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在农业环境中实现颜色功能的有效对象检测
在各种计算机视觉应用中，例如监视系统，自动驾驶汽车和环境监测，对象检测是非常重要的组件。为了进行有效的分析并做出正确的决策，至关重要的是，具有在田园环境中既准确又有效的对象识别方法，这些方法的特征是动物的存在和其他事物。这项研究的目的是通过利用颜色特征极限学习机（参见ELM）提出一种独特的方法来快速识别田园景观中的物体。为了在保持计算效率的同时达到较高的对象检测性能，CF-ELM将颜色特性与ELM算法相结合。如实验结果所证明的那样，所提出的方法在田园环境中检测对象是成功且有效的。
基于AI的实时欺诈检测的系统
全球经济中对数字支付网关的日益依赖大大提高了金融交易的便利性和效率。但是，这种广泛的采用也使支付系统成为复杂欺诈计划的主要目标，包括网络钓鱼，身份盗窃，卡克隆和有组织的欺诈网络。传统的欺诈检测方法，例如基于规则的系统和交易后评论，不足以解决现代欺诈策略的复杂性和实时性质。这些遗产系统通常会导致响应延迟，高阳性速率以及无法适应不断发展的欺诈模式，使付款网关容易受到财务和声誉损害的影响。
雨技术
随着数字交易的迅速扩展，统一的付款接口（UPI）已成为当今世界上金融交流的青睐和方便的方法。然而，对数字平台的依赖日益增长也有助于欺诈活动的上升。本文介绍了一个强大的UPI欺诈检测系统，该系统利用高级机器学习技术来增强数字交易的安全性。建议的系统利用各种功能，包括交易模式，用户行为和设备信息，以开发全面的欺诈检测模型。机器学习算法，例如监督学习分类器和异常检测方法，用于分析历史交易数据和发现指示欺诈活动的模式。该模型利用包含合法和欺诈性交易的标签数据集，使其有效地区分正常和可疑活动。关键字：交易，付款，UPI，攻击者，欺诈，骗子，金钱，数据集。随机森林；决策树；逻辑回归；机器学习；梯度提升方法；混淆矩阵
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
帕金森病检测中的人工智能
摘要：帕金森病 (PD) 是一种渐进性的神经退行性疾病，其特征是运动和非运动症状，严重损害生活质量。由于帕金森病症状复杂且与其他神经系统疾病的特征重叠，早期发现和准确诊断帕金森病仍然是一项严峻的挑战。人工智能 (AI) 已成为医学诊断的有力工具，尤其是通过应用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术。本综述探讨了基于人工智能的帕金森病检测和诊断方法的进展，重点介绍了用于图像处理、语音分析、步态评估和生物标志物识别的各种 ML 算法和 DL 架构。本综述重点介绍了支持向量机 (SVM)、随机森林、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等不同模型在对 PD 进行分类和预测疾病进展方面的优势和局限性。此外，它还讨论了数据采集、特征选择方面的挑战，以及对大型多样化数据集的需求以提高模型的通用性。将人工智能融入临床实践，在提高诊断准确性、减轻人工评估负担和为帕金森病患者提供个性化治疗策略方面具有巨大的潜力。关键词：帕金森病检测、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DP)、卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、循环神经网络 (RNN)、脑成像、步态分析、语音分析、生物标志物、神经退行性疾病。
优化信用卡欺诈检测
信用卡欺诈已成为数字时代的一个紧迫问题，对金融机构和消费者都构成了重大风险。本研究通过将人工神经网络 (ANN) 与梯度提升、eXtreme Boost (XGBoost) 模型相结合，引入了一种用于信用卡欺诈检测的优化框架。此外，该研究还探讨了不平衡数据的挑战，并通过过采样方法和成本敏感建模提出了解决方案。结果证明了该框架在实际应用中的有效性，在识别欺诈交易方面取得了卓越的性能，同时最大限度地减少了误报。这项工作强调了利用混合模型和自适应策略保持领先于不断发展的欺诈策略并增强金融部门网络安全弹性的重要性。未来的研究将侧重于部署实时检测系统并结合先进的时间模型来解决动态欺诈模式
使用机器学习检测假新闻
假新闻的扩散已成为当今数字时代的重大挑战，影响了公众舆论，传播错误信息并影响社会和谐。本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于使用自然语言处理（NLP）技术和监督学习算法的组合来检测假新闻。一个全面的数据集，其中包括真实和虚假的新闻文章来培训和评估该模型。应用了各种预处理技术，包括令牌化，茎和矢量化，将文本数据转换为合适的格式进行分析。使用多个分类算法，例如逻辑回归，支持向量机（SVM）和随机森林，以确定检测假新闻的最有效模型。我们提出的模型具有很高的精度，展示了其在区分真实和捏造内容方面的潜力。这项研究强调了使用基于AI的系统来对抗错误信息的重要性，提供了可靠的解决方案，可以将其集成到社交媒体平台和新闻网站中。这些发现表明，自动化的虚假新闻检测可以大大帮助早期识别和减少错误信息传播，从而有助于更加知名的社会。
在欧洲多个地区进行 cVDPV2 检测...
常任专家：Jean-claude Nyakiokibonga (AViQ)、Bertrand Draguez (FOD/RMG)、Anna Schmelz (DGOV)、Heidi Theeten (Department Zorg)、Jorgen Stassijns (RAG 协调员，Sciensano)、Adrae Taame (Vivalis)。具体专家：Kimberley Hansford (Sciensano – epi 疫苗可预防疾病)、Laura Cornelissen (Sciensano – epi VPD)、Veronik Hutse (Sciensano – 废水 Epi)、Marie Lesenfants (Sciensano – 废水 Epi)、Bavo Verhaegen (Sciensano – 实验室测试)、Koenraad Vanhoorde (Sciensano – 实验室测试)、Steven Callens (UZ Gent, HGR vaccinatie)、Dimitri Vanderlinden (UCL)、Elke Wollants (UZ Leuven、NRC 脊髓灰质炎病毒)、Paloma Carrillo (单细胞疫苗接种)、Pierre Van Damme (安特卫普大学)、Ilse Decoster (安特卫普大学、NVC 根除脊髓灰质炎)、Lien Bruggeman (Fedasil)、Bart Hoorelbeke (FOD/RMG)
