为了提高聚合物的生物相容性,人们从化学、物理或生物角度改善其表面特性。1 通过在聚合物/聚电解质的主链上引入各种不稳定或可水解基团(如酯、碳酸酯、酰胺、尿素或氨基甲酸酯)来控制其生物降解性。4 因此,研究成果促成了一类新型刺激响应性聚合物的开发。这些聚合物是对周围环境的物理化学变化敏感的材料。它们能够检测到微小的环境变化,并通过自组装或其物理化学性质的显著变化做出反应。这些聚合物会随着环境条件(如 pH、温度、溶剂、盐离子强度、光以及磁场或电场)的变化而发生结构和构象变化。它们的根本特征之一仍然是修饰的可逆性:也就是说,一旦引起物理化学性质改变的刺激消失,它们就能恢复到初始状态(结构化、连接、可降解系统除外)。刺激响应性聚合物只能由天然或合成聚合物制成,也可以通过在现有聚合物主链上加入响应性化合物或功能制成。在过去二十年里,由于大量新兴应用的出现,人们对这类材料的兴趣日益浓厚。环境变化或刺激分为三类:物理刺激(机械应力、电/磁场、超声波、光、温度)、化学刺激(电化学、 pH 值、离子强度)和生物刺激(酶、生物分子)。5-7 图 1 显示了不同类别的刺激以及每类刺激引起的修饰类型。
抽象目的:在牙科手术之前,使用手动射线照片来计划治疗时间并确定骨骼成熟度。本研究旨在使用不同的深度学习方法来确定手工射线照片的性别。方法:预先处理了1044个个体(534名男性和510名女性)的左手射线照相仪,以阐明图像并调整对比度。在性别分类问题中,Alexnet,VGG16和VGG19转移学习方法都被用作单独的分类器,并将这些方法从这些方法中获取并赋予了支持向量机(SVM)分类器。结果:结果表明,图像分析和深度学习技术在性别确定方面提供了91.1%的精度。结论:手工射线照相表现出性二态性,可用于性别预测。关键字:深度学习; İmage分析;手动X光片;性别确定
传统的勒索软件检测技术(此类基于签名的检测)无法跟上最新的,不断变化的勒索软件变体。由于基于签名的技术取决于发现众所周知的恶意代码模式,因此他们无法识别出新颖的未发现的勒索软件菌株。攻击者会定期使用勒索软件,因为其复杂性会增加。通过检查与有害活动相关的模式和行为,机器学习提供了实时勒索软件攻击检测的能力。通过检测与典型的系统行为不同,机器学习模型与基于签名的技术相反,能够检测出新颖的勒索软件变体。基于系统活动数据,诸如随机森林和支持矢量机(SVM)之类的算法表现出有效识别和分类勒索软件的潜力。
量子计算起源于托马斯·杨于 1802 年进行的所谓双缝实验。在该实验中,一个小实体(例如光子或电子)被导向两个平行狭缝,并观察到由此产生的干涉图案。观察表明,该实体表现得像波,这表明它同时穿过两个狭缝。从计算的角度来看,这种波粒二象性意味着单个信息比特可以编码为量子比特,量子比特是两种不同状态的叠加。量子计算的这一独特特性在计算时间和结果方面比传统计算具有显着优势,例如对于模式识别或使用有限的训练集(Rebentrost 等人 2014 年、Blance 和 Spannowsky 2021 年)。
1010 会计文员 GE02 $34,831 $46,151 $57,471 $16.7457 $22.1880 $27.6303 NE 6 A 1012 会计专员 I GE06 $41,745 $55,312 $68,879 $20.0697 $26.5923 $33.1149 NE 3 A 1013 会计专员 II GE07 $43,857 $58,111 $72,364 $21.0851 $27.9380 $34.7904 NE 3 A 1025 会计主管 GE07 $43,857 $58,111 $72,364 $21.0851 $27.9380 $34.7904 NE 6 A 1011 会计技术员 GE04 37,823 美元 50,116 美元 62,408 美元 18.1841 美元 24.0942 美元 30.0038 美元 NE 3 A 1411 会计师 I GE13 58,964 美元 78,128 美元 97,291 美元 28.3481 美元 37.5615 美元 46.7745 美元 EX-A 2 A 1412 会计师 II GE15 65,078 美元 86,229 美元 107,379 美元 31.2875 美元 41.4563 美元 51.6245 美元 EX-A 2 A 1413 会计师 III GE17 71,827 美元 95,171 美元 118,515 美元 34.5322 美元 45.7553 美元$56.9784 EX-P 2 A 1569 应付账款分析师 GE11 $53,424 $70,787 $88,150 $25.6846 $34.0322 $42.3798 EX-P 2 A 1570 应付账款经理 GE16 $68,370 $90,591 $112,811 $32.8702 $43.5534 $54.2361 EX-P 2 A 1027 应付账款主管 GE13 $58,964 $78,128 $97,291 $28.3481 $37.5615 $46.7745 EX-P 2 A 1026 应收账款主管 GE13 $58,964 $78,128 $97,291 $28.3481 $37.5615 $46.7745 EX-P 2 A 2220 地址协调员 GE08 $46,074 $61,048 $76,022 $22.1510 $29.3500 $36.5490 NE 3 A 0881 行政协调员 I GE08 $46,074 $61,048 $76,022 $22.1510 $29.3500 $36.5490 NE 6 A 0882 行政协调员 II GE15 $65,078 $86,229 $107,379 $31.2875 $41.4563 $51.6245 EX-A 2 A 8980 CIBH 行政服务总监GE22 $91,922 $121,797 $151,671 $44.1933 $58.5563 $72.9188 EX-E 1 A 7316 ALS 技术员/消防员 PS02 $54,000 $68,084 $82,167 $25.9615 $32.7325 $39.5034 PE 4 A 7027 动物护理主管 GE09 $48,405 $64,137 $79,868 $23.2716 $30.8351 $38.3981 NE 4 A 7030 动物管制员 I GE05 $39,736 $52,650 $65,564 $19.1038 $25.3125 $31.5212 NE 4 A 7035 动物管制官员 II(现场培训官员) GE09 48,405 美元 64,137 美元 79,868 美元 23.2716 美元 30.8351 美元 38.3981 美元 NE 4 A 7040 动物管制主管 GE11 53,424 美元 70,787 美元 88,150 美元 25.6846 美元 34.0322 美元 42.3798 美元 NE 4 A 7045 动物服务外联协调员 GE07 43,857 美元 58,111 美元 72,364 美元 21.0851 美元 27.9380 美元 34.7904 美元 NE 6 A 7050 动物收容所经理 GE18 75,459 美元 99,983 美元 124,507 美元 36.2784 美元$48.0688 $59.8591 EX-E 4 A 1120 评估文员主管 GE07 $43,857 $58,111 $72,364 $21.0851 $27.9380 $34.7904 NE 6 A 7230 警察局副局长 PS09 $95,025 $121,616 $148,207 $45.6851 $58.4692 $71.2534 EX-E 1 A 0730 助理市检察官 I GE18 $75,459 $99,983 $124,507 $36.2784 $48.0688 $59.8591 EX-P 2 A 0740 助理市检察官 II GE20 $83,285 $110,353 $137,420 $40.0409 $53.0543 $66.0673 EX-P 2 A 0750 助理市检察官 III GE24 $101,453 $134,425 $167,397 $48.7755 $64.6274 $80.4793 EX-P 2 A 0755 助理市检察官 IV GE25 $106,585 $141,225 $175,865 $51.2428 $67.8966 $84.5505 EX-P 2 A 0650 助理联邦检察官 I GE18 $75,459 $99,983 $124,507 $36.2784 $48.0688 $59.8591 EX-P 2 A 0660 助理联邦检察官 II GE20 83,285 美元 110,353 美元 137,420 美元 40.0409 美元 53.0543 美元 66.0673 EX-P 2 A 0670 联邦助理检察官 III GE24 101,453 美元 134,425 美元 167,397 美元 48.7755 美元 64.6274 美元 80.4793 美元 EX-P 2 A 1451 财务助理主任 GE22 91,922 美元 121,797 美元 151,671 美元 44.1933 美元 58.5563 美元 72.9188 美元 EX-P 2 A 1396 信息技术助理主任 GE26 111,975 美元 148,367 美元 184,759 美元 53.8341 美元 71.3303 美元 88.8264 美元 EX-E 1 A 6580 社会服务助理主任 GE22 91,922 美元 121,797 