XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCounting
应用库仑计数方法在PLTS系统中维护VRLA类型电池
摘要。几乎所有便携式电子设备，例如手机，笔记本电脑和遥控玩具都使用电池作为电源。在某些情况下，发现电池可能会损坏和短暂。对电池的损坏是由于使用小于最大的电池而造成的。在这方面可以进行的一个示例是连接到PLTS系统的电池。PLT中的电池存储仍然可以进一步开发，以便电池可以最佳地工作并延长电池寿命。案例首先要调节电池室温度和排放值的深度，这将缩短电池寿命。为了估算此值，我们需要一种方法，可以使用的方法之一是库仑计数方法。此方法用于测量进入电池或离开电池的电荷的值。从获得的结果中，库仑计数方法可以计算出12V 200AH VRLA电池的使用时间，而电池的平均排放深度为1 DOD 39.02％DOD电池2 40.25％DOD电池3 41.92％DOD电池4 40.98％30天40.98％。还可以通过保持电池排放深度的价值来进行调节，以便它可以分别平均每个电池平均40.00％，40.73％，42.88％和41.09％维持损失深度的值。根据这种条件，估计的电池寿命值分别为3。77年，3。68年，3。45年和3.64岁。
使用深度学习
在本文中，我们提出了一个自动细胞计数框架，用于刺激拉曼散布（SRS）图像，该框架可以帮助肿瘤组织特征分析，癌症诊断和手术计划过程。SRS显微镜通过绘制新鲜标本的脂质和蛋白质并进行了快速披露具有高分辨率的肿瘤的基本诊断标志，从而促进了肿瘤诊断和手术。然而，由于细胞和tis-sue的对比度有限，以及组织形态和生化组成的异质性，从无标记的SRS图像计数一直在挑战。为此，通过修改和应用U-NET（一种使用少量训练样本的有效的医学图像语义分割模型），提出了一种基于学习的细胞计数方案。还实施了距离变换和流域分割算法以产生细胞实例分割和细胞计数结果。通过对真实人脑肿瘤标本的SRS图像进行计数，在曲线下（AUC）的面积> 98％获得了有希望的细胞计数结果，而R = 0.97，就SRS和Hemoxoxylin和eosin（H＆E）的组织学图像之间的细胞计数相关性而言。所提出的细胞计数方案说明了自动实时自动进行细胞计数的可能性和潜力，并鼓励研究将深度学习技术应用于生物医学和病理图像分析。
将机器学习与立体学结合：下一代无偏见的3D立体学用于细胞计数
在整个研究中应用。但是，手动立体论需要一个主观决定，即对象是否是单元格以及是否在计数框架内。因此，人类和人类和机器之间将存在不一致的问题。•Cellairus对广场和共聚焦图像的Neun标记人群表现良好。•广场图像的平均真实正率为89％，假正率为7％。•共聚焦图像的平均真实正率为89％，假正率为13％，但是，当
基于属性的阈值发行匿名代币及其应用于Sybil抗性的自我主张身份
摘要。自我主张身份（SSI）系统使用户在访问数字和真实世界资源时（很大程度上）建立并验证其身份，以作为以用户为中心的身份管理的有希望的隐私保护SO。Maram等人的最新工作。提出了保护隐私的SYBIL分散的SSI Sys-Tem candid（IEEE S＆P 2021）。虽然这是一个重要的步骤，但显着的缺点破坏了其功效。其中最重要的两个是以下内容：首先在一个恶意发行人的情况下，无法实现的无链性破坏。第二，它引入了交互性，因为用户必须每次与发行人进行通信，以收集旨在用于与应用程序交互的情况。这是SSI的目标，其目的是使用户完全控制其身份。本文首先介绍了基于公开可验证的属性阈值匿名计数令牌（TACT）的概念。与局限于集中设置的最新方法（Benhamouda等，Asiacrypt 2023）不同，TACT在分布式信任环境中运行。伴随着正式的安全模型和可证明的安全插入，Tact引入了代币发行的新颖维度，我们认为这具有独立的利益。接下来，该纸张利用拟议的TACS方案来构建有效的SYBIL SSI系统。该系统支持各种功能，包括阈值发行，不可链接的多个人选择性披露以及提供恒定尺寸凭证的非交互性，不可转移的凭证。规定的结构得到了严格的安全定义和证明的支持。最后，我们的基准结果表明，与坦率的所有发行人相比，我们的建筑物的效率提高了效率，并降低了可以与所有发行人并行运行的一轮亲公司。
学习糖尿病时学习碳水化合物（碳水化合物）
©2006-2020 Healthwise，Incorporated。护理说明是由您的医疗保健专业人员根据许可进行的。如果您对医疗状况或此说明有疑问，请始终询问您的医疗保健专业人员。Healthwise，Incorporated违反您使用此信息的任何保证或责任。
计算机视觉应用：实时视频的车辆计数和分类系统
