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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。
lix.pure slc在一眼检测区域中所有优点
lix.pure SLC提供了基于雷达的运动检测，对行人，周期和车辆具有集成的调光控制和无线网络。该传感器是一个紧凑的插件系统，用于脚和循环路径，停车场和交通缓慢。朝下的Zhaga插座上的简单附件使动态照明控制特别容易。
直接从痰液中直接检测结核病检测的流线型护理点crist测试
直接从痰液中直接从痰液中检测到结核病检测的流线型护理点测试。 5,6，Padmapriya Banada 2，＃，Yingda L. Xie 2，＃，Cameron Myhrvold 1,7,8,9，＃，＃，†1普林斯顿大学分子生物学系，普林斯顿新泽西州，新泽西州普林斯顿大学，08544，美国08544，美国，美国2公共卫生研究所，新吉尔特吉尔特尔医学院，新吉尔斯医学院，新泽西州，新泽西州，新泽西州。 Epidemiology of Microbial Diseases, Yale School of Public Health, New Haven, Connecticut, United States of America 4 Pulmonary, Critical Care, and Sleep Medicine Section, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut, United States of America 5 Centro Internacional de Entrenamiento e Investigaciones Médicas (CIDEIM), Cali, Colombia 6 Universidad Icesi, Cali, Colombia 7 Department of Chemical and Biological工程，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学，美国08544，美国8 Omenn-Darling Bio Giogineering Institute，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学，新泽西州，08544，美国9美国，普林斯顿大学，普林斯顿大学，普林斯顿大学，新泽西州，新泽西作者同样贡献＃这些作者同样贡献†相应的作者：cmyhrvol@princeton.edu摘要结核分枝杆菌（MTB）是对全球健康的主要威胁，每年造成超过100万人死亡。我们试图开发一种基于CRISPR的等温测定法，再加上兼容，直接的样品处理技术，用于护理点。为了阻止病例的潮流并最大程度地提高了早期干预措施的机会，迫切需要在资源不足的地区负担得起，简单的结核病诊断手段。在这里，我们将重组酶聚合酶扩增（RPA）与CAS13A和CAS12A相结合，以创建两个并行的单锅测定，它们检测MTB的两个保守元素（IS6110和IS1081）和一个内部对照人类DNA。这些测定显示与横向流相兼容，并且很容易冻干。我们的最终测定在痰液中的各种细菌载荷（10 5至10 2 CFU/mL）上表现出敏感性。对于M. Bcg的M. Bovis bcg的M. BCG，测定法检测限为69.0（51.0 - 86.9）CFU/ML的MTB菌株H37RV为MTB菌株H37RV和80.5（59.4 - 101.6）CFU/ML。我们的测定法没有针对广泛的细菌/真菌分离株的交叉反应性。对13个盲痰样品的临床测试显示，与培养物相比，100％（6/6）的灵敏度和100％（7/7）的特异性。我们的测定法在临床样品中表现出与微生物黄金标准，结核病培养以及对核酸最先进的GenExpert MTB/RIF Ultra的敏感性。这项技术以快速且强大的格式简化了从样品提取到测定读数的诊断，这使其成为结合放大和检测的第一个测试，同时与横向流动和冻干兼容。
光子计数检测器CT用于肝病变检测 - ...
