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打击深度伪造
数字水印可以嵌入媒体中，这有助于检测后续的深度伪造。一种形式的水印会添加计算机可检测但人类无法察觉的像素或音频模式。这些模式会在任何被修改的区域中消失，从而使所有者能够证明媒体是原始媒体的更改版本。另一种形式的水印会添加一些功能，使使用该媒体制作的任何深度伪造看起来或听起来都不真实。 元数据（描述媒体中数据的特征）可以以加密安全的方式嵌入。缺失或不完整的元数据可能表明媒体已被更改。 区块链。将媒体和元数据上传到公共区块链会创建一个相对安全的版本，该版本无法更改，否则其他用户会发现更改。然后任何人都可以将文件及其元数据与区块链版本进行比较，以证明或反驳真实性。
深海开采不值得风险
对DSM的反对正在增长，与Google，Samsung，Phillips，Volvo，BMW和Salesforce之类的人签署了一份商业报表，致力于不使用DSM源矿产。9 DSM最具声音的支持者包括仅专注于DSM的早期私营部门公司。10但是，这些纯种公司不会产生任何收入。11个在声音支持DSM的国家，或者可能允许该活动在其国家水域中进行的活动很少，其中包括一个太平洋国家，瑙鲁共和国，这是一家可能的矿业公司和库克群岛的国际发起人，这是另一个在其自身水域中授予勘探许可的太平洋国家。12即时的国内，泛欧和全球批评是针对挪威的，该国于2024年1月宣布将向DSM勘探开放水域。13已建立的矿业公司缺乏兴趣，而全球第二大金属和矿业公司里奥·廷托（Rio Tinto）在2023年底对DSM的立场。14
使用深度学习检测脑卒中
脑卒中是一种严重的疾病，需要尽快发现才能有效治疗并避免其严重后果。本研究提供了一种基于神经网络的新型脑卒中识别方法。建议的系统利用深度学习技术来评估医学成像数据，特别是磁共振成像 (MRI) 扫描和结构化数据，以便尽早准确地检测与中风相关的问题。该研究的神经网络架构旨在自动识别输入 MRI 图片中的相关元素。该算法通过对包含中风和非中风病例的大量数据集进行训练，学习复杂的模式和暗示中风存在的细微变化。卷积神经网络 (CNNS) 和人工神经网络 (ANN) 用于使模型能够提取具有空间层次结构的特征，从而使模型能够识别数据集中的详细信息。以提高模型的泛化能力。接下来，对中风数据集进行微调，以帮助模型适应中风相关模式的独特特征。为了避免过度拟合，通过使用正则化和复杂的优化技术来增强训练过程。
南达科他州白尾鹿和黑尾鹿......
本文件中包含的所有文本和数据均可能因更正、更新和数据分析而修改。该行动计划的支持文件“南达科他州白尾鹿和黑尾鹿管理计划，2017-2023 年”（SDGPF 2017）提供了与鹿有关的历史背景、研究、管理调查和监测、挑战和机遇以及公民参与，可在 https://gfp.sd.gov/management-plans/ 上找到。此外，南达科他州鹿的两年一次种群状况更新可在 https://gfp.sd.gov/deer/ 下的“相关文件”下找到。致谢这项行动计划是许多野生动物专业人士、选民和 2023-24 年南达科他州鹿利益相关者小组的大量讨论、评估和意见的产物。此外，还考虑了来自私人土地所有者、猎人以及那些认识到鹿及其相关栖息地价值的人的意见和建议。行动计划协调员 – 南达科他州狩猎、渔业和公园管理局 (GFP) 的 Andy Lindbloom。协助编写计划、审查和分析数据、进行批判性审查和/或编辑的 GFP 鹿行动计划团队 – Nathan Baker、Byron Buckley、Stephanie Buckley、Steve Griffin、Trenton Haffley、John Kanta、Julie Lindstrom、Andrew Norton、Dan Sternhagen 和 Lauren Wiechmann。