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通过人工智能对农产品进行分级，提高农民收入
Intello 的人工智能可以根据智能手机拍摄的照片生成即时质量指标。这可以实现农产品分级，即对食品图像进行自动质量分析，这是一种准确可靠的方法，可根据颜色、大小和形状对新鲜产品（水果、谷物、蔬菜、棉花等）进行分级。其工具有助于实现质量评估的透明度和标准化，从而降低农业供应链中的价值风险和浪费。它已经开发出一种适用于水果、蔬菜和香料的即用型解决方案。
使用...
I.引言介绍水果分级系统项目为理解其目的和范围奠定了基础。在这个项目中，我们旨在根据各种参数（例如大小，颜色，重量和质量）开发一种综合系统来对水果进行分级。该系统将旨在满足需要有效，准确的方法来评估出售或分配水果质量的水果生产商，分销商和零售商的需求。为了实现这一目标，我们选择利用前端和后端技术的组合。对于前端，我们将使用HTML，CSS和JavaScript来创建一个用户友好的接口，允许用户无缝与系统进行交互。前端将负责显示信息，收集用户输入并提供对分级过程的反馈。在后端，我们将使用Python烧瓶作为网络框架来处理服务器端逻辑和与前端的通信。烧瓶为构建Web应用程序提供了一个轻巧，灵活的框架，使其成为我们项目的理想选择。此外，我们将利用MySQL作为数据库管理系统来存储和管理与水果，评分标准和用户信息有关的数据。MySQL为数据存储和检索提供了可靠的功能，从而确保了我们系统的可扩展性和可靠性。总体而言，水果分级系统项目旨在通过利用现代网络技术和数据库管理系统来简化分级水果的过程。通过提供用户友好的接口和鲁棒的后端功能，我们寻求
技术里斯本 - 分类量表 - 分级系统
信用单位学生工作单位与欧洲信用转移和累积系统相对应）。全职工作年度对应于60个ECTS学分，考虑到1680年的年度工作时间总数。ECTS信用额将对应于28小时的工作（包括面对面的活动，评估和自动工作）。
基于集体人工智能的 AD 诊断和预后深度分级
摘要。准确诊断和预后阿尔茨海默病对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了使用结构 MRI 自动执行这两项任务的方法。然而，这些方法往往缺乏可解释性和泛化性，并且在性能方面受到限制。在本文中，我们提出了一种新颖的深度框架来克服这些限制。我们的框架由两个阶段组成。在第一阶段，我们提出了一个深度分级模型来提取有意义的特征。为了增强这些特征对领域转移的鲁棒性，我们引入了一种创新的集体人工智能策略来进行训练和评估步骤。在第二阶段，我们使用图卷积神经网络来更好地捕获 AD 特征。我们基于 2074 个受试者的实验表明，与最先进的方法相比，我们的深度框架在不同数据集上对 AD 诊断和预后都具有竞争力。
Vermont Pitch Challenge第1轮分级标准
•0：解决方案尚不清楚或不发达。•1：解决方案有些清晰，但缺乏强大的价值主张。•2：解决方案清晰且发达，并具有强大的价值命题；解决方案具有高度创新，清晰且具有出色价值主张的发达。
Robotics II概述2024-2025分级期1
课程组件概述的词汇表 - 本文档中的内容概述了当年主题中涵盖的节奏和概念。Teks - 德克萨斯州的基本知识和技能（TEKS）是学生应该知道并能够做到的国家标准。单元概述 - 单元概述提供了对每个单元中涵盖的概念的简要说明。概念 - 单元主要主题的亚主题。成功标准 - 在这个概念中取得成功的描述。能力 - 基于标准的分级传达了学生对德克萨斯州基本知识和技能（TEKS）的理解。使用Teks，教师开发了成绩水平的能力，以在基于标准的成绩中传达学生的进步。每个等级内容领域的能力相同（即一年级数学）遍布整个地区。教师报告了学生使用学习进度的能力的进步。家长资源以下资源为父母提供了支持学生理解的想法。对于受密码保护的网站，您的孩子将通过校园收到登录信息。
1补充附录。建议的评分...
