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1学生/研究学者，2名学生/研究学者，3名学生/研究学者计算机科学与工程学系（人工智能与机器学习）Vignana Bharathi技术研究所，Aushapur（V），Ghatkesar（M），Medchal Dist。 501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。 这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。 这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。 利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。 Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。 除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。 这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。 这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。1学生/研究学者，2名学生/研究学者，3名学生/研究学者计算机科学与工程学系（人工智能与机器学习）Vignana Bharathi技术研究所，Aushapur（V），Ghatkesar（M），Medchal Dist。501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。 这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。 这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。 利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。 Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。 除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。 这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。 这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。通过强调准确的交通信号识别的重要性，我们的研究试图推动该领域的进步，并可能对发展智能交通管理系统的发展产生潜在影响，这可能会对城市的流动性和安全性产生积极影响。索引术语 - 交通信号灯，重新系统，深度学习，计算机视觉。
2023年度报告
2023年是我任职三年级的任期，是这座伟大的学习城堡的11个副校长。因此，我感谢全能的真主，我介绍了我们伟大大学的2023年年度报告。在详细介绍该报告的细节之前，我希望感谢大学社区成员的耐心，忍耐和承诺，尽管由于联邦政府所扣留的薪水所造成的造成的不满，但由于燃料供应不足，因此，在燃油供应不足的情况下，造成的生活成本不足，而且造成了一定的努力，并且在某些情况下，造成了一定的生命，以及一定的生命，以及一定的生命，这是造成的。大学的管理并不意识到困难时期。尽管存在严厉的局势，但我们还是能够按计划成功地结束学术会议，并开始了新的会议 - 2022/2023学术会议。为了减轻艰难时期员工的努力，我们为工作人员和学生提出了许多姑息治疗措施，这是我们努力缓解困难的效果的一部分。首先，我们向大学合作委员会分配了一些钱，以购买食品和其他必要商品，以在六个月内以非利益格式分配给员工。我们还与布克小额信贷银行（Buk Microfinance Bank）结束了安排，向员工提供非利息贷款，以支付其子女的学费。大学将承担关注的负担。交通运输，我们分配了往返大学的员工。每天（星期一至周五）的公共汽车将在上午8:00和上午10:00从动物园路员工宿舍起飞，而在办公室结束时，他们将在4:00 pm和6:00 pm离开新校园。对于初级工作人员，我们购买了自行车，并在九个月内应付款，以帮助他们缓解远足的影响
人工智能在医学中的应用及其关注点
摘要背景：医学正成为一个越来越以数据为中心的领域，超越了传统的统计学方法，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在吸引大量对科学数据分析的兴趣。有人认为，人工智能正在经历快速的商品化过程。这种描述有效地反映了人工智能工业化的现代趋势及其在社会中的普及。因此，与使用人工智能和机器学习相关的社会问题不应再被忽视，事实上，它们不再属于科学领域。这些社会问题也可以有多种形式；然而，所有这些都需要从以人为本的角度设计模型，并纳入与人相关的要求和约束。在这篇简短的论文中，我们讨论了影响 AI 和 ML 在治疗、公平性、隐私和匿名性、解释能力和可解释性方面的一些特殊问题，此外，还讨论了几个更广泛的社会问题和道德规范。我们认为，所有这些都是需要记住的实用因素，以实现全面促进基于 AI 和 ML 的技术普及的目标，并确认关于数字技术对道德和匮乏敏感问题的影响的不断发展的规则。我们的独特目标是反映这些主题如何影响 AI 和 ML 的临床应用。本文包括在西班牙巴塞罗那贝洛特大学医院举行的“第二次科学与透析会议：人工智能”的大部分内容。摘要和关键信息：AI 和 ML 作为从数据中提取知识的关键方法，吸引了科学界的大量兴趣。这些系统正越来越多地扩展到社会影响的范围，包括治疗和医疗保健。影响治疗和医疗保健的社会相关问题包括（尽管它们可能不再局限于）公平、公平性、匮乏、道德和法律。关键词——人工智能、机器学习。
防止无家可归和粗糙的睡眠策略...
