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健康饮食和碳水化合物计数
五岁以下的幼儿胃能力很小，至关重要的是要允许足够的卡路里生长。如果您尝试鼓励各种高纤维食品，您会发现一个小孩在获得足够的能量之前可能已经满了。进行小更改。也许是从使用全麦面包或合适的谷物开始，并鼓励各种水果和蔬菜。
依靠 IT - 国家物理实验室
该项目的主要组成部分是开发分类方法，该方法将使用一组样本的物理测量来预测人们如何将样本视为天然或非天然。分类方法通常有两个要素，从数据中提取相关特征，以及根据特征存在或不存在进行分类的决策方案。在 MONAT 项目中，我们特别关注感知相关特征，即人类感官系统能够检测到的特征。例如，天然木材和合成木材的图像 [图 2] 可能具有微观特征，这些特征表明图像来自天然木材还是合成木材。图像分析算法可以根据这些微观特征成功分类，但我们知道人类视觉感知不能使用这些特征。
简单至高级的碳水化合物计数
1。检查视觉提示以识别，计算和平衡餐食中的碳水化合物，作为糖尿病管理的重要工具。2。教育客户识别食物的碳水化合物和碳水化合物含量。3。描述如何根据餐食消耗的碳水化合物量来计算胰岛素剂量。
环境辅助的玻色量量子通信
量子假设检验的最终目标是在所有可能的经典策略中实现量子优势。在量子读取方案中，这是从光学内存中获取信息的，其通用单元在两个可能的有损通道中存储了一些信息。我们在理论上和实验上表明，通过实用的光子计数测量结果与模拟最大样本决策相结合，可以获得量子优势。特别是，我们表明该接收器与纠缠的两种模式挤压真空源相结合，能够以相同的平均输入光子数量相干状态的统计混合物胜过任何策略。我们的实验发现表明，量子和简单的光学器件能够增强数字数据的读数，为量子读数的真实应用铺平了道路，并使用基于波斯克尼克损失的二元歧视的任何其他模型进行了潜在应用。
CFU电镀和计数的新方法
我们提出了一种新的方法，用于自动化菌落成型单元（CFU）计数程序。我们开发的用于应用此方法的设备基于电动阶段和注射器，以便在没有与表面直接接触的板上散布包含感兴趣溶液的液体的NE滴。该设备可用于两种不同的模式。在遵循与经典CFU计数相同原理的第一个方法中，液体液滴均匀地沉积在琼脂板上，并允许微生物形成菌落。在我们称为P 0的第二种新颖方法中，含有微生物和营养培养基的10 µL的孤立液直接沉积在硬表面上的常规网格（塑料或玻璃）上；孵育后，使用显示内部生长迹象的滴剂用于确定微生物浓度。这种新方法消除了准备琼脂表面的需求，并允许轻松处理废物并重复使用消耗品。设备易于构建和使用，电镀速度很快，并且两种类型的电镀中的CFU计数非常可重复且稳健。
在完整的两部分图上计数量子
量子计数是一种关键量子算法，旨在确定数据库中标记元素的数量。该算法基于量子相估计算法，并使用Grover算法的进化算子，因为其非平凡特征值取决于标记元素的数量。由于Grover的算法可以看作是在完整图上的量子步行，因此扩展量子计数的自然方法是在不完整的图上使用基于量子 - 步行的搜索的进化运算符，而不是Grover的运算符。在本文中，我们通过分析具有任意数量的标记顶点的完整两分图上的量子步行来探讨此扩展。我们表明，进化运算符的某些特征值取决于标记的顶点的数量，并且使用此事实，我们表明量子相估计可用于获得标记的顶点的数量。与我们的算法与原始量子计数算法紧密相位的两分图中标记顶点数量的时间复杂性。
蝴蝶在分层内存上的平行化
黄油含量（又称矩形）是一个循环图案1，在图形分析中至关重要。尤其是，在两部分图上[41,61,3,97]上，But-Ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-terlif y [78,80，77,76]，可以将顶点分为两个不相交组，并且仅在两组Vertices之间进行边缘。考虑图G =（v，e），其中v和e分别是ver和边缘的集合。黄油粉计数的问题是计算G中的黄油含量总数。黄油流数在许多应用中起着重要的作用，例如垃圾邮件检测[19,81,82]，推荐系统[70]，单词文献集群[16]，研究小组识别[15]，并根据传输理论[11]链接前词典。最近，Lyu等。[46]在电子商务的欺诈检测场景中，将黄油计算到修剪的顶点。
自动检测，识别和计数深...
太平洋中的深海纹状会具有强大的商业，文化和娱乐价值，尤其是鲷鱼（Lutjanidae），这些价值（Lutjanidae）构成了大部分捕捞量。然而，由于数据的稀缺，管理这些遗迹是具有挑战性的。立体声诱饵的远程水下视频站（BRUV）可以提供有关鱼类股票的有价值的定量信息，但是手动处理大量视频是耗时的，有时甚至是不现实的。为了解决这个问题，我们使用了基于区域的卷积神经网络（更快的R-CNN），这是一种深度学习体系结构来自动检测，识别和计算BRUV中的深水鲷鱼。视频是在新喀里多尼亚（南皮林）收集的，深度为47至552 m。使用在6,364张图像中观察到的11个深水鲷鱼物种中的12,100个注释的数据集，我们为具有舒适注释的6种物种获得了良好的模型性能（F-Measures> 0.7，最高0.87）。视频中最大丰度的自动和手动估计之间的相关性很高（0.72 - 0.9），但较快的R-CNN显示出低估的偏见。一种半自动协议，我们的模型在处理BRUV镜头时支持手动观察者，改善了性能，与手动计数的相关性为0.96，对于某些关键物种，则具有0.96的相关性和完美的匹配（r = 1）。此模型已经可以帮助手动观察者半自动地处理BRUVS录像，并且当更多培训数据可用以降低假否定率时，肯定会改善。这项研究进一步表明，在海洋科学中使用人工智能是进步的，但对未来有必要。
SJV DAC数据收集计划 - 调查结果报告
注意：本演示文稿使用2022年清洁系统电源工具的资源配置文件和需求来说明政策和方法论的选择。NRDC建议使用历史数据和/或坚固的，与天气一致的建模数据来校准资源配置文件。