美元$151,671 $44.1933 $58.5563 $72.9188 EX-E 1 A 2310 助理通行权代理人 I GE10 $50,852 $67,379 $83,906 $24.4481 $32.3938 $40.3394 NE 3 A 2321 助理通行权代理人 II GE13 $58,964 $78,128 $97,291 $28.3481 $37.5615 $46.7745 EX-E 3 A 2319 助理通行权代理人 III GE15 $65,078 $86,229 $107,379 $31.2875 $41.4563 $51.6245 EX-E 3 A 0285 助理风险管理师 GE16 68,370 美元 90,591 美元 112,811 美元 32.8702 美元 43.5534 美元 54.2361 美元 EX-A 2 A 0930 市政经理助理 GE16 68,370 美元 90,591 美元 112,811 美元 32.8702 美元 43.5534 美元 54.2361 美元 EX-A 2 A 4959 运动维护协调员 GE11 53,424 美元 70,787 美元 88,150 美元 25.6846 美元 34.0322 美元 42.3798 美元 NE 7 A 1521 审计专家 GE10 50,852 美元 67,379 美元 83,906 美元 24.4481 美元 32.3938 美元$40.3394 NE 3 A 4731 汽车技术员 I GE08 $46,074 $61,048 $76,022 $22.1510 $29.3500 $36.5490 NE 7 H 4732 汽车技术员 II GE10 $50,852 $67,379 $83,906 $24.4481 $32.3938 $40.3394 NE 7 H 4733 汽车技术员 III GE12 $56,126 $74,367 $92,608 $26.9837 $35.7534 $44.5231 NE 7 H 4760 汽车技术主管 GE13 $58,964 $78,128 $97,291 $28.3481 $37.5615 $46.7745 NE 7 A 3170 细菌学家 GE06 $41,745 $55,312 $68,879 $20.0697 $26.5923 $33.1149 NE 3 A 3180 细菌学家主管 GE09 $48,405 $64,137 $79,868 $23.2716 $30.8351 $38.3981 EX-P 3 A 6110 福利计划助理 I GE03 $36,014 $47,719 $59,423 $17.3144 $22.9418 $28.5688 NE 5 A 6111 福利计划助理 II GE05 $39,736 $52,650 $65,564 $19.1038 $25.3125 $31.5212 NE 5 A 6140 福利计划主管 I GE14 $61,946 $82,079 $102,211 $29.7817 $39.4611 $49.1399 EX-A 2 A 6370 福利计划主管 II GE15 $65,078 $86,229 $107,379 $31.2875 $41.4563 $51.6245 EX-E 1 A 6150 福利计划主管 III GE17 $71,827 $95,171 $118,515 $34.5322 $45.7553 $56.9784 EX-E 1 A 6120 福利计划工作人员 I GE07 $43,857 $58,111 $72,364 $21.0851 $27.9380 $34.7904 NE 2 A 6125 福利计划工作人员 II GE09 $48,405 $64,137 $79,868 $23.2716 $30.8351 $38.3981 NE 2 A 6130 福利计划工作人员 III GE11 $53,424 $70,787 $88,150 $25.6846 $34.0322 $42.3798 NE 2 A 4520 桥梁维护技工 I GE05 $39,736 $52,650 $65,564 $19.1038 $25.3125 $31.5212 NE 7 H 4525 桥梁维护机械师 II GE07 $43,857 $58,111 $72,364 $21.0851 $27.9380 $34.7904 NE 7 H 4510 桥梁操作员 GE01 $33,686 $44,634 $55,582 $16.1952 $21.4587 $26.7221 NE 7 A367 $184,759 $53.8341 $71.3303 $88.8264 EX-E 1 A 6580 社会服务助理主任 GE22 $91,922 $121,797 $151,671 $44.1933 $58.5563 $72.9188 EX-E 1 A 2310 助理通行权代理人 I GE10 $50,852 $67,379 $83,906 $24.4481 $32.3938 $40.3394 NE 3 A 2321 助理通行权代理人 II GE13 $58,964 $78,128 $97,291 $28.3481 $37.5615 $46.7745 EX-E 3 A 2319 助理通行权代理人 III GE15 65,078 美元 86,229 美元 107,379 美元 31.2875 美元 41.4563 美元 51.6245 美元 EX-E 3 A 0285 助理风险经理 GE16 68,370 美元 90,591 美元 112,811 美元 32.8702 美元 43.5534 美元 54.2361 美元 EX-A 2 A 0930 市政经理助理 GE16 68,370 美元 90,591 美元 112,811 美元 32.8702 美元 43.5534 美元 54.2361 美元 EX-A 2 A 4959 运动维护协调员 GE11 53,424 美元 70,787 美元 88,150 美元 25.6846 美元$34.0322 $42.3798 NE 7 A 1521 审计专家 GE10 $50,852 $67,379 $83,906 $24.4481 $32.3938 $40.3394 NE 3 A 4731 汽车技师 I GE08 $46,074 $61,048 $76,022 $22.1510 $29.3500 $36.5490 NE 7 H 4732 汽车技师 II GE10 $50,852 $67,379 $83,906 $24.4481 $32.3938 $40.3394 NE 7 H 4733 汽车技师 III GE12 $56,126 $74,367 $92,608 $26.9837 $35.7534 $44.5231 NE 7 H 4760 汽车技术主管 GE13 $58,964 $78,128 $97,291 $28.3481 $37.5615 $46.7745 NE 7 A 3170 细菌学家 GE06 $41,745 $55,312 $68,879 $20.0697 $26.5923 $33.1149 NE 3 A 3180 细菌学家主管 GE09 $48,405 $64,137 $79,868 $23.2716 $30.8351 $38.3981 EX-P 3 A 6110 福利计划助理 I GE03 $36,014 $47,719 $59,423 $17.3144 $22.9418 $28.5688 NE 5 A 6111 福利计划助理 II GE05 $39,736 $52,650 $65,564 $19.1038 $25.3125 $31.5212 NE 5 A 6140 福利计划主管 I GE14 $61,946 $82,079 $102,211 $29.7817 $39.4611 $49.1399 EX-A 2 A 6370 福利计划主管 II GE15 $65,078 $86,229 $107,379 $31.2875 $41.4563 $51.6245 EX-E 1 A 6150 福利计划主管III GE17 71,827 美元 95,171 美元 118,515 美元 34.5322 美元 45.7553 美元 56.9784 美元 EX-E 1 A 6120 福利计划工作人员 I GE07 43,857 美元 58,111 美元 72,364 美元 21.0851 美元 27.9380 美元 34.7904 美元 NE 2 A 6125 福利计划工作人员 II GE09 48,405 美元 64,137 美元 79,868 美元 23.2716 美元 30.8351 美元 38.3981 美元 NE 2 A 6130 福利计划工作人员 III GE11 53,424 美元 70,787 美元 88,150 美元 25.6846 美元 34.0322 美元 42.3798 美元 NE 2 A 4520 桥梁维护技工 I GE05 $39,736 $52,650 $65,564 $19.1038 $25.3125 $31.5212 NE 7 H 4525 桥梁维护技工 II GE07 $43,857 $58,111 $72,364 $21.0851 $27.9380 $34.7904 NE 7 H 4510 桥梁操作员 GE01 $33,686 $44,634 $55,582 $16.1952 $21.4587 $26.7221 NE 7 A367 $184,759 $53.8341 $71.3303 $88.8264 EX-E 1 A 6580 社会服务助理主任 