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v5_update检测实验室labox_biokes-082024
1。生物探测Monkeypox病毒分子诊断试剂盒荧光PCR检验冻干2。北龙蒙基氧基病毒核酸检测试剂盒荧光PCR方法3。Sansure Biotech Monkeypox病毒核酸4。Novaplex MPOX/OPXV分析5。Allplex MPCV分析6。altonarealstar®人畜共患正托病毒pcr套件1.0 7。BioperFectus Technologies Monkeypox病毒实时PCR套件8。daan基因检测试剂盒，用于Monkeypox病毒DNA 9。上海ZJ Bio-Tech Co.，Ltd。（“ Liferiver”）Monkeypox病毒实时PCR套件10。Perkin Elmer Pkamp Monkeypox病毒RT-PCR RUO套件11。tib molbiolc Lightmix模块化正孕蒙基毒病毒
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
DNA测试及其在犯罪检测中的使用
DNA证据与证据法的其他任何专家意见一样，其证明价值可能因案例而异。如果未正确记录，收集，包装和保存DNA证据，则它将不符合法院可接受性的法律和科学要求。由于可以将极少数的DNA样本用作证据，因此在定位，收集和保存它时需要更加关注污染问题。当来自另一个源的DNA与与该病例相关的DNA混合时，DNA证据可能会污染。当某人在证据上打喷嚏或咳嗽或触摸他/她的嘴，鼻子或脸部其他部位，然后触摸可能包含要测试的DNA的区域时，就会发生这种情况。具有生物标本的展品，可以在受害者，嫌疑人，解决此案的犯罪现场之间建立联系，以确定，保存，包装和发送DNA分析。DNA对于调查目的可能更有用，而不是提高法院中任何身份的推定。参见Rahul vs Delhi，（2023）1SCC83（三名法官替补席）第36和37段。
使用机器检测驾驶员警示系统
在道路安全领域，惊人的事故和死亡率凸显了采取主动措施以减轻疲劳驾驶带来的风险的迫切需要。本期刊概述了驾驶员警觉性检测系统的创新追求，该系统旨在通过尖端技术和智能车辆的融合来减少道路事故（准确率：97.56%）。该项目的重点目标是利用计算机视觉创建一个能够实时评估驾驶员警觉性的智能系统。该方法包括从各种来源收集细致的数据、确保数据质量的预处理技术以及应用高级算法，包括支持向量机 (SVM)。实际过程包括通过面部网格模块 (MediaPipe) 使用面部标志跟踪精确计算眨眼间隔。SVM 算法以其高精度而闻名，它有助于根据超过 SVM 模型提供的阈值的眨眼时间间隔来检测困倦。这项努力的顶峰体现在开发一个强大的驾驶员警觉性检测系统。该系统不仅可作为道路安全的守护者，还标志着技术、人类福祉和负责任的驾驶实践之间的变革性结合。其成果令人信服，表明疲劳驾驶事件显著减少，从而防止事故发生并保护生命。此外，该项目的成功还通过减轻相关的财务负担，促进了个人和整个社会的经济福祉。除了技术实力之外，该项目还起到了社会催化剂的作用，提高了人们对负责任驾驶的认识，以及技术在保障道路上生命安全方面的关键作用。其可扩展性和适应性有望在各种车辆类型和行业中广泛实施。随着这本期刊的展开，它不仅描述了一项技术成就，也描述了对社会改善的承诺。它为驾驶员警觉性检测的持续进步奠定了基础，整合了机器学习和人工智能等不断发展的技术，以进一步提高道路安全性。最终，该项目体现了积极迈向未来的步伐，让疲劳驾驶引发的事故变得罕见。它证明了技术在保护道路上生命和安全性时所具有的变革潜力。
海军监视雷达的无人机探测
扩展 SCANTER 6002 功能 SCANTER 6002 雷达是全球海军舰艇的首选雷达，用于对自身和敌方资产进行水面和空中监视。凭借新增的开发功能，SCANTER 6002 雷达现在可提供更多价值和态势感知，同时仍提供所有众所周知的功能，包括 IMO 导航、直升机控制、SAR 操作、水面和低空监视。新解决方案适用于所有类型的海军、海岸警卫队和高价值商用船舶。
海军监视雷达的无人机探测
扩展 SCANTER 6002 功能 SCANTER 6002 雷达是全球海军舰艇的首选雷达，用于对自身和敌方资产进行水面和空中监视。凭借新增的开发功能，SCANTER 6002 雷达现在可提供更多价值和态势感知，同时仍提供所有众所周知的功能，包括 IMO 导航、直升机控制、SAR 操作、水面和低空监视。新解决方案适用于所有类型的海军、海岸警卫队和高价值商用船舶。
尼泊尔假新闻检测使用机器学习算法Rakshya Sharma 1，Bidhya Sharma 2，Prashikshya Baral 3，Susmita Parajuli 4
I.简介互联网通过作为新闻工作者的重要出版工具，并为查找最新新闻提供了主要来源，从而彻底改变了新闻。最近，社交网络在迅速传播新闻方面发挥了至关重要的作用，通常超过了传统媒体的速度。但是，尽管社交网络具有许多优势，但它们也带来了某些缺点。一个重要的缺点是缺乏事实核对，通常伴随着社交媒体平台上信息传播。与传统媒体不同，新闻机构雇用了坚持严格事实检查过程的专业记者，社交媒体允许任何人共享信息而无需进行任何事实检查。因此，在社交网络上流通的信息的有效性和可靠性可能会受到损害。为了减轻此问题，个人经常依靠发布和共享信息的集体努力
检测对象提供服务机器人的帮助
本主论文的工作旨在仅使用一个摄像头来构建一个简化的对象检测系统。工作建设的动机是寻求改善医院的自主导航系统，以提高药物运输到床的安全性和影响。该系统试图在医院的环境和位置标记中检测到与机器人内部地图上的位置相等的位置标记，以寻求未来自动浏览技术准确性的方法。将来有目的是将这些技术用于皇家机器人，并在医院区域内进行药物和文件的交付，因为环境中缺乏安全性并使医生能够与患者一起在床上花费更多的时间。该方法分为数字的获得和图像处理模型，仅使用一个摄像机构建距离检测算法，以及使用检测到的距离和Quatenius转换为Euler角度的标记定位。通过混淆矩阵和图形图来验证获得数字的方法，以证明图像检测的质量，并且通过比较通过实际度量获得的结果来验证距离，从而验证了开发物的质量。结论令人满意，机器人能够通过地图创建标记，通过通过相机识别对象，在接近现实的位置，获得小于半米的得分手错误率。
使用...
