XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMykola
使用卷积神经网络语义分割进行身份证件识别和检测 Mykola Kozlenko a、Volodymyr Sendetskyi b
摘要 对象识别和检测是经过深入研究的问题，并已开发出一套几乎标准的解决方案。身份证件识别、分类、检测和定位是许多应用程序所需的任务，特别是在关键基础设施场所的物理访问控制安全系统中。在本文中，我们提出了一种基于人工卷积神经网络和语义分割方法的模型的新原始架构，用于识别和检测图像中的身份证件。处理此类图像的挑战在于，当此类应用程序在工业单板微型计算机硬件上运行时，计算性能有限且内存量有限。本研究的目的是证明所提技术的可行性并获得质量指标。研究方法是评估在移动身份证件视频数据集上训练的深度学习检测模型。该数据集包含 500 个视频片段，涵盖 50 种不同的身份证件类型。模拟的数值结果用于评估质量指标。我们将结果表示为交并比值的准确度与阈值。本文报告的交并比 (IoU) 阈值为 0.8 时，准确度高于 0.75。此外，我们还评估了模型的大小，并证明了在工业单片机或智能手机硬件上运行该模型的可行性。关键词 1 身份证件，目标检测，语义分割，文档识别，文档分类，深度学习，神经网络
采用金属粉芯线电弧增材制造技术制备非等摩尔康托高熵合金
阿纳托利·扎夫多维耶夫 1, 安德烈·克拉帕图克 1, 蒂埃里·博丹 2, 埃里克·麦克唐纳 3, 达内什·莫汉 4, 若昂·奥利维拉 5, 亚历克斯·加伊沃隆斯基 1, 瓦列里·波兹尼亚科夫 1, 金亨燮 6, 弗朗索瓦·布里塞特 2, 马克西姆·霍赫洛夫 1, 马克·希顿 7, 马西莫·罗甘特 8, 米科拉·斯科里克 9, 德米特里·韦德尔 10, 罗曼·科津 1, 伊利亚·克洛奇科夫 1, 斯维亚托斯拉夫·莫特鲁尼奇 1
乌克兰：截至 2022 年 3 月 30 日的情况
值得注意的一点：• 东部和南部城市中心遭受到猛烈的轰炸，尤其是在马里乌波尔和尼古拉耶夫，承受着巨大的压力。 • 除了马里乌波尔市的第一道防线已被突破外，伊久姆也承受着巨大的压力。 • 在其他地方，战术局势仍然冻结。
-IEEE TCSET 2024
Bohdan Rusyn Karpenko乌克兰NAS，LVIV，乌克兰Josef Enginering的NAS，Switzerlantzerlantcerlant大学，LVIV，LVIV，乌克兰Oleksandra Yermenko Kharkiv Nationals Kharkore equrelemens，kharkrivrivriviv iukrivriviv，乌克兰乌克兰乌克兰乌克兰乌克兰伊万·霍巴蒂（Ivan Horbatyi LVIV理工学院国民大学），乌克兰乌克兰Iryna Yaremchuk lviv Polytechnic国民大学，乌克兰乌克兰岛，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰，乌克兰·马修斯科·韦尔兰·尤什·尤什·尤什·韦尔苏恩大学，乌克兰大学Ukraine vasyl Lytvyn lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine Ivan Maksymiv Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine Ruslania Yuriyskyi University, Chernivtsi, Ukraine Anatoliy Druzhinin Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine Juraj Gazda Technical University of科西斯，科西斯，斯洛伐克玛丽国立大学，利维夫，乌克兰 div>
摘要
Committee of National Representatives (2017-2020) Petya Andreeva (Bulgaria) Christiana Antoniadou (Cyprus) Tamar Barbakadze (Georgia) Raminta Baušyt ė (Lithuania) Ursula Bentin – Ley (Denmark) Wolfgang Biasio (Austria) Virginia (Austria) Calleja-Agius (Malta) Lia Chkonia (Georgia) Susana M. Chuva de Sousa Lopes (The Netherlands) Monica Marina Dascalescu (Romania) Lucia De Santis (Italy) Francisco Dominguez (Spain) Isabel Doria Reis (Portugal) Petros Drakakis (Greece) Sozos Gillina Gillian (Georgia). ) Gareth Greggains (Norway) Marie Louise Groendahl (Denmark) Mykola Gryshchenko (Ukraine) Andrew Horne (United Kingdom) Anna Janicka (Poland) Lale Karakoc Sokmensuer (Turkey) Tatyana Kodyleva (Russia CIS) Péter Kovács (Hungary) Mark Kuyleva (Squirrel) Analysis (S. MSTeixeira De Sousa Ramos (Portugal) Sirpa Makinen (Finland) Alice Malenovska (Czech Republic) Corina Manolea (Romania) Ieva Masliukaite (The Netherlands) Laure C. Morin – Papunen (Finland) Sergei Nikitin (Russia CIS) Georgi Nikolov (Bulgaria) Kazakhstan (North Austria) Øyvind Nytun (Norway) Dinka Pavicic Baldani (Croatia) Michael Pelekanos (Greece)
