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糖尿病的新型混合深度学习模型...
被称为糖尿病性视网膜病的进行性眼科疾病仍然是全球失明的主要原因。有效的治疗和预防视力丧失需要迅速而准确的DR检测。深刻的学习程序在临床图片检查中表现出了非凡的承诺，在本文中，我们提出了一个混合模型，该模型加入了卷积大脑组织（CNNS）和重复性脑组织（RNN）的质量，以进一步发展Dr Discovery精确性。拟议的跨界深度学习模型涉及三个主要阶段。首先要采取的前进性，以这种方式以这种方式来升级眼底图片的质量和差异化，以取决于该模型消除基本亮点的能力。之后，使用残留的CNN来从已经处理的图像中提取特征。残留的CNN在捕获各种级别的亮点方面是备用的，并且此阶段使模型能够成功从信息图片中获得歧视性元素。随后的阶段包括将RNN纳入模型。rnns非常适合分析医学图像中的顺序模式，因为它们非常适合处理顺序数据和捕获时间依赖性。由于RNN的包含，该模型从底底图像序列中提取时间信息的能力提高了其识别早期DR进展符号的能力。混合模型的体系结构促进了空间和时间信息的融合，从而实现了更全面，更准确的DR诊断。1。第三阶段和最后阶段围绕着表征任务，在该任务中，完全关联的大脑网络被用来破译过去阶段分开的亮点，并将图片订购为各种DR的严重程度。关键词：糖尿病性视网膜病，深度学习，混合模型，检测，视网膜图像。引言糖尿病性视网膜病（DR）是一种退化性眼部感染，是糖尿病的结果。对视网膜中血管的损害，眼睛背面的光敏组织是其独特的特征之一。每当未经处理的情况下，DR都会导致严重的视力不幸甚至视觉缺陷[1] [2]。非增殖性糖尿病性视网膜病（NPDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是糖尿病性视网膜病的两种基本类型[3] [4]。在NPDR的开始阶段，视网膜中的静脉虚弱，并开始溢出液体或血液。但是，PDR是一个更高级的阶段，其中视网膜的表面开始发芽新，
制造业中的碳核算状态 - 扫荡
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金融中的碳核算状态 - 扫荡
2021年3月：实施了1级披露。2021年12月：公司遵守主要不利影响（PAI）声明要求的截止日期。2022年7月：2级监管技术标准（RTS）生效。2023年1月：第8条和第9条产品的第一份年度报告。2024年1月：欧洲监督当局（ESA）要求的进一步完善和整合披露标准。
数字经济增强项目，深...
t emers t recrention of Procurothing S Pecialist（PS）A。b ackground信息技术和电信部（MOIT＆T）与NADRA，NITB，IGNITE和BOI和BOI合作，打算启动价值7800万美元的数字经济增强项目（DEEP），并于2023年4月6日批准了ECNEC，并由IDA融资的世界银行资助。该项目旨在将关键的公共服务和重要注册表数字化，以从孤立的方法过渡到更整合的服务交付。nadra已被选为实施深度项目的两个子组件，即国家数据交换层的设计和建立，并构建用于数字身份验证和可验证凭证（数字ID/ Vaults）的生态系统。B.咨询目标的目标是采购专家（PS）负责管理深层采购活动，并作为该项目下所有采购事项的焦点。现任者将负责管理项目的整个采购周期，包括采购计划和监控，准备投标文件，评估投标，合同准备和PPSD的准备。PS将与Moit＆T和世界银行密切协调，并确保遵守世界银行采购指南和法规以及PPRA规则。作为该领域的专家，采购专家将提供高质量的采购建议，以保持最高的诚信和道德标准。C.范围和责任，采购专家将负责； 1。管理端到端的采购周期
数字经济增强项目 - DEEP
