读取或写入光盘数据的过程。光盘、DVD 和蓝光光盘是常见的光学介质类型,可以通过此类驱动器读取和记录。光驱是通用名称;驱动器通常被描述为“CD”、“DVD”或“蓝光”,后跟“驱动器”、“刻录机”等。光学介质主要有三种类型:CD、DVD 和蓝光光盘。CD 最多可以存储 700 兆字节 (MB) 的数据,DVD 最多可以存储 8.4 GB 的数据。蓝光光盘是最新类型的光学介质,最多可以存储 50 GB 的数据。这种存储容量明显优于软盘存储介质
但是现在,尽管文字处理尚未完成分析,但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中,多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时,前沿原型正在引入手势(例如手写)和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生,并随着时间的推移影响更多的用户。
综合课程:本课程让学生详细了解人工智能和机器人技术。人工智能是日常技术的核心,了解人工智能的应用是解决许多当前和未来现实问题的关键。实践学习:与人工智能和机器人技术相关的实时项目有助于学生掌握概念,并为学生提供以概念为导向的课程。独家招聘机会:这个为期 4 年的学位课程将有助于打造一批行业准备就绪的学生,并可进入顶级跨国公司担任大数据工程师、商业智能开发人员、数据科学家、机器学习工程师、研究科学家、人工智能数据分析师、人工智能工程师等职位。
近几十年来,印度城市地区的人口增长了前所未有的人口增长。根据2011年人口普查,该国的城市人口总数约为38千万,占总人口的31%。到2050年,印度将近50%的城市(UN-HABITAT,2017年)。估计表明,在2018年至2050年之间,将增加约41.6亿人的城市居民(2018年联合国报告)。根据2011年的人口普查,印度的内部移民人数(州际和国家内部)的数量为45.36亿,占该国人口的37%。根据统计和计划实施部在2022年6月发布的报告中,城市地区的迁移率为34.9%。
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响,从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外,这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此,应用了非实验性描述性设计,属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准(包含和排除),从电子数据库Scopus,Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章,这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明,大多数研究使用近红外(NIR)光谱和RGB图像处理来估计收获,分别达到95%(柑橘类水果)和75%(苹果)的平均准确性。此外,使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90%的精确度成为可能,从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是,使用最常用的VA方法是RGB图像传感器,光谱法(NIR),无人驾驶飞机(UAV)和Yolov3,它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75%。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分,因此,重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
背景:计算机断层扫描 (CT) 仍然是创伤性脑损伤 (TBI) 成像评估的金标准。TBI 本身因其不良影响已成为发展中国家的主要问题。目的:目的是评估患有 TBI 的患者的颅脑计算机断层扫描图像。材料和方法:对 2013 年 11 月 13 日至 2019 年 5 月 31 日期间在尼日利亚乌约大学教学医院因头部受伤而接受颅脑 CT 检查的患者进行了回顾性研究。持续时间与服务中断的不连贯时间无关。应用简单的数据分析评估了患者的人口统计学和 CT 特征。结果:评估了 232 名患者,最小年龄为 6 个月,最大年龄为 78 岁。男性患者占多数,比例为 2.74:1。受影响最大的年龄段为 30-39 岁(23.27%)和 20-29 岁(22.84%)。44 名患者(18.97%)的脑 CT 正常。CT 异常患者中最常见的病变是颅内出血(n = 188,81.03%)。其中,脑外出血(n = 100,53.19%)超过脑内出血(n = 88,46.81%)。一半的脑内出血是多发性的。34.48%(n = 80)的患者出现颅骨骨折。最常见的部位是面骨(n = 24,30.00%),而最少见的部位是枕骨(n = 4,5.00%)。15% 的患者有多处骨折,其中还包括颅底。结论:TBI 在年轻活跃男性中很常见。最常见的病变是伴有外轴偏向的颅内出血。
本文探讨了深度学习在计算机视觉领域的关键作用。计算机视觉是一门使机器能够感知和理解视觉信息的研究,随着深度学习技术的出现,计算机视觉取得了重大进展。传统的计算机视觉方法在处理复杂的视觉任务时面临局限性,这促使人们需要先进的方法。由神经网络和卷积神经网络 (CNN) 驱动的深度学习通过提供端到端学习、特征表示和适应性彻底改变了计算机视觉。本文讨论了深度学习在计算机视觉中的各种应用,包括图像分类、对象检测、语义分割和视频分析。它还介绍了深度学习的优势,例如它能够处理大规模数据集并具有良好的泛化能力。然而,本文也探讨了挑战和局限性,包括对标记数据的需求和计算要求。本文最后强调了最近的进展和未来的方向,例如迁移学习、生成对抗网络 (GAN) 和注意力机制,强调了在这个快速发展的领域持续研究和开发的重要性。总体而言,深度学习已成为计算机视觉领域的关键工具,并有可能对各个领域和应用产生重大影响。
脑机接口研究中采集的神经数据或实验样本反映了受试者的心理状态、生理健康、人格特质、财富信息等,属于隐私数据。采集数据的范围和人员的访问权限应经伦理委员会批准。应制定适当的处理和管理方案,并根据信息安全管理相关法律法规和技术标准,在数据或样本的采集、存储、使用、处理、传输、发布等全过程中对其进行保护。遵守《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规,加强风险监测,防止数据或样本泄露,保障数据安全和受试者的隐私及个人信息安全。