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一种利用计算机视觉对蚜虫进行计数和分类的方法
蚜虫是一种会直接危害农作物的昆虫，它通过吸食植物汁液和间接传播可引起疾病的微生物来造成损害。谷类作物是许多蚜虫物种的宿主，包括禾谷管蚜（一种具有重要经济价值的蚜虫物种）。记录和分类蚜虫对于评估和预测农作物损害是必要的。因此，可作为决策控制措施的基础。它还可用于评估植物对蚜虫的抗性。传统上，记录过程是手动的，依赖于放大和训练有素的工作人员。手动计数也是一个耗时的过程，容易出错。考虑到这一点，本文介绍了一种使用图像处理、计算机视觉和机器学习方法自动计数和分类禾谷管蚜的方法和软件。本文还对 40 个样本进行了专家手动计数与软件获得的值的比较。结果显示，计数分类 (rs = 0.92579) 和测量 (r = 0.9799) 具有很强的正相关性。总之，该软件被证明是可靠的，并且对蚜虫种群监测研究有用。
通过隐私感知的聚合网络有效地计数
抽象车辆计数对于有效的道路计划和交通管理至关重要。尽管深度学习技术的发展已经取得了重大进步，但当前的计数模型依赖于大规模参数和大量的计算资源，从而限制了其实际应用。此外，这些方法通常在大型集中数据集上进行训练，这可能导致资源约束设备的效率低下。此外，隐私保护不足会带来个人信息泄漏的潜在风险。为了解决这些问题，我们在本文中引入了一个轻量级计数网络，隐私感知的聚合网络（Panet）。在Panet中，构建了一个金字塔功能增强模块，以汇总多尺度信息并增强关键表示形式，同时还优化了模型的渠道输出以降低计算复杂性。此外，还实施了一个联合学习框架来分发计算负载和保护用户隐私。对广泛计数基准的实验结果证明了锅et的效率和准确性。该代码可在https://github.com/sdut-jacheng/panet上找到。
儿童和年轻人的碳水化合物计数指南1型糖尿病
作为学习计数碳水化合物的一部分，您将获得自己的胰岛素与碳水化合物比率。我们将向您展示如何使用它来弄清楚您需要给您多少胰岛素的含量。胰岛素与碳水化合物的比率因人而异。糖尿病团队将根据您的血糖水平和您吃的食物来确定您的比例。在不同的用餐时间内可能有不同的比率。
商业建筑市场中的人数和能源计量解决方案：
5异常阴影或照明可以降低基于摄像机的解决方案的准确性，或者温度波动可以降低热成像技术的精度。6美国能源信息管理局将智能计量定义为“…以每小时至少每小时衡量和记录电力使用情况，并每天至少向公用事业和公用事业客户提供数据。”对于住宅客户而言，15分钟是标准间隔，对于商业客户而言，5分钟是标准间隔。7绿色按钮连接数据共享标准基于2011年秋季北美能源标准委员会（NAESB）发布的能源服务提供商界面（ESPI）数据标准。该标准由两个（2）个组件组成：用于能源使用信息的常见XML格式和数据交换协议，该协议允许根据客户授权自动将数据从实用程序转移到第三方。通过使用此数据共享标准，第三方可以以标准的，公认的格式从智能实用程序访问客户使用信息。8 EIA。 在美国安装了多少个智能电表，谁拥有？ （EIA，2021）9 Con Edison。 绿色按钮连接过程。 （Con Edison，2018）10 Con Edison。 智能电表常见问题解答。 （Con Edison 2022）8 EIA。在美国安装了多少个智能电表，谁拥有？（EIA，2021）9 Con Edison。绿色按钮连接过程。（Con Edison，2018）10 Con Edison。智能电表常见问题解答。（Con Edison 2022）
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
折扣：以基于检测器的重要性采样
许多应用程序使用计算机视觉来检测和计算大量图像集中的对象。但是，当任务非常困难或需要快速响应时间时，可能无法训练足够的计数模型。例如，在灾难响应期间，艾滋病组织的目标是快速计算卫星图像中损坏的建筑物以计划救济任务，但是由于域的转移，预先训练的建筑物和损害探讨的表现往往差不多。在这种情况下，有必要采用人类的方法，这些方法可以用最少的人类努力来统计。我们提出了一个基于检测器的重要性采样框架，用于计算大型图像集合。圆盘口使用不完善的检测器和人类筛选来估计低方差无偏计数。我们提出了使用少量筛选并估算置信区间来对多个空间或时间区域进行计数的技术。此使最终用户能够在估计足够准确的情况下停止筛选，这通常是现实世界应用中的目标。我们通过两种应用演示了我们的方法：在雷达图像中计数鸟类以了解对气候变化的反应，并计算卫星图像中受损的建筑物，以便在自然灾害袭击的地区进行损害评估。在技术方面，我们基于控制变化而开发了降低方差技术，并证明了估计量的（条件）无偏见。圆盘量导致标签成本减少9-12倍，与我们考虑的任务的天真筛查相比，获得相同的错误率，并超过了替代基于协变量的筛选方法。
探索导致细胞计数方法差异的因素
总而言之，两种不同的细胞计数方法之间始终存在细胞计数差异。可以利用三种方法来确定差异：（1）具有两个样本t检验的简单方法，（2）ISO细胞计数标准第2部分分析，使用方法对方法偏置计算，以及（3）Bland-Altman比较分析。我们的研究表明，使用平淡的Altman分析方法来确定两种细胞计数方法之间的偏见（LOA）偏差，一致性限制（LOA）和95％的置信区间（偏置CI）可以帮助您确定两种方法之间的细胞计数差异。使用平淡的altman分析的优点是明确的可视化，以显示每对观测值/重复的差异，易于证明偏见
tdxDown：单步进和指令计算针对英特尔TDX
可信赖的执行环境是解决云计算引入的数据隐私和信任问题的有前途解决方案。因此，所有主要的CPU供应商集成了信任的执行环境（TEE）。对TEE安全性的最大威胁是侧向通道攻击，其中单步攻击是最强大的攻击。由Tee At-At-At-At-At-At-Topping攻击启用，攻击者可以一次执行Tee One指令，从而实现大量基于受控的基于渠道的安全性问题。Intel最近推出了其第二代T恤的Intel TDX，该Tex保护了整个虚拟Ma-hises（VM）。为了最大程度地减少攻击表面到侧通道，TDX具有专用的单步攻击对策。在本文中，我们系统地分析了Intel TDX的单步量，并首次显示内置检测启发式启发式以及预防机制，都可以绕开。通过欺骗用作检测启发式的一部分的经过的处理时间，我们可以可靠地单步TDX保护VM。此外，我们的研究揭示了单步骤的对策中的设计缺陷，该设计缺陷将预防机制转化为自身：预防机制中的固有侧道通道泄漏了TDX保护的VM执行的指令数量，从而实现了我们将新颖的攻击我们称为StumbleSteppping。两种攻击，单步脚和绊脚石，都可以在最新的Intel TDX启用Xeon可伸缩CPU上工作。最后，我们建议对TDX的变更，以减轻我们的攻击。使用绊脚石，我们展示了一种针对WolfSSL的ECDSA实施的新型端到端，从而利用了基于截短的非CEN算法中的控制侧侧通道。我们提供了一项系统的非CEN截断性信息研究，揭示了OpenSSL中的类似泄漏，我们通过单稳定的原始原始性来利用这些泄漏。