XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于人工智能算法的脑肿瘤计算机辅助诊断系统
治疗选择和预后评估取决于脑肿瘤的早期准确诊断。由于临床实践中手动评估磁共振成像 (MRI) 图像的挑战，许多脑肿瘤未被诊断或被临床医生忽视。在这项研究中，我们基于人工智能算法构建了一个用于神经胶质瘤检测、分级、分割和知识发现的计算机辅助诊断 (CAD) 系统。神经图像具体使用一种称为梯度直方图 (HOG) 的视觉特征来表示。然后，通过两级分类框架，使用 HOG 特征来区分健康对照和患者，或不同等级的神经胶质瘤。该 CAD 系统还使用半自动分割工具提供肿瘤可视化，以便更好地管理患者和监测治疗。最后，创建一个知识库，为脑肿瘤的诊断提供额外的建议。基于我们提出的两级分类框架，我们训练了神经胶质瘤检测和分级模型，分别实现了 0.921 和 0.806 的曲线下面积 (AUC)。与其他系统不同，我们将这些诊断工具与基于Web的界面集成在一起，为系统部署提供了灵活性。
计算机视觉类XII教学大纲
SL。 编号 实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。 实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。 应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。 实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。 2特征提取12实用：实施特征提取技术。 任务：实现Harris角检测算法。 使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。 提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。 可视化提取的功能和描述符。SL。编号实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。2特征提取12实用：实施特征提取技术。任务：实现Harris角检测算法。使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。可视化提取的功能和描述符。
关注北卡罗来纳州的定向沼气项目
执行总结北卡罗来纳州的所有工业猪运营（包括生产沼气的工业）必须安装清洁技术，以防止对附近社区以及我们的河流，溪流和空气的伤害。20多年前，在北卡罗来纳州东部的洪泛区发生了一系列毁灭性的猪泻湖之后，史密斯菲尔德食品（Smithfield Foods）承诺放弃有害泻湖和Sprayfield系统，并开发和实施更清洁的，更可持续的技术来管理工业猪业务的废物。在开发了几种新的，改进的技术之后，该公司（这是世界上最大的猪肉生产商）所列出的，它无法在其任何运营中安装它们。现在，史密斯菲尔德（Smithfield）现在通过安装定向的沼气技术来赚取可观的利润，并再次为社区和环境负担，以减少公共卫生和增加污染的成本。这不是朝着环境可持续性迈出的一步，而只是该公司进一步巩固其过时的，原始的废物管理系统，这些系统被证明会损害北卡罗来纳州。Smithfield Foods和Dominion Energy于2018年11月成立了Align RNG，致力于投资有指导的沼气项目。定向的沼气项目涉及覆盖一个无衬里的猪废物泻湖，将封面下产生的甲烷捕获，通过新管道的迷宫运输气体，在中央公司拥有的中央，公司拥有的设施中处理，并将精制的天然气注入天然气管道中。我们反对对齐RNG提出的定向沼气项目，并呼吁结束猪废物管理的泻湖和喷雾系统。该系统（就像依赖于其的Align RNG项目一样）会损害有色人种的社区。泻湖和喷雾系统污染了我们的河流，溪流和我们呼吸的空气，污染地下水，威胁饮用水，产生有害气味，造成有害的空气污染并威胁邻居的健康。对齐RNG的指示沼气项目将加剧许多危害。沼气项目增加了水污染的威胁。覆盖废物泻湖会增加液体废物中氨的浓度，这些氨仍将喷洒到农田上，并且经常流入我们的地表水或渗入地下水中。它还增加了无衬里泻湖的向下压力。指示的沼气项目甚至更糟，因为消化，运输和存储期间的甲烷泄漏可能会减轻任何假定的气候利益，同时建造管道可能会破坏湿地，从而为防止洪水提供重要的保护。
2019-2025年中国动物疫苗行业报告
中国动物疫苗发展趋势如下：i）行业集中度不断提升。目前中国动物疫苗企业产能严重过剩，产能利用率不高，产品同质化严重。为提升竞争力，国内部分领先企业纷纷进行并购，行业集中度不断提升。ii）新产品助力行业发展。2018年，我国共登记新兽药71个，其中疫苗类新兽药22个，占比31%，疫苗类新兽药的推出有望拉动动物疫苗行业发展。iii）非洲猪瘟带来增长潜力。2018年8月，我国发生非洲猪瘟疫情，生猪存栏量大幅下降，导致猪疫苗市场大幅下滑。我国在非洲猪瘟疫苗研发方面取得突破性进展。 2019年10月，我国首次分离出非洲猪瘟病毒结构，非洲猪瘟疫苗已完成中试生产，将于2020年获批上市，将极大激发猪瘟疫苗市场活力。
使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 应用数学系，德里理工学院
