疲劳，车道开关期间的事故，驾驶员分心等。随着数量越来越多的事故，纯粹是由于驾驶习惯不一致，当今世界需要一个自主驾驶系统。车道检测系统基于道路上的白路标记，因此在没有标记的情况下，车道检测系统可能会发生系统故障。使用OPENCV库开发此系统，该库处理图像和视频以进行进一步分析，并以灰度选择数据进行的过程，而不是颜色，以提高相应输出的准确性。为了增加系统的数据处理功能，Canny Edge检测与高斯过滤器一起实施，并转换霍夫转换，以捕获和分析道路的适当视图。，我们使用图像和视频作为样品输入来测试我们的系统，该系统大致复制了道路以测试系统的准确性和处理能力。
迈向国家人类住区层的发展...
本研究调查了使用 SPOT 6 卫星图像自动提取建筑物。所提出的方法使用从 1.5 米全色图像获得的方差纹理信息来检测建筑物区域和非建筑物区域。一旦检测到，就对建筑物类别进行详细分割以创建单个建筑物对象。使用阈值技术，利用 Canny 边缘、SAVI 和对象的光谱特性将建筑物结构与其他土地使用特征进行分类。该方法在不同区域进行了测试，包括正式、乡村、非正式和新开发定居点类型，而无需修改分割和分类参数。所提出的方法成功地在所有不同类型的定居点中检测到建筑物和非建筑物区域。在正式、乡村和新开发区域中，单个结构的检测率超过 70%，而在非正式定居点中检测到的建筑物结构不到 50%。所提出的方法有助于监测更大区域的人类定居点发展，这对于空间规划、服务提供和环境管理至关重要。这项工作将有助于开发由 SANSA 开发和维护的国家人类定居点层。关键词：SPOT 6、建筑结构、纹理、人类居住地