2022 年消防安全问题 - 消防安全问题
国际科学与实践会议“2022年消防安全问题”（“Fire Safety Issues 2022”）的材料。 - Kh.：乌克兰国家科学院，2022 年。 - 410 页。组委会：组委会主席Sadkovy Volodymyr - 乌克兰国立大学校长、公共管理博士、乌克兰国立民防大学（哈尔科夫）教授。委员会副主席安德罗诺夫·弗拉基米尔 - 乌克兰国家科学研究中心副主任 - 研究中心主任，技术科学博士，乌克兰国立民防大学（哈尔科夫）教授。委员会成员 Yuriy Klyuchka - 乌克兰国家教育和方法工作中心副校长、技术科学博士、乌克兰国立民防大学（哈尔科夫）高级研究员。安德烈·罗明 - 乌克兰国家民防中心消防安全部门负责人，公共管理博士，乌克兰国立民防大学（哈尔科夫）教授。 Mykola Udyanskyi - 乌克兰国立民防大学（哈尔科夫）民防学院院长、技术科学副博士、副教授。 Ponomarenko Roman - 乌克兰国立民防大学（哈尔科夫）作战救援部队系主任、技术科学博士、教授。 Oleksandr Metielov - 乌克兰国立民防大学（哈尔科夫）技术与环境安全学院院长、技术科学副博士、副教授。 Tünde Anna Kovács - 工程学院副教授
原始文章使用身体康复来恢复与糖尿病有关
原始文章的使用物理康复用于恢复与糖尿病有关的高血压患者Mellitus Zoryana Koryn，Mykola Maistrugk。 Pavlyuk 4，Mykola Rudnichenko 5，Tetyana Chopyk 6，Olena Haiduk 7，Olga Andrichuk 8，Tetyana Shevchuk 9，Larysa Korobko 10 1解剖学系Antomy Antomy。乌克兰LVIV的物理文化大学2乌克兰Khmelnytskyi国立大学物理治疗系，乌克兰Khmelnytskyi，乌克兰3,4,5,6,6教育与体育，Khmelnytskyi国立大学，乌克兰尼特斯基伊斯基伊斯基伊斯基伊斯基伊斯基州教育部7.物理疗法和职业治疗，勒索克兰科夫国立大学，卢茨克，乌克兰9人类解剖学系，乌克兰·乌克兰·沃恩卡·纳恩切尔特，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克。学科和实验室诊断，乌克兰卢茨克，在线发布：2025年2月28日，接受出版：2025年2月15日doi：10.7752/jpes.20252。高血压和糖尿病经常发生，因为它们具有相似的危险因素，并且是代谢综合征的组成部分。这些疾病的合并症是心血管疾病的常见疾病和危险因素，即年龄增加的流行。目标。这项研究旨在通过定制的康复，旨在改善与糖尿病有关的高血压患者的健康。材料和方法。结果。这项研究涉及50名51.4±4.7岁的男性，被诊断出患有动脉高血压与2型糖尿病。参与者分为两个随机组（主要组和比较组）。所有受试者在参与之前均提供了知情同意。为主要组（mg，n = 30）制定了个性化的康复计划，而比较组（CG，n = 20）遵循标准建议进行恢复。在所有患者中评估了与碳水化合物代谢有关的血液参数（葡萄糖，MMOL/L;糖化血红蛋白（HBA1C，％）；胰岛素，µU/ML； HOMA指数，单位）。此外，测量脂质谱参数（胆固醇，MMOL/L;甘油三酸酯水平，Mmol/L;高密度脂蛋白（HDL），MMOL/L;低密度脂蛋白（LDL），Mmol/L; Mmol/L;非常低密度的脂蛋白（VLDL），MMOL/MMMOLEC（AI），MMMOLEC（MMOL）。还评估了由分数指数（％）评估的血压变化（MM HG）和心血管事件过早死亡的风险。与CG相比，量身定制的康复计划包括健康步行，游泳和diaphragragmagragmatic呼吸，导致高血压和糖尿病症状的减少更大。在MG中，收缩压降低了10.5％（P <0.05）。 观察到碳水化合物代谢参数的改善，包括葡萄糖水平降低46.1％，胰岛素水平降低了31.5％，HOMA指数下降了64.1％（p <0.01）。 分数指数显示Mg中过早心血管死亡率的风险降低了47.4％（p <0.01）。 结论。在MG中，收缩压降低了10.5％（P <0.05）。观察到碳水化合物代谢参数的改善，包括葡萄糖水平降低46.1％，胰岛素水平降低了31.5％，HOMA指数下降了64.1％（p <0.01）。分数指数显示Mg中过早心血管死亡率的风险降低了47.4％（p <0.01）。结论。HDL水平增加了48.0％（p <0.05），而脂质剖面有所提高，胆固醇降低了30.3％，LDL降低了35.1％，甘油三酸酯降低了33.8％，动脉粥样硬化指数降低了41.7％（P <0.01）。在CG中，遵循一般生活方式建议的患者仅显示葡萄糖（18.3％），HOMA指数（28.6％）和动脉粥样硬化指数（29.8％）（p <0.05）的降低。获得的结果表明，定制的康复计划包括健康步行，游泳和dia肌呼吸，对疾病进展并显着改善了健康。该研究支持在临床实践中实施此类计划，以增强高血压和2型糖尿病患者的心血管健康和代谢功能。关键字：健康步行，diaphragmatic呼吸，游泳，碳水化合物和脂质代谢，心血管系统。简介
人类的成长和发展小册子。 ...