Akshay Narendra Thakare，Palash Kailas Kamble，Kaushik Prabhakar Patil，Triveni Rahangdale Tulsiramji Gaikwad Patil Patil patil patil patil教授，印度纳格布尔摘要：交通分析是城市计划者已经在处理数年的问题。更智能的方法来分析流量并加快过程。交通分析可以在给定时间记录该区域中车辆和车辆类的数量。人们已经开发了数十年的机制，但是大多数涉及使用传感器来计算移动车辆的方向并确定车辆以跟踪车辆数量。尽管该系统随着时间的流逝而成熟并且非常有效，但它们不友好。问题是此类系统需要定期维护和校准。因此，该项目旨在根据视觉计算和对车辆进行分类。该系统涉及使用高斯混合模型（GMM）背景减法捕获视频以检测和计数车辆的帧，然后通过比较具有预测值的轮廓区域来对车辆进行分类。本文的重要贡献是两种分类方法的比较。使用轮廓比较（CC）和特征袋（BOF）方法进行分类。关键字：车辆计数，交通分析，轮廓比较。
碳水化合物计数 - 一项在线学习计划，以支持糖尿病患者计算碳水化合物（碳水化合物）
CARB COUNTING是一项由国家糖尿病服务计划（NDSS）资助的免费2小时在线学习计划，以提高针对糖尿病患者的碳水化合物计数的认识和教育。
TNTdetect.AI：一种用于自动检测和计数显微镜图像中的隧道纳米管的深度学习模型
1 圣何塞州立大学信息系统与技术学院，美国加利福尼亚州圣何塞 95192 2 韩国科学技术院管理信息系统系，韩国大田 34141 3 伊尔迪兹技术大学电子与通信工程系，土耳其伊斯坦布尔 34349 4 明尼苏达大学医学院血液学、肿瘤学和移植医学系，美国明尼苏达州明尼阿波利斯 55455 5 斯坦福大学医学院神经病学和神经科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 94305 6 斯坦福大学医学院精准健康和综合诊断中心，美国加利福尼亚州斯坦福 94305 7 明尼苏达大学信息学研究所，美国明尼苏达州明尼阿波利斯 55455 8 共济会癌症中心，美国明尼苏达州明尼阿波利斯 55455 9 MD 安德森癌症中心神经肿瘤学系德克萨斯大学系统中心，美国德克萨斯州休斯顿 77030 10 神经科学研究生项目，MD 安德森 UTHealth 生物医学科学研究生院，美国德克萨斯州休斯顿 77030 11 癌症生物学研究生项目，MD 安德森 UTHealth 生物医学科学研究生院，美国德克萨斯州休斯顿 77030 * 通信地址：emil-lou@umn.edu (EL)；cbpatel@mdanderson.org (CBP)；电话：+1-612-625-9604 (EL)；+1-713-792-0778 (CBP)；传真：612-625-6919 (EL)；713-745-0387 (CBP) † 这些作者对本文的贡献相同。 ‡ 这些作者对本文的贡献相同。
单平台流式细胞术对 CD34 细胞的体积计数和基于珠子的计数比较
1 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物治疗组，Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG，英国 2 美国国家标准与技术研究所 (NIST) 生物系统与生物材料部，马里兰州盖瑟斯堡，20899，美国 3 德国联邦物理技术研究院 (PTB) 医学物理与计量信息技术部，柏林，10587，德国 4 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物统计学部，Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG，英国 5 韩国标准与科学研究院 (KRISS) 长度中心，大田，韩国 6 土耳其国家计量研究院 (TUBITAK UME)，盖布泽，土耳其 7 国立医院输血医学系卡尔斯鲁厄，弗莱堡大学附属医院，德国弗莱堡 8 Becton Dickinson，BD Life Sciences，Tullastrasse 8-12, 69126，海德堡，德国 9 蛋白质和细胞分析，赛默飞世尔科技，美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 10 英国干细胞库，英国 11 意大利都灵国家计量研究所 (INRIM) 12 健康科学与创新。LGC Ltd. Queens Road, Teddington, Middlesex, TN11 0LY，英国 13 中国北京市国家计量研究院 (NIM)
计数奖励自动机：通过奖励功能结构的开发
我们提出计数奖励自动机 - 一个有限的状态机变体，能够建模任何奖励函数可作为正式语言表达的奖励函数。与以前的方法不同，该方法仅限于任务作为普通语言，我们的框架允许由不受限制的革命范围描述的任务。我们证明，配备了这样的抽象机器的代理能够解决一组更大的任务集，而不是使用当前方法。我们表明，增强功率的增加并不是以增加自动机复杂性的成本。提出了一系列学习算法，以利用自动机结构来提高样品效率。我们表明，可以使用大语言模型从自然语言任务描述我们的锻炼中所需的状态机器。经验结果表明，我们的方法在样本效率，自动机复杂性和任务完成方面优于竞争方法。