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使用Inception V3 检测番茄叶疾病使用Inception V3
abhishek_official@hotmail.com，mahato.satyajeet1@gmail.com摘要：农业是我们社会最关键的领域之一，自从中世纪以来。作物疾病是对粮食安全的重大威胁，但是由于世界许多地方缺乏设施，因此很难及时检测。细菌和真菌以多种方式感染番茄植物。早期疫病和晚期疫病是两种影响植物的真菌疾病。细菌斑是由四种xanthomonas物种引起的，可以在多于西红柿的任何地方找到。智能手机辅助疾病检测现在是可能的，这要归功于全球智能手机的渗透不断上升，并且通过深度学习使机器视觉的最新发展成为可能。为了区分不同的番茄叶，我们使用了54,306张在受控条件下收集的患病和健康植物叶片图像的公共数据集训练了深度卷积神经网络疾病，并选择了西红柿的图像。对越来越广泛且公共可访问的图像数据集的培训深度学习模型指向技术诊断的直接途径。关键字：早期疫病，晚疫病，细菌斑点，叶片，片状叶斑，靶点点，黄色叶卷病毒，Mosiac病毒，两个斑点的蜘蛛螨1.引言农业是每个文明的基本基础之一。种植蔬菜（如西红柿）在印度各种亚热带气候中有效。一种患病的植物无法达到其正常状态。晚疫病和早期疫病是两种常见的番茄疾病[1]。一种疾病也可以描述为干扰植物的产量并降低其活力。在印度，疾病随季节的变化而受到环境因素的影响。病原体和本季节种植的各种作物在这些疾病中起作用。他们有可能破坏番茄植物和农业土地。可能会发现晚期疫病和植物叶的早期疫病，但是如果手动执行需要很长时间。结果，需要更新的更改。借助图像处理和计算机视觉，有很多方法可以检测对象及其独特的特征。深度学习CNN模型[2]是最常见的方法之一。在我们的情况下，该模型将根据叶子的图片检测疾病。
用于脑肿瘤分割的扩张初始 U-Net (DIU-Net)
摘要 — 磁共振成像 (MRI) 常用于脑肿瘤诊断、治疗计划和治疗后监测。最近，已经提出了各种基于深度神经网络的模型来对脑 MRI 中的肿瘤进行像素级分割。然而，MRI 中的结构变化、空间差异和强度不均匀性使分割成为一项具有挑战性的任务。我们提出了一种基于 U-Net 的新型端到端脑肿瘤分割架构，该架构将 Inception 模块和扩张卷积集成到其收缩和扩展路径中。这使我们能够提取局部结构和全局上下文信息。我们使用脑肿瘤分割 (BraTS) 2018 数据集对胶质瘤亚区域（包括肿瘤核心、增强肿瘤和整个肿瘤）进行了分割。在肿瘤核心和整个肿瘤分割方面，我们提出的模型的表现明显优于最先进的基于 U-Net 的模型（p < 0.05）。
使用Inception V3
数据集中的每个图像的卷积。然后，他们使用LVQ算法进行图像分类和疾病检测。在他们的研究中，他们得出的结论是，使用CNN的LVQ算法有效地对番茄叶疾病的类型进行了分类。Halil Durmus等。 al。 [5]在他们的研究中，试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。 在他们的研究中，他们得出的结论是，Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测，因为Alexnet开发的模型非常笨重，大小为227.6 mbyte，而在Squeezenet架构上开发的模型非常小，大小为2.9Mbyte，大小为2.9mbyte，并且在推断时间的范围也有很大改善。 因此，Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。 U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。Halil Durmus等。al。[5]在他们的研究中，试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。在他们的研究中，他们得出的结论是，Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测，因为Alexnet开发的模型非常笨重，大小为227.6 mbyte，而在Squeezenet架构上开发的模型非常小，大小为2.9Mbyte，大小为2.9mbyte，并且在推断时间的范围也有很大改善。因此，Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。U. Atila等。al。[6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。
从开始到结束测试高功率半导体设备...
Keithley 提供广泛的测试功能，包括脉冲、DC 和 C-V。我们的 ACS Basic 软件使用设备专用（而非仪器专用）词汇来简化测量。它还简化了多个源测量单元 (SMU) 仪器之间的交互，因此用户可以专注于设备而不是仪器。IVy Android 应用程序与 2600B 系列 SourceMeter ® SMU 仪器配合使用，可执行 I-V 特性分析，包括双端和三端设备测试和趋势监控，并支持交互式分析和洞察您的设备，无需编程！或者，使用型号 2450 交互式 SourceMeter SMU 仪器和 KickStart I-V 特性分析软件对各种材料、双端和多端半导体设备、太阳能电池、嵌入式系统等执行电流与电压 (I-V) 测试。
开放且可重复的神经影像学：从研究开始到发表
3 美国新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院心理与脑科学系；4 德国柏林马克斯普朗克人类发展研究所适应性理性中心；5 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校心理学系；6 瑞士洛桑洛桑大学医院和洛桑大学放射科；7 美国加利福尼亚州斯坦福大学心理学系，8 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学圣路易斯心理与脑科学系；9 波兰托伦尼古拉哥白尼大学现代跨学科技术中心；10 丹麦哥本哈根 Rigshospitalet 神经生物学研究部；11 哥本哈根大学计算机科学系
Nitk Surathkal自1960年成立以来，国民...