目的：这项研究的目的是评估来自光子计算检测器的最佳能量水平（VMI）的最佳能量水平，用于计算出的探测器（CT），以检测肝脏病变作为幻影大小和辐射剂量的函数。材料和方法：在120 kVp的双源光子计数检测器CT上成像拟人型腹部腹部幻影和病变。使用了五个具有病变到背景的损伤，差异为-30 HU和-45 HU，使用了+30 HU和+90 HU的3个损伤。病变直径为5 - 10毫米。环以模拟中型或大型患者。中等大小的体积CT剂量指数分别为5、2.5和1.25 MGY，大小分别在5和2.5 mgy中成像。每个设置的年龄为10次。对于每个设置，VMI从40到80 KEVAT 5 KEV增量进行重建，并以4（QIR-4）的强度水平的量子迭代重建重建。病变的可检测性作为面积，其高斯通道差异为10个。结果：总体而言，在65和70 keV处发现最高可检测性，用于在介质和大型幻影中的损伤和高肌电损伤，而与辐射剂量无关（AUC范围为0.91 - 1.0，培养基为0.91 - 1.0，分别为0.94 - 0.99，分别为0.94 - 0.99。最低的可检测性在40 keV处发现，而辐射剂量和幻影大小（AUC范围为0.78 - 0.99）。在40 - 50 keV中，可检测性的降低更为明显，而降低辐射剂量时，可检测性的可检测性降低是40 - 50 keV。在相等的辐射剂量下，与中型幻影相比，大尺寸的检测随VMI能量的函数差异更强（12％vs 6％）。结论：VMI能量之间不同幻像大小和辐射剂量的VMI能量之间的低阳离子和超霉菌病变的可检测性不同。
使用超声传感器的360度雷达
8 School of Management 1 Annamacharya Institute of Technology and Sciences, 2 Coolsoft LLC, 3 Sree Saraswathi Thyagarajan College, 4,5 Shri Nehru Maha Vidyalaya College of Arts and Science, 6 Kaamadhenu Arts and Science College, 7 Sree Narayana Guru College, 8 BBD University Abstract: This paper explores an advanced solution for enhancing quality control in Printed电路板（PCB）制造是通过集成Yolo（您只看一次）对象检测算法的制造。该系统具有传送带，直流电动机和高分辨率摄像头，用于实时识别和移动PCB上缺陷的定位。Yolo算法过程捕获了图像，有效地识别了各种缺陷，例如焊接问题和组件未对准。通过传送带和直流电动机之间的无缝集成来实现对检查过程的精确控制，从而提高了缺陷检测的速度和准确性。识别缺陷后，该系统包括一种机制，可以将有缺陷的PCB与生产线分开。有缺陷的PCB通过传送带将其改编为指定区域，以确保在制造过程中仅进行高质量的PCB。这种自动化方法可降低人类干预，可显着提高生产效率，降低制造成本并提高整体PCB质量。所提出的系统展示了尖端图像处理技术与强大的机械组件之间的协同作用，为PCB制造关键字中的缺陷检测和隔离提供了全面的解决方案：PCB，DC发动机，PCBIONS，PCBIONS，机器学习，机器学习，工业，缺陷。
基于纳米材料的牙周炎检测生物传感器的最新进展
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
通过AI
人工智能（AI）的快速演变引入了网络犯罪调查和欺诈检测的变革性可能性，从而提高了准确性，效率和适应性。功率工具，例如机器学习算法，自然语言处理和计算机视觉，为检测欺诈活动，追踪数字证据并确定各种平台的异常行为提供了强大的解决方案。本章探讨了AI在数字取证中应用，讨论关键方法，挑战和案例研究的基本技术，这些技术说明了AI在打击网络犯罪中的作用。重点是AI技术如何支持执法方面，以识别复杂的欺诈计划，进行预测分析并适应不断变化的网络威胁。此外，我们解决了与AI驱动的监视和调查过程有关的道德和隐私问题，强调了对利用AI进行预防犯罪的平衡方法的需求。本章为网络安全专业人员，数字取证专家和执法机构提供了有效部署以抵消欺诈和安全数字生态系统的有价值的见解。
在UAM螺旋桨缺陷上检测声学异常
1。Juho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.comJuho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.com
在UAM螺旋桨缺陷上检测声学异常
1。Juho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.comJuho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.com
教育领域的基于人工智能的面部识别和检测技术
在当今快节奏的世界中，各种系统中自动化和效率的需求已变得至关重要。这样一个领域是出勤管理，该领域传统上依靠手动或基于卡的方法，这两者通常都耗时且容易出现错误。这些方法可能导致不准确，管理不善或操纵出勤记录。此外，诸如代理出勤率（其他人代表他人的出勤率）之类的问题进一步使过程变得复杂。随着AI和计算机视觉技术的兴起，这些问题现在可以通过自动化和安全的解决方案有效地解决。基于AI的出勤系统，由面部识别技术提供支持，为这些问题提供了更有效，准确和防篡改的解决方案，从而确保了出勤跟踪的透明度和可靠性。该项目旨在开发这样的系统，以利用面部识别来准确识别个人并实时记录其出勤率，从而降低与传统方法相关的风险。