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型号 682C05 轴承故障检测器安装...
维修和保养 PCB 通过其对 PCB 销售的所有 Platinum Stock 产品提供“终身保修”以及对所有其他 PCB Stock、标准和特殊产品提供有限保修，保证客户完全满意。由于我们的传感器和相关仪器的复杂性，不建议进行现场维修和维护，如果尝试进行现场维修和维护，将使工厂保修失效。除了常规校准和电池更换（如适用）外，我们的产品无需用户维护。使用不会损害结构材料的溶液和技术清洁电连接器、外壳和安装表面。在非密封设备附近使用液体时要小心。只能用湿布擦拭此类设备 - 切勿浸湿或浸没液体。如果设备损坏或停止运行，我们的应用工程师将全天候为您提供故障排除支持。请致电或发送电子邮件，告知型号和序列号以及问题的简要说明。校准 必须对传感器和相关仪器进行常规校准才能保持测量精度。我们建议每年校准一次，在暴露于任何极端环境影响后或在任何关键测试之前进行校准。PCB Piezotronics 是一家通过 ISO-9001 认证的公司，其校准服务由 A2LA 认证为 ISO/IEC 17025，可通过 NIST 完全追溯到 SI。除了标准校准服务外，我们还提供专门测试，包括：高温或低温下的灵敏度、相位响应、扩展高频或低频响应、扩展范围、泄漏测试、静水压力测试等。有关更多信息，请联系您当地的 PCB Piezotronics 经销商、销售代表或工厂客户服务代表。
使用深度学习检测脑卒中
脑卒中是一种严重的疾病，需要尽快发现才能有效治疗并避免其严重后果。本研究提供了一种基于神经网络的新型脑卒中识别方法。建议的系统利用深度学习技术来评估医学成像数据，特别是磁共振成像 (MRI) 扫描和结构化数据，以便尽早准确地检测与中风相关的问题。该研究的神经网络架构旨在自动识别输入 MRI 图片中的相关元素。该算法通过对包含中风和非中风病例的大量数据集进行训练，学习复杂的模式和暗示中风存在的细微变化。卷积神经网络 (CNNS) 和人工神经网络 (ANN) 用于使模型能够提取具有空间层次结构的特征，从而使模型能够识别数据集中的详细信息。以提高模型的泛化能力。接下来，对中风数据集进行微调，以帮助模型适应中风相关模式的独特特征。为了避免过度拟合，通过使用正则化和复杂的优化技术来增强训练过程。
J-PET检测器方法用于测试在正式硝基歼灭中的CP对称性∗
正电子是一个合适的Leptonic系统，用于测试电荷 - 比值（CP）离散对称性，涉及来自正质稳定（O-PS）灭绝的光子矩相关的相关性。由于真空极化而导致的最终状态中的光子 - 光子相互作用可能模仿CP对称违反10-9的顺序，而根据标准模型预测，弱相互作用效应导致违反10-14的顺序。到目前为止，O-PS衰减中CP对称违规的实验限制设置为10-4的水平。J-PET检测器的独特特征之一是它可以在没有磁场的情况下测量an灭光子的极化方向。J-PET检测器可通过寻找可能的非零期望值值来探索离散的对称性，该对称性ODD操作员是由Ortho-positronium and Mommentum和Mommentum的旋转以及γ（γ）量子的极化向量构建的，这是由O-PS ennihilation产生的。In this work, the J-PET de- tector experimental and analysis method to improve the sensitivity level at least by one order for CP discrete symmetry studies in the o-Ps decay via symmetry odd operator ( ⃗ϵ i · ⃗ k j ) , where ⃗ϵ i and ⃗ k j are reconstructed polariza- tion and momentum vectors of photons from the o-Ps decays, respectively, will be presented.
