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检测卷积神经网络...
摘要 - 花园环境中物体的检测和分类是应考虑的必要支持，这不仅是因为它促进了花朵的分类，还因为它减少了所需的时间，因为它不再需要专家进行。卷积神经网络的使用在所有领域都在上升，无论是在汽车行业，牲畜，航空等。这是由于它们的特征，它利用人工智能培训来实现对物体的精确检测和分类，但是所有这些方法的成本都很高，并且任何人都无法操纵。该资源的实施，与Yolov8算法并肩作用，代表了花型检测和分类领域的显着进步。关键字：分类，花卉农场，卷积神经网络，Yolo，Python，Roboflow，人工智能。
检测卡特尔进行官员调查
竞争当局已经开发了各种工具来检测卡特尔并证实开放调查的基础。官员调查（意味着由当局本身发起的调查）源自检测工具，这些工具需要从竞争管理局（例如通过行业监控和卡特尔筛查）进行更高的积极性。人工智能等新技术还为竞争部门提供了更大的机会来改善其检测工作。本文概述了检测工具，以启动Cartel调查，包括来自拉丁美洲和加勒比海的最新趋势和经验。它通过强调竞争部门实施各种方法以相互补充并增强卡特尔检测的方法来结束。
安全道路AI：多角度的实时事故检测
在道路安全领域取得了显着的成就，为当局提供了一个有效的实时事故监控和响应工具。该系统审查多角度碰撞镜头的能力促进了对事故的更全面的理解，从而使紧急服务和交通管理当局能够做出明智的决定。“安全道路AI”的影响是深远的，特别是减少了急诊人员对事故现场的反应时间，可能减轻死亡人数并减轻伤害严重程度。此外，该系统积累的数据对于交通分析和更安全的道路基础设施的增强非常宝贵。此外，保险公司还从更精确和公正的事故评估中获得了收益，从而提出了更公正的索赔裁决。
使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。
DNA测试及其在犯罪检测中的使用
DNA证据与证据法的其他任何专家意见一样，其证明价值可能因案例而异。如果未正确记录，收集，包装和保存DNA证据，则它将不符合法院可接受性的法律和科学要求。由于可以将极少数的DNA样本用作证据，因此在定位，收集和保存它时需要更加关注污染问题。当来自另一个源的DNA与与该病例相关的DNA混合时，DNA证据可能会污染。当某人在证据上打喷嚏或咳嗽或触摸他/她的嘴，鼻子或脸部其他部位，然后触摸可能包含要测试的DNA的区域时，就会发生这种情况。具有生物标本的展品，可以在受害者，嫌疑人，解决此案的犯罪现场之间建立联系，以确定，保存，包装和发送DNA分析。DNA对于调查目的可能更有用，而不是提高法院中任何身份的推定。参见Rahul vs Delhi，（2023）1SCC83（三名法官替补席）第36和37段。
使用机器检测驾驶员警示系统
在道路安全领域，惊人的事故和死亡率凸显了采取主动措施以减轻疲劳驾驶带来的风险的迫切需要。本期刊概述了驾驶员警觉性检测系统的创新追求，该系统旨在通过尖端技术和智能车辆的融合来减少道路事故（准确率：97.56%）。该项目的重点目标是利用计算机视觉创建一个能够实时评估驾驶员警觉性的智能系统。该方法包括从各种来源收集细致的数据、确保数据质量的预处理技术以及应用高级算法，包括支持向量机 (SVM)。实际过程包括通过面部网格模块 (MediaPipe) 使用面部标志跟踪精确计算眨眼间隔。SVM 算法以其高精度而闻名，它有助于根据超过 SVM 模型提供的阈值的眨眼时间间隔来检测困倦。这项努力的顶峰体现在开发一个强大的驾驶员警觉性检测系统。该系统不仅可作为道路安全的守护者，还标志着技术、人类福祉和负责任的驾驶实践之间的变革性结合。其成果令人信服，表明疲劳驾驶事件显著减少，从而防止事故发生并保护生命。此外，该项目的成功还通过减轻相关的财务负担，促进了个人和整个社会的经济福祉。除了技术实力之外，该项目还起到了社会催化剂的作用，提高了人们对负责任驾驶的认识，以及技术在保障道路上生命安全方面的关键作用。其可扩展性和适应性有望在各种车辆类型和行业中广泛实施。随着这本期刊的展开，它不仅描述了一项技术成就，也描述了对社会改善的承诺。它为驾驶员警觉性检测的持续进步奠定了基础，整合了机器学习和人工智能等不断发展的技术，以进一步提高道路安全性。最终，该项目体现了积极迈向未来的步伐，让疲劳驾驶引发的事故变得罕见。它证明了技术在保护道路上生命和安全性时所具有的变革潜力。
海军监视雷达的无人机探测
扩展 SCANTER 6002 功能 SCANTER 6002 雷达是全球海军舰艇的首选雷达，用于对自身和敌方资产进行水面和空中监视。凭借新增的开发功能，SCANTER 6002 雷达现在可提供更多价值和态势感知，同时仍提供所有众所周知的功能，包括 IMO 导航、直升机控制、SAR 操作、水面和低空监视。新解决方案适用于所有类型的海军、海岸警卫队和高价值商用船舶。
海军监视雷达的无人机探测
扩展 SCANTER 6002 功能 SCANTER 6002 雷达是全球海军舰艇的首选雷达，用于对自身和敌方资产进行水面和空中监视。凭借新增的开发功能，SCANTER 6002 雷达现在可提供更多价值和态势感知，同时仍提供所有众所周知的功能，包括 IMO 导航、直升机控制、SAR 操作、水面和低空监视。新解决方案适用于所有类型的海军、海岸警卫队和高价值商用船舶。
尼泊尔假新闻检测使用机器学习算法Rakshya Sharma 1，Bidhya Sharma 2，Prashikshya Baral 3，Susmita Parajuli 4
I.简介互联网通过作为新闻工作者的重要出版工具，并为查找最新新闻提供了主要来源，从而彻底改变了新闻。最近，社交网络在迅速传播新闻方面发挥了至关重要的作用，通常超过了传统媒体的速度。但是，尽管社交网络具有许多优势，但它们也带来了某些缺点。一个重要的缺点是缺乏事实核对，通常伴随着社交媒体平台上信息传播。与传统媒体不同，新闻机构雇用了坚持严格事实检查过程的专业记者，社交媒体允许任何人共享信息而无需进行任何事实检查。因此，在社交网络上流通的信息的有效性和可靠性可能会受到损害。为了减轻此问题，个人经常依靠发布和共享信息的集体努力
检测对象提供服务机器人的帮助
本主论文的工作旨在仅使用一个摄像头来构建一个简化的对象检测系统。工作建设的动机是寻求改善医院的自主导航系统，以提高药物运输到床的安全性和影响。该系统试图在医院的环境和位置标记中检测到与机器人内部地图上的位置相等的位置标记，以寻求未来自动浏览技术准确性的方法。将来有目的是将这些技术用于皇家机器人，并在医院区域内进行药物和文件的交付，因为环境中缺乏安全性并使医生能够与患者一起在床上花费更多的时间。该方法分为数字的获得和图像处理模型，仅使用一个摄像机构建距离检测算法，以及使用检测到的距离和Quatenius转换为Euler角度的标记定位。通过混淆矩阵和图形图来验证获得数字的方法，以证明图像检测的质量，并且通过比较通过实际度量获得的结果来验证距离，从而验证了开发物的质量。结论令人满意，机器人能够通过地图创建标记，通过通过相机识别对象，在接近现实的位置，获得小于半米的得分手错误率。