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伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分
参考：Paramasivam Sathishkumar，Gangadharan Shakhil Ponnarassery，MiloševićMilorad，Perali Andrea.- High-tc Berezinskii-Kosterlitz--
在追求超导性的较高临界温度时，在二维（2D）中的电子带和Van Hove奇异性（2D）中已成为一种潜在的方法，可以根据含义的期望来增强Cooper配对。然而，这些特殊的电子特征抑制了超级流体的超导系统中的超级流体施工，因此在二维超导系统中的过渡（BKT）过渡，导致出现了由于超导导性引起的超导电性流量引起的显着pseudogap法律。在强耦合方案中，发现超流动性的一个与超导差距成反比，这是有助于强烈抑制超级抑制超级流动性的因子。在这里，我们揭示了上述限制在2D超导电子系统中避免使用，具有很强的配对强度与具有较弱的电子配对强度的深带相结合的电子带。由于多播的影响，我们演示了一种类似筛选的机制，该机制绕过了抑制超级流体的抑制。我们报告了通过对两个频率启示元之间的映射耦合调谐和成对的交换耦合，报告了BKT过渡温度大量增强的最佳条件，并大量增强了伪制度。
参考：李Y.，Xiao Y.M.，Xu W.，Ding L.，MiloševićMilorad，Peetersfrançois.-单层过渡金属二进制的磁光电导率
在存在外部电气和量化磁场以及接近度诱导的交换相互作用的情况下，我们从理论上研究了单层（ML）过渡金属二核苷（TMD）的磁光（MO）性质。通过求解Schr odinger方程来研究相应的Landau水平（LL）结构，并评估ML-TMD的自旋极化在磁场的作用下。此外，在标准的随机相近似（RPA）中，纵向MO电导率是通过动力学介电函数计算的。我们以ML-MOS 2为例，以检查接近诱导的交换相互作用的影响，外部电气和磁场对通过LLS之间的内部和带电子过渡引起的MO电导率。对于传导或价带中的内标电子过渡，我们可以观察到Terahertz（THZ）频率范围的两个吸收峰。虽然传导和价LL之间的带电子间过渡显示可见范围内的一系列吸收峰。我们发现，接近度诱导的交换相互作用，载体密度，外部电气和磁场的强度可以有效地调节吸收峰的位置以及MO吸收光谱的形状。从这项研究中获得的结果可以使人们对ML-TMD的MO性质有深入的理解，这些理解可能可用于可见在THZ频率带宽方面的磁光，旋转和valleytronic设备。
参考：Tran Trang Thu，Lee Yongjun，Roy Shrawan，Tran Thi Uyen，Kim Youngbum，Taniguchi Takashi，Watanabe Kenji，MiloševićMilorad，Lim Seong Chu，
Reference: Tran Trang Thu, Lee Yongjun, Roy Shrawan, Tran Thi Uyen, Kim Youngbum, Taniguchi Takashi, Watanabe Kenji, Milošević Milorad, Lim Seong Chu, Chaves Andrey, ....- Synergetic enhancement of quantum yield and exciton lifetime of monolayer WS ₂ by proximal metal plate and negative electric偏见ACS Nano -ISSN 1936-086X -18：1（2023），第1页。 220-228全文（出版商的doi）：https：//doi.org/10.1021/acsnano.3c05667引用此参考：
Daniel Milos Sprcic CV ... div>
- 克罗地亚审计师的讲师兼专家助理，在商业融资领域的认证审计师培训•2013年。- 在高等教育机构和研究计划的评估和认证方面，斯洛文尼亚国家质量质量（Nakvis）的外国专家•2013年。- Member of the International Association of Professional Risk Managers (PRMIA) • 2008–2013 Assistant Professor at the Department of Managerial Economics , Faculty of Economics and Business, University of Zagreb • 2007–2011 Member of the Board of Directors of the Croatian Society of Economists • From 2004 – Consultant of Croatian Air Traffic Control, Croatian Lottery, Zagreb City GasWorks, Institute for Energy and Environmental Protection (Ekonerg), Croatian Electric Power Company, Croatian Regulatory Authority for Network Industries (Hakom) as well as other organizations on projects and trainings related to cost-benefit analysis of investment projects, identification, quantification and risk management, implementation of integrated risk management systems, company valuations and financial operations analysis • From 2004 – Reviewer for The Journal of World Business, Risk Management, European Journal of Management, Journal of Risk Finance, The Quarterly Review of Economics and Finance,精力，土地，经济审查•从2002年开始 - 克罗地亚会计师和金融专业人员协会的讲师和专家助理，在财务管理领域的内部审计师培训•1999 - 2008年经济经济学系经济学和商业学院的助理，Zagreb
Leena Matikainen, Milo š Pand ž ic´, Fashuai Li, Kirsi Karila, Juha Hyyppä, Paula Litkey, Antero Kukko, Matti Lehtomäki, Mika Karjalainen, Eetu Puttonen，“利用多时相多光谱机载激光扫描，Sentinel-2，和移动激光扫描在地图更新中的应用，”J. Appl。遥感. 13 (4), 044504 (2019), doi: 10.1117/1.JRS.13.4.044504。
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、