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使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
2:22学习资源包（无声音）
戏剧始于詹妮（Jenny）在脚步梯子上绘画的，而她上方的时钟上午2:19，她整夜结束，然后上楼。在客厅桌子上，婴儿监视器捡起卧室门开口的声音，睡眠whmper吟着。詹妮（Jenny）在孩子身上时，可以听到舒适的声音。突然在凌晨2:22，珍妮尖叫。下一个场景发生在几天后下午20:36举行。我们看到劳伦（Lauren）在厨房里徘徊，不久之后是珍妮（Jenny），本（Ben），最后是山姆（Sam），后者只是把女儿菲比（Phoebe）上床睡觉。当两对夫妇坐下来吃晚饭时，珍妮透露她认为他们的房子被困扰着，她的女儿每天晚上凌晨2:22拜访她的女儿。整个晚上，珍妮试图说服其他人的存在，而本已经相信超自然的本很容易被说服。他们决定熬到凌晨2:22，看看珍妮的幽灵是否真的存在。
使用机器学习的心脏病预测系统
我还感谢达卡Diit讲师Mizanur Rahman为我们提供了成功完成该项目的设施。我还对达卡（Dhaka）的DIIT讲师，讲师为我们提供了成功完成该项目的设施。我也表示感谢Mushfiqur Rahman，Dhaka Diit讲师，为我们提供了成功完成该项目的设施。
在古鲁库尔教授学习活动
摘要学校知道，学生的教学和学习不能在课堂上和课程中涵盖。这就是为什么学校将教学和学习与社区和社会联系起来的原因。每年，学校都以将他们与社会融合在一起的方式向孩子们授予各种以社区为中心的教学。本研究使用的方法与访谈，焦点小组讨论和收集信息的观察有关。本文的目的是找出在古鲁库尔使用的教学学习活动。这篇研究文章的发现是，尽管教师试图使用以学生为中心的方法，但他们在教授学习过程时主要使用以老师为中心的方法。关键词：教学，课程，古鲁库尔，方法论，精神简介
学习损失恢复策略指南
由于近期学校长期和反复停课，建议依赖于对类似情况的研究的推断和应用，例如旷课、暑期学习计划以及飓风和战争等有限地理区域内重大事件的影响和恢复。教育专家整合研究建议，以下要素有助于学生恢复学习损失。值得注意的是，有证据证明每个要素的有效性（参见每个要素之后的研究），但目前正在研究这些要素一起实施时的有效性。以下要素来自各种文章和研究，这些文章和研究阐明了因学校长期和反复停课而恢复学习应包括：
![文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber](/simg/2/2867641feba13bf24711be4221be8a75a718a686.webp)
文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber
文章标题：药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Bernett [2]，Adrian Freeman [3]，Markus List [2]，LucíaPrietoSantamaría[4]，Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构：发现与转化科学（DTS），Clarivate Analytics，巴塞罗那（西班牙）[1]，《系统生物学数据科学》，慕尼黑技术大学，慕尼黑技术大学，德国（德国）[2] Biopharmaceuticals R＆D，阿斯利康，剑桥（英国）[3]，EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos，Madrid大学（西班牙）大学（西班牙） （FIMM），Hilife，Hilife，赫尔辛基大学（芬兰），Bioicawtech，赫尔辛基（芬兰）[5] [5] Orcid ID：0000-0003-0694-1867 [1] [1]，0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中，应由酌处权对待。手稿提交日期：2024年3月12日关键字：机器学习，神经网络，人工智能，药物repurost
印第安纳州529储蓄计划信用
●谈论您的一天（例如，首先，我们醒了，接下来，我们吃早餐。）。●在家中遵循一致但灵活的例行程序（例如，首先，我们要吃晚餐然后洗个澡）。●为孩子们准备下一次活动（例如，在五分钟内，我们将共进晚餐。）。●一起阅读书籍，讨论故事中首次发生的事情，接下来发生的事情等。●分享您/您/他们年轻时的孩子的照片，并讨论您的变化方式。●讨论过去，现在和将来的事件（例如，还记得上周我们挖出您的冬季外套时？那是因为外面真的很冷！）。●使用日常机会指出社区助手（例如，当消防车通过时，您可以说：“哦！消防员必须要帮助某人！”）。●指出并讨论社区和文化符号（例如徽标，街道标志）。●拥有家庭“投票”（例如，今天，我们可以吃玉米饼或意大利面条。谁想要炸玉米饼？）。
使用高斯进程回归机器学习模型的Flyrock投掷预测
I.引言Flyrock是爆炸启动时远离采矿区的岩石质量。通常考虑的第一个参数是：负担，爆炸孔直径，深度，粉末因子间距，茎，爆炸性材料类型和sub-drill在Flyrock预测期间是可控参数。此外，爆炸工程师无法影响的岩石性能是无法控制的参数，例如压缩间距和岩石的拉伸强度。因此，爆炸工程师必须更改第一个参数，以最大程度地减少flyrock掷距离。设计了各种经验方程，以设想由爆破操作[1]，[2]产生的fly架。经验模型是根据flyrock上的几个现场实验的有效参数开发的，即孔直径，爆炸性，茎，负担的密度，弹出材料，粉末因子和孔长度的初始发射速度。因此，这些经验方程的性能预测能力在许多情况下不是很有效[2]，[3]。