人类成长和发展课程审查委员会的成员是您的邻居，朋友，您孩子的朋友的父母，以及希望本指南成为我们之间和我们之间的对话的开始，我们指导我们的青年成年。我们欢迎您的建议，并重视您与我们的伙伴关系。The members of the 2023-24 Human Growth and Development Curriculum Review Committee are: ● Dana Brunner, parent, resident ● Rachel Chambers, parent, resident ● Cassandra Dennis, parent, resident ● Tim Fiocchi, parent, resident ● Lieneke Hafeman, parent, resident, health care professional ● Marquion Hudson, parent, resident ● Meredith Hughey, parent, resident, health care professional ● Mykola Kramper, parent, resident, health care professional ● Ellie Kyser, parent, resident, health care professional ● Dr. Jill Mallory, parent, resident, health care professional ● Yanni Mcrae, parent, resident ● Amanda Meyer, parent, resident, health care professional ● Tracy Quamme, parent, resident, health care professional ● Bryan Sirchio, clergy member ● Mel汤普森（Thompson），父母，居民，卫生保健专业人员●居民，地区医疗顾问汤姆·默温（Tom Murwin）博士●●布莱恩·韦弗（Brian Weaver），父母，居民，本委员会的社区主席●辛迪·怀斯（Cindy Wise），父母，父母，居民，居民，居民，学生，学生，居民●路易·皮格特（Louie Pigott） ELVEHJEM小学课程支持老师●詹妮弗·查普曼（Jennifer Chapman），父母，居民，沃布萨中级四年级老师●麦克法兰（McFarland）高中体育教育和健康老师的特里什财富，父母，居民，居民●斯蒂芬妮·佩普林斯基（Stephanie Peplinski中学
第三十七届人工智能不确定性会议（UAI 2021）论文集，PMLR 161：1-11。
Ashish Sabharwal Allen 人工智能研究所 Bo Liu 奥本大学 Aaditya Ramdas、Kun Zhang 卡内基梅隆大学 Sebastien Destercke 法国国家科学研究院 Elias Bareinboim 哥伦比亚大学 Alexander Shekhovtsov 布拉格捷克技术大学 Linda van der Gaag Dalle Molle Molle 人工智能研究所 Dalle Marco | Artificialy Nevena Lazic、Silvia Chiappa、Theophane Weber、Tim Genewein DeepMind Sach Mukherjee DZNE |剑桥大学 Mykola Pechenizkiy、Robert Peharz 埃因霍温理工大学 Christina Heinze-Deml、Fanny Yang、Niao He 苏黎世联邦理工学院 Zoltan Szabo 巴黎综合理工学院 Mats J. Stensrud 巴黎联邦综合理工学院 德国 Magers A 中心 Jausanne |柏林工业大学 Branislav Kveton 谷歌研究中心 Aurelie Lozano IBM 研究中心 Jin Tian 爱荷华州立大学 Vanessa Didelez 不来梅莱布尼茨研究所 Vasilis Syrgkanis 微软研究中心 Rajesh Ranganath 纽约大学 Fabio Ramos NVIDIA |悉尼大学 Johannes Textor、Tom Claassen、Tom Heskes 拉德堡德大学 Qiang Ji 伦斯勒理工学院 Shohei Shimizu 滋贺大学 | RIKEN Mathias Drton 慕尼黑工业大学 Uri Shalit Technion Amir Globerson 特拉维夫大学 | Google Vibhav Gogate 德克萨斯大学达拉斯分校 Alessio Benavoli 都柏林圣三一学院 Kristian Kersting 达姆施塔特工业大学 Anna Helena Reali Costa、Fabio Cozman 圣保罗大学 Piotr Zwiernik 庞贝大学 詹姆斯·席尔瓦大学学院 Davido Fabra Eric Nalisnick 不列颠哥伦比亚大学 詹姆斯·席尔瓦大学学院 Bricardo、欧文·尼尔斯 Richard Hansen 哥本哈根大学 Aapo Hyvarinen、Mikko Koivisto 赫尔辛基大学 Benjamin Marlin 马萨诸塞大学阿默斯特分校 Robin Evans 牛津大学 Marco Valtorta 南卡罗来纳大学 Linbo Wang 多伦多大学 Alex Luedtke、Emilija Perkovic、Thomas Washington S. Richardson 大学