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一种新颖性检测分类方法
新颖性检测技术是一种概念学习方法，其通过识别概念的正实例而不是区分其正实例和负实例来进行。因此，新颖性检测方法需要很少的负训练实例（如果有的话）。本文介绍了一种特殊的新颖性检测分类方法，该方法使用基于 [Gluck & Myers，1993] 海马模型的冗余压缩和非冗余区分技术，海马是大脑中与学习和记忆密切相关的部分。具体而言，这种方法包括训练自动编码器在输出层重建正输入实例，然后使用该自动编码器识别新颖的实例。训练后可以进行分类，因为预计正实例将被准确重建，而负实例则不能。本文的目的是将实现该技术的系统 HIPPO 与 C4.5 和前馈神经网络分类在几个应用上进行比较。
生命探测空间仪器
空间生命探测仪器 3 学分，字母或 S/U 评分 讲师 Christopher E. Carr 博士，助理教授 Daniel Guggenheim 航空航天工程学院和地球与大气科学学院 cecarr@gatech.edu 617-216-5012（手机；仅用于发短信） Richard O. Sarria (AE)，研究生助教 rsarria3@gatech.edu 404-721-3640（手机；仅用于发短信） 如何联系我们：我们希望尽可能地方便您联系。如果您需要联系我们，请先查看：1) 本教学大纲，2) Canvas 网站上的常见问题解答，3) 在美国东部时间 (ET) 上午 8 点至晚上 10 点之间通过短信联系我们，或 4) 发送电子邮件给我们，回复可能需要 24 小时以上。 办公时间 为确保我们已登录，请先通过短信 ping 我们并让我们知道您要来。我们将举行虚拟办公时间（周二下午 2 点至 2 点 45 分，理查德；周五下午 1:20-2 点，克里斯）。同步课堂活动时间周二/周四下午 12:30-1:45，指定房间：Skiles 314 à我们已移至 Guggenheim 244。课程描述本课程将涵盖空间仪器开发的跨学科基础，重点是寻找地球以外的生命。在特定任务场景中，将介绍样品分析的非接触式和破坏性方法，包括流体处理，以及检测我们已知和不知道的生命的分析方法。将解决环境和工程挑战以及常见的解决方案；示例包括自主性、抗辐射性、热控制和数据分析方法，如机器学习。小组项目将涉及修改、构建或建模生命检测仪器或支持硬件。注册受许可证限制。请联系课程讲师了解更多信息。课程主题与目标 • 天体生物学与原位生命探测方法 • 空间仪器开发过程：从任务科学到飞行硬件 • 行星保护与污染控制 • 样品询问的非接触分析方法 • 样品分析的破坏性方法 • 样品处理与流体学 • 热环境与调节 • 抗辐射：硬件、软件、试剂 • 空间仪器的虚拟原型设计 • 空间仪器的快速原型设计 • 电气系统与控制 • 机器学习与自主性 • 潜在的特别主题：
使用 CRISPR-Cas12a 进行可编程 RNA 检测
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 1 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.01.29.525716 doi：bioRxiv 预印本
检测驾驶舱任务？- PLOS
本研究的目的是检查在复杂的错误检测驾驶舱任务中专业知识、表现和注视行为之间的关系。24 名飞行员和 26 名非飞行员从飞行员的角度观看视频剪辑，并被要求检测驾驶舱仪表板中的故障。与非飞行员相比，飞行员检测到更多故障仪器，在仪器上的停留时间更短，进行了更多转换，更频繁地访问与任务相关的区域，并且在仪器之间的区域停留更长时间。这些结果为解释专家表现的潜在过程的三种理论提供了证据：长期工作记忆理论、信息减少假设和图像感知的整体模型。此外，一般注意力技能的结果表明，与非飞行员相比，飞行员在全局和局部信息处理之间切换的能力更强。综上所述，结果表明，凝视行为以及其他通用技能可能提供有关潜在过程的重要信息，可以解释专业飞行员在飞行过程中的成功表现。
自动交通标志检测和...
关键词：移动激光雷达，图像，交通标志，胶囊卷积网络，高阶胶囊特征 摘要：本文提出了一种从移动激光雷达数据和数字图像中检测和识别交通标志的方法，用于智能交通相关应用。交通标志检测和识别方法包括两个步骤：首先从移动激光雷达数据中提取交通标志兴趣区域。接下来，通过卷积胶囊网络模型从多传感器移动激光雷达系统同时采集的数字图像中识别交通标志。实验结果表明，所提出的方法在检测三维点云中的交通标志和识别二维图像上的交通标志方面都获得了有希望、可靠和高性能。
基于图像的压力检测-IJRPR
当今快节奏的世界，压力已成为影响精神和身体健康的普遍关注。检测和管理压力的能力对于维持健康的生活方式至关重要。使用卷积神经网络（CNN）移动网络基于图像的压力检测是一个切削障碍项目，它利用深度学习的力量来解决这一关键问题。这种创新的项目将计算机视觉和深度学习技术结合起来，专门利用移动网络架构，以实现非系统构建，并有效地使用了效率。通过分析通过图像或视频捕获的面部表情和生理提示，CNN移动网模型可以准确识别个体的压力水平。这种方法具有许多优势，包括实时监视和可扩展性。
使用...
1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。 摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。 该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。 利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。 计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。 这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。 主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。 使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。 数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。 图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。 使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。转移学习技术为垃圾分类任务优化了这些模型。分类涉及使用使用优化算法（如随机梯度下降（SGD）和ADAM）进行标记的数据训练改良的CNN模型。诸如非最大抑制（NMS）之类的后处理技术解决了生产预测并消除重复的信号。实验结果证明了该算法在准确分类和识别废物类型方面的有效性，从而对废物管理工作产生了重大贡献。未来的研究指示包括实时实施，可伸缩性以及与机器人系统的集成，用于工业和城市环境中的自主废物管理。关键字：计算机视觉，CNN模型，Python，Yolo模型，优化铝制。