使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 *通讯作者电子邮件：rashika123mangla@gmail.com Chetna 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 电子邮件：chetnamor4family@gmail.com 摘要 --- MRI 图像在脑肿瘤分类和检测中起着重要作用，但与使用医疗设备进行检测和分类（由放射科医生或临床专业人员完成一项耗时费力的任务，其准确性仅取决于经验）相比，使用深度学习技术和算法对脑肿瘤进行检测和分类会有所帮助。因此，为了克服这些限制，使用计算机辅助技术变得越来越重要。在本文中，早期检测和诊断的脑肿瘤图像及其 csv 数据已被用来找出 CNN 算法对肿瘤检测的准确性和 SVM 算法对肿瘤良性和恶性分类的准确性。HOG 已用于特征提取。经过实验，观察到CNN的检测准确率达到了87.02%，进一步利用SVM对肿瘤进行分类，最高准确率达到了96.35%。实验证明，即使在整个过程中使用了三种不同的方法，检测和分类的准确率仍然很高。关键词---CNN (卷积神经网络)、HOG (方向梯度直方图)、SVM (支持向量机)、磁共振成像 (MRI)。引言脑瘤是一种脑部异常生长，可能是有害的，也可能是无癌的。不受控制的细胞增殖和过度的脑损伤会导致
NPPC 2023 年第二季度经济更新
美国是全球猪肉生产大国，对美国经济贡献巨大。该国有 66,000 个养猪场，其中绝大多数为家庭所有，每年饲养约 1.4 亿头生猪，数百家屠宰场生产近 270 亿磅猪肉。生猪和猪肉生产通过其支持的增值活动支持了超过 610,000 个就业岗位和超过 570 亿美元的国内生产总值。
计算机视觉和图像处理
1实施各种灰度转换以增强图像。2实施直方图均衡技术。3编写一个程序，以在输入图像上应用卷积过程以进行图像平滑。4实现定向梯度（HOG）的直方图进行特征提取。5编写一个程序，以在输入图像上应用比例不变特征变换。6实施视频中背景减法的框架差异技术。7实施主成分分析以计算特征向量以降低维度。8实施对象检测算法yolo。9实现R-CNN算法进行对象检测。10使用光流技术实施运动估计。11实现对象识别。12实现面部表达识别。
4-H牲畜技巧 - 竞赛一般规则和信息...
使用此处未列出的设备。AI Catheter Emasculator Paddle Stick AI Saddle Ewe Spoon Paint Sticks/Chalk Ampule Farrowing Stall Pig Resuscitator Ankle Strap/Leg Tag Feeding Tube Pritchard Nipple Artificial Vagina (AV) Freeze Brand Prolapse Ring Automatic Dose Syringe Frick Speculum Rattle Cup Backfat Ruler Gambrel Restrainer Ribeye Grid Balling Gun Gestation Stall Rice Pelvimeter Barnes Dehorner Hand Shears Rope Halter Breeding Sheaths Heat or Hot Iron Scotch Comb Brisket Tag Heat Lamp Scrotal Tape Calf Straps Heatmount Detector Semen Cane and Goblet Calf Weaner Hog Flapper Semen Straw Cattle Prod Hog Snare Shearing Screwdriver Cattle Speculum Hoof Blocks Sheep Paint Chin Ball Marker Hoof Trimmer Sorting Panel CIDR Hoof Trimmer Squeeze Chute CIDR施加器植入枪裁切牛coslips cosslips tattoo枪curry curry comb lamb lamb teat sliter剂量剂量剂量syringe lambing lambing jug烧结单位假牛或安装标记标记线束齿状钳子nothness notchers notchers notchers nipple nipple nippe电式式造型工具货车计电子耳号喷雾喷雾剂，用于镀金，母猪和野猪羊毛卡emasculatome口服小牛乳头羊毛/脱落的梳子
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美国陆军欧洲和非洲司令达里·威廉姆斯将军在俄克拉荷马州劳顿市举行的年度火力研讨会上发表了一则令人震惊的讲话。他告诉观众：“传统的以大炮为基础的大规模火力仍然是电子战环境中的最佳解决方案。”近两年来，他一直在评估其中一些挑战，并观察了拥有电子战 (EW) 能力的对手。经过数十年对精确打击能力的投资，美国军方声称更简单的武器可能是现代战场的最佳武器，这引发了更大的问题：美国陆军是否将数十亿美元的资金投入到了错误的领域。然而，本周发表讲话的另外两名四星上将警告称，不能太远离精确武器，这表明陆军领导层仍在研究乌克兰战争的结果，并思考如何将其应用于未来的战争。威廉姆斯本人称精确武器“必不可少”，但他警告说，它们不能“取代不可或缺的大量