在此规划过程中，南达科他州鹿利益相关方小组的成员包括：众议员杰西卡·巴穆勒 (南达科他州立法委员)、特拉维斯·比斯 (GFP 专员)、贾斯汀·布劳顿 (南达科他州弓箭手公司)、保罗·考夫林 (美国鱼类和野生动物管理局)、戴夫·艾希施塔特 (比德尔县运动员俱乐部)、布伦达·福尔曼 (南达科他州农业联合会)、戈登·希伯 (东河土地所有者)、约翰·海明斯塔德 (东河土地所有者)、科迪·霍德森 (黑山运动员俱乐部)、梅根·豪威尔 (南达科他州野生动物联合会)、乔希·拉森 (东河土地所有者/运动员)、罗恩·麦克丹尼尔 (运动员)、瓦莱丽·麦基恩 (美国土地管理局)、戴夫·尼米 (西河土地所有者)、凯西·诺丁 (骡鹿基金会)、参议员赫尔曼·奥滕 (南达科他州立法委员)、杰里·佩蒂克 (西河土地所有者)、丹·瑞库斯 (东河土地所有者）、Russ Roberts（土地所有者和户外运动联盟）、Todd Russell（美国森林服务局、黑山国家森林）、Jim Scull（西河土地所有者/南达科他州青年狩猎探险）、Dean Siem（达科他州运动员俱乐部）、Matt Skjodal（西河土地所有者）、Chuck Spring（GFP 专员）、Dan Svingen（美国森林服务局、皮埃尔堡国家草原）、Cheyenne Tant（南达科他州农业和自然资源部）、Andy Vandel（高原野生动物协会）和 Robert Whitmyre（GFP 专员）。推荐引用：南达科他州野生动物、渔业和公园管理局。2024. 南达科他州白尾鹿和黑尾鹿行动计划 2024 ̶ 2028。完成报告 2024 ̶ 01。南达科他州野生动物、渔业和公园管理局，美国南达科他州皮埃尔。
参会人员名单（按组织） 准备时间：2024 年 2 月 16 日
名字 姓氏 组织 Ailsa Jane Beck ABEI Energy Andrew Lilley ABEI Energy Chloe Matthews ABEI Energy Steven Whyte AECOM Stuart Orr Anderson Strathern LLP David Stewart Apollo Amy Clark Kennedy Ardent Chase Lloyd Arise AB Neil Copeland Arup Debbie Harper Arup Joe Sumners Arup Ray Zhang Arup Julie Robertson 助理 Martin Robertson 助理 Dan Thomas Banks Renewables Rosalind Clifford Bidwells Seb Crutchfield Bird & Bird Allan Drewette Brockwell Energy Group Isabella van Green Brodies Chris McGee Brookfield Renewable Zygimantas Rimkus Buchan Offshore Wind Steven Stewart Burness Paull LLP Ben Clarke Bute Energy Simon Swiatek Carrick Power Limited Mhairi Hastie CFA Archaeology George Drennan-Lang Changeworks Alan Kelly Corio Generation Kateryna Mckinnon Crown Estate Scotland Rhona Stewart Crown苏格兰地产 Nicola Scott Davidson Chalmers Stewart Maria Leyva 能源安全与净零排放部 Abigail Coskun 能源安全与净零排放部 Benedict Croft 能源安全与净零排放部 Dominic McGinley 能源安全与净零排放部 Fraser Cameron 数字三角区
案例：公众听证会 - HILLSBORO ENERGY, LLC，DEER RUN 矿山许可证续期
2 伊利诺伊州自然资源部： 3 Brian Navarrete 先生，听证官 4 Amy Wolff Oakes 女士，法律顾问 5 伊利诺伊州自然资源部 6 One Natural Resources Way Springfield, Illinois 62702 7 (217) 558-6622 brian.m.navarrete@illinois.gov 8 amy.oakes@illinois.gov
基于深度学习的脑卒中预测
