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第三只眼睛：基于AI的视力系统，用于使用深度学习
该项目的目的是设计和构建一个基于视觉的AI系统，该系统利用深度学习技术来帮助视力障碍和盲人。失去视野，家人，朋友和社会的个人都受到影响。完全的视力丧失或退化可能令人恐惧和压倒性，使那些受影响的人怀疑自己保持独立性，支付必要的医疗费用，保持工作并养家糊口。视力丧失具有深远的健康影响，超出了眼睛和视觉系统。跌倒，伤害和心理健康，认知，社会功能，就业和教育水平的恶化都与视力丧失有关。该项目旨在为使用最先进的深度学习技术提供基于视觉的解决方案。关键字：机器学习，深度学习，计算机视觉，面部识别，Google云视觉，分类，对象检测。
医疗保健专业人员指南开处方毒药Zypadher（Olanzapin） div>
描述Zypadher是什么以及它的工作原理描述Zypadhere在有症状的患者和稳定的精神分裂症患者中的效率认识到您的临床实践中的注射后综合征知道如何管理注射后综合征的风险了解剂量Zypadhere的选项 div>
用于视觉的物体检测系统...
本文全面介绍了该项目的开发过程及其显著贡献，该项目旨在打造一套专为视障人士定制的物体检测系统。该系统利用 Python 编程语言结合 YOLO（You Only Look Once，只看一次）算法，提供实时物体检测功能。本文深入探讨了所采用的方法、面临的挑战以及为优化系统性能、可用性和可访问性而设计的创新解决方案。通过协作，我们设计出了大量创新解决方案，涵盖算法选择、模型训练、硬件集成、用户体验设计、文档编制和持续改进等各个方面。这项协同努力的成果展现了在为视障人士提供增强的态势感知和导航辅助方面取得的显著进展，从而促进了社区的包容性和自主性。
电动汽车供应链生态系统 - ISU红色
摘要：由于电动汽车（EV）的采用不断增加，汽车行业正在发展。这种过渡影响了汽车车辆，并导致了供应链生态系统的深刻变化。通过对现有文献和行业报告的全面审查，这项研究调查了汽车行业向电动汽车的过渡和随后的供应链转型，重点是汽车供应商的角色不断变化。在本文中，我们从经济，环境和战略观点评估了这些转变。我们研究了这些变化对供应商关系，供应商OEM协作以及新进入者的破坏潜力的影响，以及为供应商提出策略，以有效地导航这种转型，确保在不断发展的EV环境中竞争。最后，我们讨论了电动汽车供应链研究中的机遇和挑战。
视觉计算的国际硕士学位
视觉计算的国际硕士学位是南特大学计算机科学硕士学位的第二年专业。通过该计划，学生将获得科学和技术知识以及实践经验，以理解并为视觉计算领域的高级创新研发过程做出贡献。该程序在视觉数据的计算机处理领域。您将根据视觉数据研究图像和视频的分析，传播和人类感知，3D内容，模式识别和人为计算机相互作用的捕获和表示。
Nicolas Peter 是国际空间大学 (ISU) 代理校长，同时也是空间政策和国际实践教授
在被任命为爱荷华州立大学教授之前，尼古拉斯·彼得曾担任德国航空航天中心 (DLR) 的首任国际事务主管，领导制定了该组织的第一个国际化战略。彼得教授还曾在欧盟委员会工作，支持 2016 年欧盟空间战略的制定以及与空间政策、空间研究和创业相关的举措。他还曾在欧空局总干事内阁和战略部工作，参与制定 2015 年议程或欧洲空间探索战略，还曾就职于欧洲空间政策研究所 (ESPI)、乔治华盛顿大学 (GWU) 空间政策研究所，并曾担任 X PRIZE 基金会的研究员。
面对3D模型可视化的需求迅速变化，中小企业供应链的弹性
摘要 - 中小型机器建设企业（SME）具有发展经济相关部门的巨大潜力。对于在技术的高压下，对于此类企业的可持续发展，值得选择适当的方式来呈现和交换信息，并按照行业4.0的概念使用现代数字服务。对机器建筑中小企业内部和外部可持续发展条件的条件分析确定了限制竞争力增长的主要后勤问题。本文强调了使用有关产品生命周期信息的数字整合的观点：从CAD/CAE/CAM/CAPP设计到水平合作条件下的供应和销售。特别注意确定数字3D模型在不可抗力环境中的作用，这对于中小企业尤其敏锐。该研究基于使用机器建筑产品 - 混合流涡轮机。数字转换工具是Android平台的移动应用程序，它使读取QR码并显示带有数据的3D产品模型成为可能。建议的解决方案可以提高供应链规划的效率，因为不断提供有关产品生命周期每个阶段的信息。关键字：SCM;中小型3d;造型;数据可视化；虚拟模型；生命周期；数字化；管理;行业4.0;可持续性。
ISUOG AI 特别兴趣小组职权范围
目的人工智能 (AI) 是一个快速发展的领域，在医学领域具有巨大潜力。人工智能是计算机科学的一个领域，它专注于通过连接复杂的卷积网络来开发智能实体，以模拟人类的认知 1 。机器学习是人工智能的一个子集，已被证明是跨多种模式的医学成像中有价值的诊断辅助手段 2,3 。利用监督学习方法，在大型超声图像数据集上训练的 ML 模型在妇产科具有丰富的潜在应用。ML 模型已经通过自动检测子宫内膜厚度和附件肿块分类在妇科超声领域以及通过识别标准平面在胎儿超声领域显示出巨大的前景 4-8 。