1。Lidegaardø，LøkkegaardE，Svendsen AL，Agger C.激素避孕和静脉血栓栓塞的风险：国家后续研究。BMJ 2009; 339：B2890。https://doi.org/10.1136/bmj.b2890 2。 Lidegaardø，Nielsen LH，Skovlund CW，Skjeldestad Fe，LøkkegaardE。使用含有不同牧师和雌激素剂量的口服避孕药的静脉血栓栓塞的风险：丹麦同伴研究，2001-9。 BMJ 2011; 343：D6423。 https://doi.org/10.1136/bmj.d6423 3。 Lidegaard O，Nielsen LH，Skovlund CW，LøkkegaardE。 BMJ 2012; 344：e2990。 https://doi.org/10.1136/bmj.e2990 4. Van Hylckama Vlieg A，Helmerhorst FM，Rosendaal fr。 与可注射仓库 - 甲状腺酸酯抗蛋白酶避孕药或左旋肺炎丝肠内装置相关的深静脉血栓形成的风险。 Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010; 30：2297-300。 https://doi.org/10.1161/atvbaha.110.211482 5。 Bergendal A，Persson I，Odeberg J，SundströmA，HolmströmM，Schulman S等。 静脉血栓栓塞与荷尔蒙避孕和血栓形成基因型的关联。 Obstet Gynecol 2014; https://doi.org/10.1097/aog.0000000000000411 6。 Cockrum RH，Soo J，HIM SA，Cohen KS，Snow SG。 生殖年龄妇女中的pogestogens和静脉血栓栓塞的关联。 妇科妇科2022； 140：477-87。 https://doi.org/10.1097/aog.000000000000004896 7。 n Engl J与366：2257-66。 https://doi.org/10.1056/neejmoa1111840https://doi.org/10.1136/bmj.b2890 2。Lidegaardø，Nielsen LH，Skovlund CW，Skjeldestad Fe，LøkkegaardE。使用含有不同牧师和雌激素剂量的口服避孕药的静脉血栓栓塞的风险：丹麦同伴研究，2001-9。BMJ 2011; 343：D6423。https://doi.org/10.1136/bmj.d6423 3。Lidegaard O，Nielsen LH，Skovlund CW，LøkkegaardE。BMJ 2012; 344：e2990。https://doi.org/10.1136/bmj.e2990 4. Van Hylckama Vlieg A，Helmerhorst FM，Rosendaal fr。与可注射仓库 - 甲状腺酸酯抗蛋白酶避孕药或左旋肺炎丝肠内装置相关的深静脉血栓形成的风险。Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010; 30：2297-300。 https://doi.org/10.1161/atvbaha.110.211482 5。Bergendal A，Persson I，Odeberg J，SundströmA，HolmströmM，Schulman S等。静脉血栓栓塞与荷尔蒙避孕和血栓形成基因型的关联。Obstet Gynecol 2014; https://doi.org/10.1097/aog.0000000000000411 6。Cockrum RH，Soo J，HIM SA，Cohen KS，Snow SG。生殖年龄妇女中的pogestogens和静脉血栓栓塞的关联。妇科妇科2022； 140：477-87。 https://doi.org/10.1097/aog.000000000000004896 7。n Engl J与366：2257-66。 https://doi.org/10.1056/neejmoa1111840lidegaardø，LøkkegaardE，Jensen A，Skovlund CW，Keiding N.血栓性中风和心肌梗死，并具有荷尔蒙避孕。
li-ion电池热失控的风险分级和预测
凹痕方案，以诱导锂离子袋细胞中的内部短路。这种方法分析了电压和温度，以计算其计算出的危险严重程度（CHS）评分，并根据其prainsenes性通过其观察到的危险严重程度OHS对TR进行分类，类似于Eucar表[1]。这些评估有助于一个有助于预测热失控趋势的综合数据库。
使用自动化机器学习平台
目标。自动化机器学习（AUTOML）平台使医疗保健专业人员可以根据科学或临床需求在机器学习（ML）算法的开发（ML）算法中发挥积极作用。这项研究的目的是开发和评估这种模型的自动检测和远端手动关节炎（OA）的分级。方法。收集了来自瑞士质量管理（SCQM）中2,863名患者的13,690张手部X光片，并使用Modiie Ed Ed Kellgren/Lawrence（K/Lawrence（K/Lawrence）（K/Lawrence（K/Lawrence）（K/Lawrence（K/Lawrence），收集了346例非SCQM患者的外部控制数据集并为远端的脑臂式OA（DIP-OA）进行评分。giotto（学习预测[L2F]）被用作训练两个卷积神经网络的自动平台，根据K/L分数进行倾斜关节提取和随后的分类。总共提取了48,892个浸入关节，然后用于训练分类模型。热图独立于平台。风湿病学家和放射科医生研究了Web应用程序作为临时用户界面的用户体验。结果。该模型检测DIP-OA的敏感性和特异性分别为79％和86％。对正确的K/L评分进行评分的精度为75％，κ评分为0.76。每个DIP-OA类别的准确性不同，没有OA为86％（定义为K/L得分为0和1），K/L分数为2，46％的K/L分数为71％，k/L得分为3，K/L得分为67％，K/L得分为4。在独立的外部测试集中获得了相似的值。相反，放射科医生表达的需求很低，除了使用热图。对Web应用程序的定性和定量用户体验测试显示，风湿病学家对自动化DIP-OA评分的需求中等至高。结论。汽车平台是开发临床端到端ML算法的机会。在这里，自动射线照相DIP-OA检测既可行又可用，而在单个K/L分数（例如，对于临床试验）中的评分仍然具有挑战性。