1.1“防止无家可归和粗暴的睡眠策略”从2024年到2029年阐明了什罗普郡无家可归者服务的方向和优先事项，强调着重于与广泛的合作伙伴和关键的利益相关者合作，以解决无家可归的无家可归者，并确保可以访问适当的住宿和支持解决方案。我们认识到，无家可归和粗糙的睡眠不能仅由理事会解决，需要采取合作伙伴关系。1.2该战略认识到Covid-19-19大流行的前所未有的情况，以及我们如何灵活地应对未来类似紧急情况的挑战。重要的是，该战略还认识到强大的合作伙伴关系和协作所带来的机会，以最大程度地提高资源和专业知识。提供优先级的成功取决于与组织的有效伙伴关系，并确定我们如何在公共，私人和志愿部门共同努力，旨在为减少无家可归者带来真正的影响。1.3什罗普郡的农村景观对经历无家可归的个人构成挑战，阻碍了对运输和支持服务等基本必需品的机会。独特的农村环境通常会带有更高的成本和有限的资源，特别是对于专业服务，尤其是心理健康支持，通常需要大量旅行距离。这表明需要量身定制的方法来解决农村无家可归的复杂性，包括确保获得基本服务以及克服地理偏僻和成本限制所带来的障碍。1.4在对无家可归和粗糙睡眠的详细审查之后，已经制定了这种策略，数据塑造了该策略的四个优先事项，这些优先事项是通过一系列焦点小组，一对一的会议以及一项调查的一系列调查，在收集了宝贵的反馈的情况下，与服务使用者，公众，关键合作伙伴和利益相关者咨询了该策略。此意见确保该战略与什罗普郡理事会的目标保持一致，并满足我们合作伙伴的需求。1.5为了进一步支持此策略，将实施详细的行动计划，旨在灵活发展和适应本地和不断变化的因素。
人工智能在农业领域的应用研究
人工智能应用在农业中的研究 Padma Nilesh Mishra 博士 印度孟买 MCA 塔库尔管理研究、职业发展与研究学院（TIMSCDR）助理教授 通讯作者电子邮件：mishrapadma1988@gmail.com Pinky Gerala 博士 印度孟买 MCA 塔库尔管理研究、职业发展与研究学院（TIMSCDR）助理教授 电子邮件：dr.pinkyg5@gmail.com Shirshendu Maitra 印度孟买 MCA 塔库尔管理研究、职业发展与研究学院（TIMSCDR）助理教授 电子邮件：slm2007@gmail.com 摘要 --- 农业领域的自动化普及是全球关注的关键问题和新兴问题。人口仍在大幅增长，此外，随着人口增长，对粮食和就业的需求也在增长。农民抛弃的传统方法不足以满足这些需求。因此，创新的自动化方法仍然存在。这些创新方法满足了粮食需求，也为当今人工智能（AI）的数十亿人提供了服务前景。本文对人工智能在土壤管理、作物管理、杂草病害中的应用进行了评估。通过高度关注发现故障，找出原因并产生最佳结果，人工智能在报告作物病害方面发挥了巨大作用。因此，本文简要概述了人工智能在农学中的应用，以及现有的农学方法，并重点介绍了现有的用于发现作物病害的众多方法。卷积神经网络分类技术比传统方法具有更高的精度。关键词---人工智能、深度学习、分类机制、作物病害检测。
2020 年概览