通过胸部上的机器学习增强结核病检测
摘要：结核病（TB）是当今最致命的疾病之一，是由结核分枝杆菌引起的，主要影响肺部，通常会利用弱化的免疫系统。TB构成了重大威胁，如果未被发现，死亡率升级会升级。为了应对这一挑战，已经出现了各种计算机辅助的诊断方法，利用机器学习，尤其是图像处理中的深度学习。通过分析胸部X射线，这些技术旨在提供更准确，及时和可靠的诊断。最近的研究表明，基于机器学习的方法可以超越手动诊断，从而提供卓越的准确性。值得注意的是，数字图像处理（DIP）在生物医学研究中已获得突出。利用图像处理，支持向量机（SVM）模型可以有效地对指示结核的肺部异常分类。这项研究的主要重点是通过实施在胸部X射线图像上训练的机器学习模型来检测结核病。关键字 - 结核分枝杆菌，数字图像处理（DIP），机器学习，深度学习，支持向量机（SVM）
AI驱动的威胁检测和响应-DL Press
摘要研究论文深入研究了人工智能（AI）在革新网络安全中的变革性作用。本研究检查了网络安全局势中AI的历史背景和演变，强调了其重要性和范围。文献综述仔细检查了传统的威胁检测方法，AI驱动的模型，并确定了当前研究中的差距。理论基础阐明了AI和机器学习概念，而方法论概述了研究设计，数据源，AI算法和评估指标。本文探讨了AI在威胁检测和响应中的作用，包括机器学习模型和事件响应工作流程。挑战包括道德考虑因素，技术局限性，偏见和AI模型中的潜在漏洞。未来的方向突出了新兴趋势，并为进一步的研究提供了建议。最终，本文强调了AI的关键转变带来了网络安全，应对威胁并塑造国防机制的未来。关键字：人工智能（AI），网络安全，威胁检测，威胁响应，机器学习，范式移动，进化介绍网络安全的背景和背景：数字技术的扩展实际上改变了当前生活的每个部分，催化了网络纤维范围内的外观变化。随着相互联系的框架的显着发展，危险场景果断地发展起来，在网络危险的复杂性和复杂性上露出了令人不安的洪水。研究的目标鉴于这种始终发展的数字里程碑，人工智能（人造智能）已成为一种开创性的力量，从而重塑了传统的警卫组件，以抵御网络危险[1]。基于计算机的智能，包括AI和深刻的学习子集，已经为其通过其多功能性和先见优先能力来支撑网络安全估算的能力获得了重大考虑。研究的动机：网络危险的复发和多方面设计的提高和多方面的设计推动了针对网络安全的创造性和积极主动方式的关键要求。发生的事件像2009年的Conficker Worm穿透了基本的行政基础，以及现代恶意软件攻击的洪水突出了尖端防护系统的基本[2]。此外，在全球紧急情况下遥远的工作弱点引起的范式转变强调了能够迅速识别和应对散发危险的多功能保护的关键。这需要对人工智能在维持网络安全措施方面的工作进行更近的评估，从而推动灵感推动这一探索。
使用机器学习技术检测僵尸网络攻击的综合ID，Ayad Barsoum St. Mary's University，圣安东尼奥，德克萨斯州
摘要 - 在当代网络威胁的景观中，僵尸网络攻击是一种普遍存在的不断发展的威胁，要求复杂的对策。本文提出了利用先进的机器学习技术来阻止僵尸网络入侵的入侵检测系统（IDS）的全面发展。该IDS的核心是一个合奏投票分类器，这是多种算法的协同集成，量身定制，旨在增强检测功效和适应性。本文描述了我们作品的系统发展，包括精心的数据预处理，战略性功能选择，严格的模型培训以及直觉Web应用程序的部署。评估措施用于实时网络流量数据集中，以明显的准确性和可靠性来确认模型在识别僵尸网络活动方面的熟练程度。我们的工作介绍了一种方法来检测机器学习的方法，该方法提高了检测准确性，强调了所提出方法的功效。
自主送货机器人小印度人...
摘要：现代农业在确保粮食安全和可持续作物生产方面面临重大挑战。植物疾病是对农作物产量和质量的主要威胁。为了解决这个问题，我们针对现代农业遇到紧迫挑战的创新解决方案是一种智能的农业机器人，融合了早期植物性疾病检测的先进机器学习算法。这个自主机器人会导航田地，并通过高分辨率摄像头和传感器视觉检查农作物。这些捕获了由在不同数据集上训练的机器学习模型处理的植物健康数据。带有坚固的底盘和高级导航，机器人有效地穿越了不同的地形，不仅从图像，而且还从环境传感器（温度，湿度，土壤水分）收集实时数据。深度学习模型根据此综合数据集确定并分类疾病。这种综合方法可以提高作物产量和质量，从而解决粮食安全和可持续农业的关键方面。关键字：智能农业机器人，植物疾病检测，卷积神经网络，机器学习，深度学习
环境中的微塑料检测...