GE22 $91,922 $121,797 $151,671 $44.1933 $58.5563 $72.9188 EX-E 1 A 2310 助理通行权代理人 I GE10 $50,852 $67,379 $83,906 $24.4481 $32.3938 $40.3394 NE 3 A 2321 助理通行权代理人 II GE13 $58,964 $78,128 $97,291 $28.3481 $37.5615 $46.7745 EX-E 3 A 2319 助理通行权代理人 III GE15 65,078 美元 86,229 美元 107,379 美元 31.2875 美元 41.4563 美元 51.6245 美元 EX-E 3 A 0285 助理风险经理 GE16 68,370 美元 90,591 美元 112,811 美元 32.8702 美元 43.5534 美元 54.2361 美元 EX-A 2 A 0930 市政经理助理 GE16 68,370 美元 90,591 美元 112,811 美元 32.8702 美元 43.5534 美元 54.2361 美元 EX-A 2 A 4959 运动维护协调员 GE11 53,424 美元 70,787 美元 88,150 美元 25.6846 美元$34.0322 $42.3798 NE 7 A 1521 审计专家 GE10 $50,852 $67,379 $83,906 $24.4481 $32.3938 $40.3394 NE 3 A 4731 汽车技师 I GE08 $46,074 $61,048 $76,022 $22.1510 $29.3500 $36.5490 NE 7 H 4732 汽车技师 II GE10 $50,852 $67,379 $83,906 $24.4481 $32.3938 $40.3394 NE 7 H 4733 汽车技师 III GE12 $56,126 $74,367 $92,608 $26.9837 $35.7534 $44.5231 NE 7 H 4760 汽车技术主管 GE13 $58,964 $78,128 $97,291 $28.3481 $37.5615 $46.7745 NE 7 A 3170 细菌学家 GE06 $41,745 $55,312 $68,879 $20.0697 $26.5923 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RMIT 是一所涵盖技术、设计和企业的多部门大学。该大学的使命是通过研究、创新和参与帮助塑造世界,并为学生创造变革性的体验,为他们的生活和工作做好准备。有关 RMIT 大学的更多信息,请点击以下链接。https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures 我们在墨尔本的三个主要校区分别位于市中心的 Brunswick、Bundoora 和 Point Cook 以及维多利亚州的其他地点。我们在越南(河内和胡志明市)还有两个校区,以及位于西班牙巴塞罗那的一个中心。RMIT 是一所真正的全球性大学。https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities 我们还致力于重新定义我们与土著民族自决合作和支持的关系。我们的目标是通过完善我们的价值观、文化、政策和结构,将和解融入我们所做的每一件事,从而实现持久的变革。我们正在改变我们的认知、工作和生活方式,以支持可持续的和解,并激活土著和非土著员工、学生和社区之间的关系。我们在墨尔本的三个校区(城市、布伦瑞克和邦多拉校区)位于东部库林族的 Woi Wurrung 和 Boon Wurrung 语言群体的未割让土地上。
*1助理教授of Electronics and Communication Engineering, MMEC Belagavi, Karnataka, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Traffic sign recognition plays a pivotal role in the development of autonomous vehicles and advanced driver- assistance systems (ADAS), significantly enhancing road safety.该项目利用卷积神经网络(CNN)的力量准确地对流量标志进行分类。德国交通标志识别基准(GTSRB)数据集,其中包含在各种条件下捕获的43个交通标志类别的图像,用于模型培训和评估。通过调整大小,归一化和单热编码对图像进行预处理,从而确保与CNN体系结构的兼容性。为了提高模型鲁棒性,采用了旋转,变焦和换档等数据增强技术,从而创建了一个丰富的数据集用于培训。所提出的CNN体系结构包括多个卷积,汇总和辍学层,从而实现有效的特征提取和分类。该模型是使用Adam Optimizer训练的,并在单独的测试集上进行了评估,从而实现了高精度并在现实世界中证明其有效性。结果表明,数据增强显着增强了概括,辍学层的使用减少了过度拟合。该项目以成功部署流量标志识别系统的结论,能够以高精度识别流量标志,从而铺平了将AY集成到实时流量监控和ADA中。这项成就标志着朝着更安全的自主驾驶技术迈出的重要一步。
