XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemISMMMOS
PDF -Clok-中央兰开夏郡在线知识
阶段I。模型构建（图3 i）：提出的方法是使用145张具有ISMMMOS和5000张图像的图像建立的，没有从2014年至2017年之间的22个调查中获得的ISMMMOS，每次调查中有250个样本。这些调查的子样本在所有季节和许多时区中都有大约300万个大规模图像。这大量的调查使我们能够确定空中调查的广泛特征和参数，并应用这些参数以使我们的方法鲁棒。在上面的部分中详细探讨了模型构建阶段的所有步骤。II阶段是在成功执行I期后通过实现目标目标而进行的，该目标的详细说明如下。
使用机器学习技术对人造海洋物体的智能空降监控 - 第一部分类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/
由于地球的海洋占其总表面积的三分之二，海洋经济在历史上一直高度多样化。随着技术的进步，领先的企业和生态组织正在建造和动员新的设备，这些设备由尖端的海洋机电一体化解决方案支持，以探索和利用这一充满挑战的环境。自动跟踪这些类型的行业以及周围的海洋生物可以帮助我们发现导致物种数量变化的原因，预测将来会发生什么，并制定正确的政策来帮助减少环境影响并使星球更具可持续性。这项研究的目的是创建一个新的平台，以自动检测不规则形状的人造海洋物体（ISMMMOS），该数据集中来自海洋航空调查图像的大型数据集。在这种情况下，开发了一种新型的非参数方法，该方法具有几种混合统计机器学习（ML）方法，以在大型调查中自动在海面上的ISMMMOS进行分割。这种方法在广泛的海洋领域得到了验证，提供了强大的经验概念证明。