关于电子工作室表面表征在理解表面结构 - 特性关系和合适的材料应用中起着重要作用。随着科学和技术的进步，表面表征工具已广泛发展，现在可以评估和促进分析材料的表面特性。虽然表面表征是材料科学家的重要舞台，但它仍然是所有工程领域和科学的关键方面。是一种多学科的追求，从表面表征工具中理解和解释数据可能是困难和误导的。鉴于这一点，了解各种表面表征工具，例如X射线衍射，扫描和透射电子显微镜，原子力显微镜，紫外可见光谱，X射线光电光谱，纳米互感等及其申请。同时，仔细利用所获得的结果以获得更好和正确的结论至关重要。当前的电子工作坊为学习和理解上述表面表征工具及其在适当的应用中的用法提供了绝佳的机会。
使用 INCEPTION RESNET V2 卷积神经网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一，因为脑内异常细胞不受控制地发展。磁共振成像（MRI）是一种医疗设备，可提供数字图像并帮助放射科医生和神经科医生识别脑肿瘤的种类和存在。为了对脑肿瘤的 MRI 图像进行分类，需要一种客观、自动且更可靠的方法，因为人为和主观的分类过程费力且容易出错。为了超越传统测试方法的局限性，人工智能被认为是从磁共振成像中识别脑肿瘤类型的合适工具。卷积神经网络是增强自动分类（CNN）的一种工具。本文展示了如何使用 CNN 中的 Inception ResNet v2 架构通过迁移学习将 MRI 脑癌分为四类：神经胶质瘤肿瘤、脑膜瘤肿瘤、垂体肿瘤和无肿瘤。
CropBio项目启动会议及项目方法现场演示
联合国亚洲及太平洋经济社会委员会（ESCAP）启动了“通过创新空间应用促进农作物生物多样性”（CropBio）项目，该项目将于2024年至2027年在中国、印度尼西亚、马来西亚和菲律宾实施。启动会议由马来西亚砂拉越州民都鲁博特拉大学（UPMKB）主办，以在线方式进行，审查并商定项目方式和方法；讨论并商定试点地区的项目实施方案；并介绍实地工作规程。会议议程见附件1。开幕式 UPMKB校园主任Shahrul Razid Sarbini先生对与会者表示欢迎。亚太经社会空间应用科科长王克然先生在线上致开幕词，中国中科院航空所吴兵方先生发表了关于作物生物多样性监测重要性的主旨演讲。参与
EEG-ITNet：一种用于运动意象分类的可解释初始时间卷积网络
摘要 近年来，神经网络，尤其是深度架构在脑机接口 (BCI) 领域的脑电信号分析中受到了广泛关注。在这个正在进行的研究领域，端到端模型比需要信号转换预分类的传统方法更受青睐。它们可以消除对专家的先验信息和手工特征提取的需求。然而，尽管文献中已经提出了几种深度学习算法，在对运动或心理任务进行分类方面取得了很高的准确率，但它们往往缺乏可解释性，因此不太受神经科学界的青睐。其背后的原因可能是参数数量众多，以及深度神经网络对捕捉微小但不相关的判别特征的敏感性。我们提出了一种称为 EEG-ITNet 的端到端深度学习架构，以及一种更易于理解的方法来可视化网络学习的模式。使用初始模块和带扩张的因果卷积，我们的模型可以从多通道脑电信号中提取丰富的光谱、空间和时间信息，并且复杂度（就可训练参数的数量而言）低于其他现有的端到端架构（例如 EEG-Inception 和 EEG-TCNet）。通过对 BCI 竞赛 IV 中的数据集 2a 和 OpenBMI 运动想象数据集进行详尽评估，EEG-ITNet 在不同场景中的分类准确率比其竞争对手高出 5.9%，具有统计学意义。我们还从神经科学的角度全面解释和支持网络图示的有效性。我们还在 https://github.com/AbbasSalami/EEG-ITNet 上免费提供我们的代码。
迈向人工智能增强型弹性网络物理系统设计：从萌芽到现在的历程
• 莫一林，清华大学教员 • Sean Weerakkody，约翰霍普金斯大学应用物理实验室 • 刘晓飞，领英 • Nicola Forti，意大利拉斯佩齐亚北约海洋研究与实验中心 (CMRE) • Walter Lucia，蒙特利尔康考迪亚大学教员 • Omur Ozel，乔治华盛顿大学教员 • Raffaele Romagnoli，卡内基梅隆大学博士后 • Paul Griffioen，卡内基梅隆大学博士生 • Carmel Fiscko，卡内基梅隆大学博士生 • Rohan Chabukshwar，爱尔兰 UTRC • Mehdi Hosseinzadeh，华盛顿大学圣路易斯分校博士后 • Bahram Yaghooti，华盛顿大学圣路易斯分校博士生 • Jonathan Gornet，华盛顿大学圣路易斯分校博士生