©作者2024。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证,该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途,共享,分发和复制,只要您与原始作者提供适当的信誉,并为您提供了符合创造性共识许可的链接,并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://创建ivecommons。org/licen ses/by-nc-nd/4。0/。
jrseek:人工智能在病毒中遇到果冻卷折叠分类,杰森·E·桑切斯(Jason E. Sanchez)1,温汉·朱2(Wenhan Guo 2),丘奇安格李3,林李3 *,chuan xiao 2 * 1计算科学系,德克萨斯大学El Paso,El Paso,El Paso,El Paso,TX 2德克萨斯大学埃尔帕索分校的物理学,德克萨斯州埃尔帕索 *通信:电子邮件:lli5@utep.edu; cxiao@utep.edu关键字病毒;人工智能;机器学习;果冻卷;病毒结构摘要果冻卷(JR)折叠是病毒的衣壳和核蛋白质中发现的最常见的结构基序。其在许多不同病毒家族的动机中的普遍性开发了一种工具来预测其从序列中的存在。在当前的工作中,在六个不同的大语模型(LLM)嵌入训练的逻辑回归(LR)模型在将JR与非JR序列区分开时表现出超过95%的精度。用于训练和测试的数据集包括来自单个JR病毒,非JR病毒和非病毒免疫球蛋白样β-三明治(IGLBS)蛋白的序列,这些蛋白与JR结构上非常相似。鉴于病毒家族之间的低序列相似性和数据集的平衡性质,高精度尤其显着。同样,模型的准确性与LLM嵌入无关,这表明预测病毒JR折叠的峰精度更多地取决于数据质量和数量,而不是使用所使用的特定数学模型。鉴于许多病毒式衣壳和核素结构尚未解决,因此使用基于序列的LLMS是一种有前途的策略,可以轻松地应用于可用数据。Bert-U100嵌入的主成分分析表明,大多数IGLBS序列和JR和非JR序列的一个子集甚至在应用LR模型之前也可以区分,但是LR模型对于区分更歧义序列的子集是必要的。应用于双JR折叠时,BERT-U100模型能够为某些病毒家族分配JR图案,从而提供了该模型可推广性的证据。对于其他家庭而言,没有观察到这种概括性,激发了未来开发以双JR折叠告知的其他模型的需求。最后,BERT-U100模型还能够预测未分类病毒数据集中的序列是否产生JR倍数。给出了两个示例,JR预测由AlphaFold3证实。总的来说,这项工作表明JR折叠可以从其序列中预测。
背景和目标:深度学习技巧极大地推动了面部图像的种族分类进步。尽管取得了这些进步,但许多现有方法依赖于复杂的模型,这些模型需要大量的计算成本并表现出缓慢的处理速度。本研究旨在通过利用转移学习以及结合了基于注意力的学习的改进的有效网络模型来介绍一种有效,强大的种族分类方法。方法:在这项研究中,有效的网络被用作基本模型,应用转移学习和注意机制来增强其在种族分类任务中的功效。有效NET的分类器组件在战略上进行了修改,以最大程度地减少参数计数,从而在不损害分类精度的情况下提高处理速度。为了解决数据集不平衡,我们实施了广泛的数据增强和随机的过采样技术。修改模型经过严格培训和在全面的数据集上进行了评估,并通过准确性,精度,召回和F1得分指标进行了评估。结果:修改后的有效网络模型表现出显着的分类精度,同时显着降低了UTK-FACE数据集的计算需求。具体来说,该模型的准确度为88.19%,反映了基本模型的增强2%。此外,它证明记忆消耗和参数计数减少了9-14%。此外,提出的方法增强了培训样本少约50%的班级测试准确性约5%。实时评估显示,处理速度的速度比基本模型快14%,并且达到了最高的F1得分结果,这强调了其对实际应用的有效性。结论:本研究提出了一个基于改进的有效网络体系结构的高效种族分类模型,该模型利用转移学习和基于注意力的学习来实现最先进的表现。所提出的方法不仅持有高精度,还可以确保快速处理速度,使其非常适合实时应用。调查结果表明,这种轻巧的模型可以有效地与更复杂和计算密集的最新方法相抗衡,从而为实践种族分类提供了宝贵的资产。