摘要：随着电子商务和在线交易的快速扩展，在线支付欺诈检测，付款欺诈的风险已成为企业和消费者的重大关注点。本项目着重于在线支付欺诈检测系统的开发和实施，利用高级机器学习算法和数据分析技术。通过分析交易数据，用户行为模式和上下文信息，该系统旨在实时识别和防止欺诈活动。通过数据预处理，功能工程和模型培训，该系统学会了区分合法和欺诈性交易。使用各种机器学习算法，包括逻辑回归，随机森林和神经网络，用于检测指示欺诈行为的异常和模式。评估指标（例如精确度，召回和F1得分）用于评估系统的性能，并确保其在检测欺诈交易方面的有效性，同时最大程度地减少误报。此外，该项目还探讨了实时数据流，异常检测技术和行为生物识别技术的集成，以进一步增强系统的欺诈检测能力。最终，开发的在线支付欺诈检测系统是保护企业和消费者免受财务损失并保留对在线支付生态系统的信任的关键工具。但是，这种扩展也导致了在线支付欺诈的增加，对数字支付系统的安全性和可信度构成了重大挑战。关键字：在线支付欺诈，机器学习，欺诈检测，电子商务安全，异常检测，数据分析时间监测，行为生物识别技术I引言电子商务和在线交易的快速增长为消费者和企业带来了前所未有的便利性。欺诈活动可能会导致重大财务损失，对品牌声誉的损失以及消费者信任的下降。因此，开发强大的欺诈检测机制对于保护其运营和客户群的企业至关重要。此项目旨在使用高级机器学习技术和数据分析设计和实施在线付款欺诈检测系统。通过分析大量的交易数据和用户行为模式，系统试图实时识别和防止欺诈性交易。检测过程涉及数据预处理，功能工程以及各种机器学习算法的应用，例如逻辑回归，随机森林和神经网络。这些模型经过训练，以识别指示欺诈的模式和异常，从而实现主动措施。除了传统的机器学习方法外，该项目探讨了实时数据流和行为生物识别技术的整合以提高欺诈检测的准确性和效率。使用精度，召回和F1得分等指标评估系统的性能，从而确保检测欺诈交易和最小化假阳性之间的平衡。通过提供全面且可扩展的解决方案，该项目有助于保护企业和消费者免受在线支付欺诈的侵害，最终促进了更安全的
人工智能工具正在革新威胁检测
12研究学者，3研究指南NAVSAHYADRI机构小组，工程学院NavSahyadri机构小组，印度浦那工程学院，工程学院摘要：本探索论文的目的是检查AI对AI对Cybersecurity策略的影响，通过分析当前的设计，以及即将到来的障碍，并进行了进步，并进行了挑战，并进行了挑战。印度企业在使用AI-AI-Adrounders Cybersecurity结果时会违背众多障碍。类似于勒索软件，网络钓鱼和恶意软件攻击的网络陷阱的快速扩散使网络安全在印度成为至关重要的问题，在印度，就原始网络攻击而言，该问题在第11个百科全书中排名第11。仍然，其他国家当局缺乏专业能力，莫西和协作，是有效抑制这些陷阱的重要对冲。同样，由于标准AI模型在决策过程中不断保证半透明性，因此可分解的AI（XAI）在网络安全方面至关重要，这使得在特定行为背后的逻辑变得很精致。同样，携带足够的批准图像库来培训AI模型，以在线污染AI模型，从而突出了使用AI接口来进行网络安全目的的困难。通过增强的专业能力，技能发展和XAI实施解决这些挑战对于印度协会有效地增强其网络安全防御能力至关重要。关键词 - 人工智能，威胁检测，网络安全，机器学习，自动化系统