摘要 中风或脑卒中是导致成年人残疾的主要原因之一。这是一种医疗紧急情况，因此尽快寻求帮助至关重要。迅速就医有助于避免问题和脑损伤。预测疾病发病率、预后和协助医生开出疾病治疗方法只是临床决策中广泛采用的众多预测方法中的几种。这种预测中风分析程序的方法是使用深度学习网络在脑疾病数据集上进行的。该模型的目标是构建一个使用卷积神经网络识别脑卒中的深度学习应用程序。还创建了三个模型来预测结果。拟议的研究使用 CT 扫描（计算机断层扫描）图像数据集来预测和分类中风。介绍 中风是全球第五大死亡原因。中风是一种非传染性感染，占所有死亡率的 11%。它是印度第四大死亡原因。医疗技术的发展使得使用机器学习预测中风的发生成为可能。机器学习算法有助于提供准确的分析和做出正确的预测。本研究使用机器学习预测了脑中风的可能性。根据所用技术的关键组成部分和获得的结果，Nave Bayes 优于其他五种分类算法，并获得了更高的准确度测量。该模型是在文本数据而不是实际大脑图像上训练的，这是一个缺点。本研究展示了六种机器学习分类方法的实施。这项研究可以扩展以纳入所有最新的机器学习技术。从 Kaggle 中挑选一个具有各种生理变量作为其属性的数据集来继续此任务。根据对这些属性的检查，做出最终预测。最初清理数据集，以便机器学习模型更容易掌握。此时，该过程涉及数据预处理。检查数据集是否有空值，并在必要时进行更新。在标签编码之后，如果需要，可以使用独热编码将字符串值转换为数字。经过数据预处理后，数据集被分为训练数据和测试数据。之后，利用新数据和多种分类技术构建模型。为了找到最精确的预测模型，需要计算并比较每种方法的准确率。当模型经过训练并正确确定后，就会生成一个 HTML 网站和一个 Flask 应用程序。在 Web 应用程序中，用户输入预测值。Flask 应用程序将 Web 应用程序与经过训练的模型连接起来。该研究经过彻底的分析后得出结论，哪种算法最适合预测中风。
深能资源有限公司
关于 2013 年《公司法》；关于第 230 至 232 条（与 2013 年《公司法》其他相关条款一并阅读）；关于 Deep Energy Resources Limited ；关于 Savla Oil and Gas Private Limited ；关于 Prabha Energy Private Limited ；关于 Deep Energy Resources Limited 与 Savla Oil and Gas Private Limited 和 Prabha Energy Private Limited 及其各自股东和债权人之间的综合安排计划；Deep Energy Resources Limited ，一家根据 1956 年《公司法》规定成立的公司，现视为根据 2013 年《公司法》成立，其注册办事处位于 12A & 14, Abhishree Corporate Park, Ambli Bopal Road, Ambli, } Ahmedabad - 380058, Gujarat, India。}
基于Yolov8的深层手球检测系统...
利用高级计算机视觉技术，例如深度学习和对象跟踪算法，手球视频中有能力的主动玩家检测功能可以自动在高速匹配中自动跟踪玩家的运动。这项创新不仅丰富了教练对球员绩效和团队动态的见解，而且还通过实时分析和增强现实增强来提高观众的参与度。在基于实践的手球视频的背景下，多个玩家经常出现，并非所有参与者都从事特定的练习或采用推荐的手球技术。本研究探讨了采用基于CNN的YOLOV8预训练模型与转移学习技术相结合的新方法，以增强手球识别。Yolov8 Architecture的高级功能是利用的，以解决玩家跟踪，球轨迹预测和复杂玩家互动中的现有差距。通过转移学习，该模型是使用特定于手球的数据进行微调的，从而在识别玩家，球和关键元素方面进行适应和专业化。该方法利用Yolov8的实时处理和多尺度分析来提高动态游戏方案的准确性，克服诸如遮挡和快速运动之类的挑战。通过将Yolov8预训练的模型与转移学习相结合，这种方法在实现全面有效的手球识别方面展现了有希望的进步，可以显着增强对玩家动态，球运动和整体游戏玩法的见解。Yolov8与转移学习的融合涉及利用Yolov8的预训练的特征来提取对象特征，然后对手球特异性数据的模型进行微调，以增强其在手球识别的背景下识别球员，球和其他基本要素的能力。我们使用751个手球场景视频的自定义数据集系统地评估了拟议的方法，该视频在培训年轻学员和男孩和男孩的年轻学员和手球学校期间捕获了[22]。测试涵盖了近60,000帧，并结合了诸如灵敏度，特异性和准确性之类的指标。结果表明，我们的方法超过了最新技术，展示了准确性的提高。值得注意的是，提出的方法表现出提高的效率，达到敏感性92.18％，特异性91.13％，精度分别为93.57％和F-评分94.33％。