Adjama Irédon*，1 Dr. Hemen Dave** 摘要：近年来，微塑料的存在已成为一种严重的环境威胁，造成生态风险和人类健康危害。当代研究表明，微塑料在环境中无处不在，包括陆地、水生、空中，甚至生物环境，即生物体内和人体内。因此，检测和分析环境基质中的微塑料是一项决定性任务，这对于预防和去除微塑料污染是必不可少的。然而，微塑料的来源多样，类型多样，需要在各种环境基质中进行检测。因此，要了解环境基质中的微塑料污染水平，微塑料检测和分析的复杂性包括定性和定量检测，然后根据聚合物的类型、大小和形状、结构类型（纤维、碎片、薄膜）等对微塑料进行分类。环境基质中的微塑料污染可以通过显微镜和视觉分类或光谱法进行评估。许多研究人员已经开发出使用显微镜进行视觉检测的方法，这些方法通常易于应用，但需要大量的人工工作时间，并且可能会得出误导性的结果，因为缺乏有关微塑料类型的进一步信息。虽然光谱法是一种适用于大量样本的简单方法，但对微塑料进行分类会进一步复杂化。为了解决这些问题，科学家们求助于人工智能 (AI) 的应用，以便更好地检测和分类过去几十年来从各种生态系统中采集的样本中积累的不同类型的微塑料。将人工智能与微塑料的微观或光谱检测相结合，可以成为微塑料检测的法医工具，以降低与检测和识别相关的复杂性。机器学习或人工神经网络可以成为处理光谱或显微镜获得的图像的强大工具，用于自动快速筛选/分类微塑料。基于人工智能的环境基质微塑料污染检测为大数据处理开辟了新的空间，具有可解释性，可提供可靠的结果和预测。本研究回顾了研究人员利用人工智能检测环境基质中的微塑料的方法，以自动和准确地对环境中的微塑料进行分类。关键词：微塑料、检测、环境基质、人工智能、机器学习、法医工具 I. 简介 塑料材料由多种聚合物以及颜色和其他添加剂制成，可根据应用和用户要求提供所需的特性。经济合作与发展组织 (OECD) 报告称，全球塑料产量已从 234
基于gan型号的驱动器嗜睡检测系统
此摘要通过整合生成对抗网络（GAN）模型提出了一种新颖的驱动嗜睡检测方法。解决道路安全的关键问题，尤其是在驾驶员疲劳的背景下，该系统利用甘斯的能力来提高嗜睡检测的准确性和效率。通过使用真实数据和合成数据的组合，对GAN模型进行了训练，以识别微妙的面膜和生理指标指示驱动因素的嗜睡。生成的合成数据促进了有限的现实世界昏昏欲睡的驾驶实例的增强，从而改善了模型对各种情况的概括。所提出的系统利用一种多模式的方法，结合了面部识别和生理信号，创建了一个全面而强大的嗜睡检测框架。通过广泛的实验和验证，基于GAN模型的有效性在准确地识别昏昏欲睡的状态中得到了证明，为高级驾驶员辅助系统铺平了道路安全性并有助于减少与疲劳有关的事故的方法。gan在驾驶员嗜睡检测系统中的集成代表了利用人工智能进行实时监控和干预的重要一步，最终增强了驾驶员和道路使用者的安全和福祉。
使用机器学习检测脑肿瘤
使用机器学习模型检测脑肿瘤的项目解决了医学成像和医疗诊断领域的一个关键需求。从医学图像中准确识别和描绘脑肿瘤对于及时和精确的临床干预至关重要。传统的手动分割方法既耗时又容易受到观察者之间差异的影响。通过利用 U-Net 和 LinkNet 等先进的深度学习模型，该项目旨在实现脑肿瘤分割的自动化和提高准确性，从而实现更快、更可靠的诊断。这些模型的应用不仅简化了医疗专业人员的工作流程，而且还有可能改善治疗计划和患者预后。该项目的意义在于它有可能为常规临床实践开发强大而高效的工具做出贡献，从而提高医学成像技术的能力，最终使脑肿瘤患者受益。