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自主垃圾检测和收集机器人
摘要：该项目旨在开发一个旨在在室内环境（例如购物中心，公交车站和电影院）操作的自主垃圾机器人。机器人的主要目标是在浏览空间并避免障碍的同时检测和收集垃圾项目。利用传感器和图像处理技术的组合，机器人可以识别垃圾对象，并调整其在不误认为障碍物的情况下将其捡起的路径。通过采用具有成本效益的硬件组件和简化算法，我们旨在创建一个实用的解决方案，以解决公共空间中的垃圾污染，这证明了机器人技术在环境可持续发展方面的潜力。关键字：Raspberry Pi，垃圾检测，对象识别，避免障碍物，节点MCU，机器人，Arduino IDE
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
基于人工智能的 COVID-19 检测药物发现技术 ■ 120
药物发现是寻找治疗新疾病的药物的过程。它涉及靶标识别、靶标验证、先导化合物识别和先导化合物优化。识别对疾病有特定功能的蛋白质称为靶标识别。根据发明人的思维过程验证靶标称为靶标验证。针对靶标蛋白识别最佳化合物的过程称为先导化合物识别。先导化合物优化是确保化合物具有与药物相关的特性的过程。发明人必须确保所识别化合物的生物利用度、特异性和毒性。用动物测试化合物以检查化合物反应的过程称为临床前测试。图 1 解释了药物发现和开发时间表。
无人机检测技术的评估 - 新加坡
收集了包括无人机和干扰因素的数据收集测试数据。无人机数据故意多样化，以各种距离和背景为特色。无人机在遥远的地方测试了模型检测无人机的准确性，该数据的细节受到限制，而在不同背景下的无人机测试了模型对噪声的弹性。根据类似于无人机或与无人机一起发现的对象，故意选择了干扰物数据。由于在选择和标记训练数据时犯了错误，该模型测试了模型被模型中存在的类似特征和偏见误导或愚弄的倾向。在步骤1中，总共收集了12206张图像，其中包括7755张图像和分散图像，其余4451张图像。
地球卫星和空中及地面活动的探测
致谢 作者谨向瑞典航天界表示感谢；感谢瑞典国家航天委员会的 Kerstin Fredga 教授、Per Tegnér、Per Nobinder、Silja Strömberg、Lennart Nordh 博士等；感谢 Göran Johansson、Olle Norberg、Claes-Göran Borg、Peter Möller、Hans Eckersand、Peter Sohtell、Per Zetterquist、Jörgen Hartnor、Tord Freygård 以及航天工业内众多其他太空爱好者。在瑞典国防界，我要感谢国防物资管理局的 Manuel Wik、Mats Lindhé、Lars Andersson、Thomas Ödman、Björn Jonsson 和 Curt Eidefeldt；感谢瑞典国防学院的 Bo Huldt 教授邀请我为战略年鉴做出贡献；瑞典武装部队的 Anders Eklund、Anders Frost、Urban Ivarsson、Lars Carlstein、Göran Tode、Rickard Nordenberg、Ulf Kurkiewicz 和 Peter Wivstam；以及瑞典国防无线电研究所的 Bo Lithner。法国外交部（对外关系部 - 文化关系总局）提供的奖学金使我得以在 1982 年至 1983 年期间在巴黎度过了三个学期，在巴黎大学学习理论物理学和天体物理学。我还要感谢林雪平技术大学的 Torsten Ericsson 教授在我担任巴黎助理技术专员期间的指导，以及 KTH 的 Anders Eliasson 博士。还要感谢爱因斯坦和薛定谔的前学生、意大利帕维亚大学的 Bruno Bertotti 教授，他认可我在日内瓦联合国“防止外空军备竞赛特设委员会”的工作，并邀请我作为第四届卡斯蒂利翁切洛国际会议“促进核裁军 - 防止核武器扩散”的发言人。关于我在日内瓦的工作
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
行为分析在勒索软件检测和预防中的作用
勒索软件攻击的威胁不断升级，这突显了有效检测和预防策略的迫切需求。传统的安全措施虽然有价值，但通常在识别和缓解复杂的勒索软件威胁方面差不多。本文探讨了行为分析与勒索软件防御机制的整合，提出了从基于签名的基于行为的检测方法的范式转变。通过分析用户和系统行为的模式，行为分析可以为勒索软件活动的微妙指标提供更深入的见解。本研究研究了各种行为分析技术，包括异常检测，机器学习算法和启发式方法，以及它们在识别勒索软件早期迹象方面的功效。它还解决了与行为分析相关的挑战，例如高误报率以及对不断发展威胁的持续适应的需求。通过对当前方法论和案例研究的综述，本文强调了行为分析的潜力，以增强勒索软件检测和预防，从而提供了更具动态和弹性的网络安全方法。
1 引言 2 量子检测理论概述
因此，量子干扰素通过来自密度操作机的非对角线元素的存在。在最佳检测器的情况下，从测量过程中逐渐加成了异构元素。如果可以交换密度运算符和最佳检测运算符的符号，那么我们可以解释出最佳检测操作员的物理含义是量子干扰。