B. 项目描述 数字经济增强项目（DEEP）旨在根据2018年数字巴基斯坦政策，提高政府开发关键数字公共基础设施（DPI）服务的能力，以支持该国的数字经济和社会，该政策呼吁建立一个全面的、全政府的企业架构，并整合政府服务和系统。该项目将支持DPI的发展（包括负责任的数据交换、数字认证和可验证凭证）和公共服务的数字化（包括通过新的国家门户网站提供这些服务），这将改善服务、经济机会和社会保障的可及性和交付。它还将增强该国面对潜在冲击（如流行病和反复发生的气候灾害）的恢复力和适应性，使政府能够更快、更有效地提供现金和其他紧急援助。除公民服务外，DEEP 还将支持：（1）建立所有联邦和省级商业 RLCO 的目录，并提出简化、精简和改进现有投资和运营业务监管要求的建议；子组件 (2)：设计和开发 PBP，作为托管所有数字化和可用 RLCO 的接口；子组件 (3)：支持政府、省级和地方实体实现监管审批数字化；子组件 (4)：制度化改革进程，探索财务和机构可持续性以及 PBP 的管理和升级；以及 (5)：组织沟通和变更管理活动，以过渡到 PBP，并传播有关 RLCO 在线审批可用性的信息。B. 咨询目标 经理 NDEL 将协助数字化转型专家 (DTS) 设计和开发国家数据交换层，用于：
混合AI模型：将符号推理与深度学习进行复杂决策 -
Aditya Mehra独立研究人员摘要：在这项研究中，作者研究了整合符号和深度学习方法的实施，以开发混合AI系统以改善复杂的决策。常规AI方法区分了基于一阶逻辑的符号推理，基于符号逻辑的系统和基于数据的系统的神经网络。每个都有其优势和局限性。也值得注意的是，符号AI很容易解释，并且可以有效地处理结构化知识。同时，深度学习擅长处理大量非结构化数据和识别模式。因此，该研究的重点是开发两种方法的合并模型，其合并将提供更大的优势，并在与决策相关的任务中提供更好，更有效的解决方案。显然，研究对AI的贡献是显而易见的。首先，它试图将符号推理与深度学习与一个弥补另一个弱点的优势联系起来，包括在深度学习中缺乏可解释性和符号系统中极端形式主义。提出的方法涉及通过新的建筑方法创建和应用符号/语义和深度学习的双重AI架构。符号推理组件是基于规则的系统。我们将符号推理组件作为基于规则的系统实现。我们将深度学习组件作为神经网络创建。这些组件可以在一个整体系统中清楚地相互交互。几个重要的发现表明，与基于符号思维或深度学习的决策模型相比，用于决策的混合AI模型可提供更好的决策精度。集成有助于改善结构化和非结构化数据的处理，从而提高系统结果的可靠性。此外，还有更好的解释性；符号推理部分可以解释为什么做出这样的决定，并且对新的和复杂的问题具有增强性。这项研究的后果突出了在应用程序和财务等特定领域开发的关键领域，在这些领域中，做出正确且易于解释的决策至关重要。AI的主要问题是考虑准确性的解释；混合模型提出了随后开发AI系统的可能方向。因此，本研究为进一步研究其他混合结构提供了方向，增强了整合方法，并将提出模型的使用扩展到其他决策问题。
对双重疼痛的调查
nuri.dudak@amasya.edu.tr摘要车辆是重要的发明，可以极大地改善人类生活的各个方面，并在几乎每个领域找到使用。一旦将工具引入了人类的存在，它们就可以节省时间，并且是复杂或无法通过人类权力来完成的任务。可以在诸如车辆分类和逃脱驾驶员的跟踪之类的情况下使用。在品牌和模型的帮助下跟踪车辆将为交通官提供独特的信息。此外，可以将不同尺寸和功能功能的车辆引向不同的车道。本研究研究了基于Yolov8（您只看一次版本8）的使用，并评估其对车辆品牌和模型分类的性能。yolov8在对象检测领域被称为一种有效方法，在本研究中用于对车辆的品牌和模型进行分类。在分类中，达到了94.3％的分类精度。关键字：车辆构成和模型识别，深度学习，Yolov8，分类
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。
ISA CTEEP 案例研究
摘要：将储能系统整合到电网中对于应对可再生能源的间歇性和提高系统可靠性至关重要。然而，电池储能系统在运行和维护过程中面临着与安全性和可靠性相关的严峻挑战。因此，本研究基于全球事故和拉丁美洲最大的电力传输集团之一 ISA CTEEP 的案例研究，研究了 BESS 的故障分析和预防性维护策略。强调了内部电池温度管理和早期检测热事件的重要性，以及持续加强安全和法规的必要性。此外，还提出了使用内部阻抗监测作为这些系统预测性维护的一种有前途的技术。最后，这项工作还解决了数据稀缺和事故报告缺乏标准化等挑战，强调需要制定全面的指导方针来促进这些系统在电力基础设施中的安全性和可靠性。该研究旨在促进对这些系统的理解和实践，推动其可持续和安全的采用。