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文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。
纳米电子电路中基于学习的基于学习的故障检测
在纳米电子的快速前进的领域中的摘要，确保电路的鲁棒性对于可靠的性能至关重要。这项研究解决了使用深度学习技术在纳米电子电路中有效检测有效故障检测的关键需求。引言概述了纳米电子电路的增加的复杂性以及对断层易感性的相应上升，这强调了高级故障检测机制的必要性。手头的问题涉及在高度紧凑和复杂的纳米电子电路中识别断层的固有挑战，在这些断层中，传统的故障检测方法通常不足。突出了研究差距，强调缺乏根据纳米电子的特定挑战量身定制的可靠故障检测解决方案。为了弥合这一差距，我们的方法利用了深度学习的力量，采用神经网络来学习复杂的模式，指示纳米电子电路中的故障。该方法涉及开发一个综合数据集，该数据集可捕获各种故障场景，从而确保模型对现实情况的适应性。使用此数据集对神经网络进行了训练，从而可以辨别出信号潜在故障的微妙变化。结果介绍了提出的基于深度学习的故障检测系统的功效，与传统方法相比，准确性有显着提高。该系统不仅以高精度识别已知的故障，而且还具有出色的检测新故障的能力，展示了其对纳米电子电路体系结构不断发展的适应性。关键字：纳米电子，故障检测，深度学习，神经网络，鲁棒性
汽车零件的智能裂纹检测系统
汽车零件中的裂纹检测确保车辆安全性，可靠性和耐用性。传统的裂纹检测方法在很大程度上依赖于手动检查或非破坏性测试（NDT），这可能无法有效地识别小型，表面级别或隐藏的裂纹。随着人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉（CV），图像处理和光检测传感器技术的快速进步，智能裂纹检测系统（SCDS）正在作为对此问题的有效，自动化的解决方案。本文回顾了应用于汽车零件的智能裂纹检测系统的当前方法，技术，挑战和未来方向，重点是实时监控，基于AI的裂纹分类以及与IOT启用的诊断系统集成。
检测技术
在盈利能力方面，已经取得了更多的DT，但在盈利能力方面已经实现了强劲的一年，尽管收益增长可能不再继续如此陡峭，但由于MBU，仍然有潜力。收益的收益现在更具挑战性，没有销售增长DT的3160万欧元收入与32000万欧元/3150万欧元的EVLI/CONS一致。估计，相对于480万欧元/520万欧元的EVLI/CONS，EBITA的520万欧比塔也不是一个大惊喜。估计。第四季度EBITA提高了060万欧元/Y/y，这是由提高生产率和持续有利的销售组合（相对于MBU的较高份额）驱动的。dt已经在一段时间前已经实现了成本降低，因此在我们看来，EBITA在第1季度的25年代可能不会进一步增长，因为SBU市场限制的临时问题在SBU市场限制增长范围内，但是我们相信，从第2季度开始，预期的双位数字增长应再次有助于盈利能力，以提高每季度几乎100万欧元。进一步的增长应从25 Q5 Q2'25提高收益，预计美国关税不会显着干扰业务（在美国没有本地探测器制造），至少只有将其保留在当前拟议的规模之内。SBU销售的块状性质意味着该单元可能是第1季度后增长最快的一个，而在我们看来，在漫长的凉爽时期长期表明，在近年来，在近年来，MBU市场迹象（在中国的增长和超越）之后，DT持续了很多季度的增长，这表明DT具有现实的机会。我们估计DT今年增长了9％，这应该有助于收益增加2-3m欧元（左右15％），因为费用主要由例如印度和一般资本支出的地点并不高。的收益倍数仍然很低，我们估计DT的EBITA利润率今年增加了约100bps，并且下一年，假设顶级线继续以中高的单位数率增长。dt现在在我们的25 fy'25估计值上重视12x eV/ebit，相对于同行而言，该估计值仍然是低倍数。近年来最大的收入收益率最大的收益现在已经落后了，但是DT似乎很明年，尤其是如果MBU在过去几年中挑战时开始加快步伐。dt仅重视10x eV/ebit。我们保留了17.0欧元的TP并购买评级。
使用...进行网络欺凌检测和分析
摘要。随着网络使用率的提高以及允许用户参与虚拟网络等团体，黑客行为也随之增多。网络虐待是一种新型骚扰，随着网络社区的普及，这种骚扰行为最近变得越来越普遍。它倾向于在网络群体中发送包含诽谤性指控或口头骚扰某人的消息。只有当现代文明认识到骚扰的真正含义时，无数的隐藏受害者才会继续受苦。关于网络欺凌的研究有很多，但没有一项能够提供可靠的解决方案。通过创建一个可以识别和阻止与欺凌相关的传入和传出通信的模型，我们在项目中解决了这个问题。通过在经过仔细注释的开源数据集上采用监督分类技术，我们希望为这项工作提供词汇基线。我们使用了逻辑回归的机器学习算法。我们的模型对消息进行分类，无论其是否是欺凌。
轮椅跌倒检测
跌倒是轮椅使用者可能遭遇的最坏情况之一。随着越来越多的人使用轮椅，跌倒检测设备的需求也日益迫切。由于传感器网络和物联网 (IoT) 的快速发展，人机交互与传感器融合已被视为解决跌倒检测问题的可行方法。本研究提出了一种防止轮椅跌倒的装置。这种轮椅跌倒检测系统的想法是确定用户的位置或算法的位置是否表明可能跌倒。本研究中最重要的因素是能够识别轮椅使用者的动作，以确定他们何时需要亲人或护理人员的帮助。该计划声称，通过检测一个人的跌倒情况并通过安全应用程序通过电子邮件提醒他们，它可以在紧急情况下协助提供帮助。如果发生任何严重损害，它可以帮助避免可能危及生命的危险。该系统的组件 - 一个可配置为调节每个电路及其功能的 6 轴 MPU6050 陀螺仪/加速度计传感器和一个 ESP8266 NodeMCU wifi 模块 - 允许产品尽可能远地连接到 Blynk 应用程序和控件。
使用图像处理的假货币检测
假冒货币是全球经济体面临的重大问题，造成了财务损失并破坏了对金融系统的信任。随着印刷和成像技术方面的快速进步，造福者能够以很高的精度复制货币。要应对这一日益严重的挑战，可靠和高效的检测假货币的方法至关重要。图像处理是计算机视觉的子集，为假冒货币检测提供了有希望的解决方案。它涉及分析和处理货币的数字图像，以识别将真实笔记与伪造符号区分开的模式，纹理和其他不同特征。通过利用现代图像处理技术，例如边缘检测，特征提取和模式识别，假冒检测系统可以实现高精度和效率。该项目着重于开发使用图像处理技术来识别假货币的系统。系统捕获货币笔记的图像并处理它们以提取关键特征，例如水印，微印，颜色模式和全息图。然后将这些特征与预定义的真实性验证标准进行比较。
BES Lite电池安全电解质检测器
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