最重要的是，这是一个关于人的故事，讲述了我们的员工与客户、合作伙伴和所有利益相关者一起为满足不断增长的人口的需求而做出的努力。供暖、照明和交通只是我们生产的能源使之成为可能的部分日常必需品。在我们完成本期《概览》时，COVID-19 疫情已将 2020 年变成了意想不到的一年。这场全球卫生危机夺走了成千上万的生命，并动员了所有可用资源，实际上使全球经济陷入停滞。由于某些生产国决定增加产量，其影响进一步加剧，导致油价暴跌。然而，在这些卫生和经济危机中，还有另一场重大危机我们不能忘记——气候变化。这就是为什么道达尔与社会共同设定了到 2050 年实现其全球业务（包括其生产和客户使用的能源产品）净零排放的宏伟目标。为了实现这一目标，我们确定了四条战略途径：天然气价值链的综合扩张、低碳电力的强劲增长、鼓励更经济地使用石油以及发展有助于实现碳中和的业务，例如碳捕获和储存解决方案以及天然碳汇。我们意识到自己在社会中的作用，还与所在社区合作，为他们的发展做出积极贡献，而这些贡献超出了我们的业务范围。通过我们的全球公民计划 Total Foundation，我们在四个优先领域采取行动：青年包容和教育、道路安全、森林和气候以及文化对话和遗产。今天，我们比以往任何时候都更需要利用定义我们个人和集体身份的价值观和资源，以实现我们成为负责任的能源巨头的目标。
一项全国性调查研究：大规模突破性感染浪潮后，医护人员拒绝接种新冠加强疫苗的情况
摘要：背景：2022 年 12 月至 2023 年 1 月期间，中国发生了前所未有的 2019 冠状病毒病 (COVID-19) 浪潮，对 COVID-19 初级疫苗系列的有效性提出了挑战。医护人员在大规模突破性感染后对未来 COVID-19 加强疫苗 (CBV) 的态度仍然未知。本研究旨在探讨前所未有的 COVID-19 浪潮后医护人员未来拒绝接种 CBV 的流行率和决定因素。方法：2023 年 2 月 9 日至 19 日，在中国医护人员中进行了一项横断面全国在线调查，使用自填式问卷疫苗。收集了社会人口统计学、职业、慢性病史、既往 COVID-19 感染、对未来 CBV 的态度以及拒绝未来 CBV 的原因。我们使用多变量逻辑回归模型估计了比值比 [OR] 和 95% 置信区间 [CI]，以探索与未来拒绝接种 CBV 相关的因素。结果：在完成调查的 1618 名参与者中，对 1511 名接种了两剂或两剂以上 COVID-19 疫苗的受访者进行了分析。共有 648 名（41.8%）受访者不愿意在未来接种 CBV。多变量逻辑回归分析显示，拒绝接种 CBV 与职业（与其他工作人员相比，医生调整后的 OR 1.17，95%CI 0.79–1.72，护士调整后的 OR 1.88，95%CI 1.24 − 2.85，p = 0.008）、过敏史（调整后的 OR 1.72，95%CI 1.05–2.83，p = 0.032）、未来感染 COVID-19 的自我感知风险较低（p < 0.001）以及对 CBV 有效性（p = 0.014）、安全性（p < 0.001）以及对医护人员和公众的必需品（p < 0.001）的信念较低有关。结论：我们的研究结果强调，在前所未有的 COVID-19 浪潮之后，相当一部分医护人员反对未来接种加强剂。对未来 COVID-19 风险的自我认知以及疫苗的潜在危害或可疑功效是主要决定因素。我们的研究结果可能有助于公共卫生当局制定未来的 COVID-19 疫苗接种计划。
法国海军 2021
尽管这种巨大的自由使得海上货运在过去三十年中得到了极大的发展，但也使得海上空间的控制和保障变得非常困难。交通密度对一些海上航线构成了风险，例如加莱海峡，每天有 700 至 800 艘船只经过其 16 海里的离岸区域，使其成为世界上第二繁忙的海峡。海盗活动对海上贸易构成威胁，在几内亚湾和马六甲海峡，海盗活动远未得到遏制。非法贩运仍在继续，特别是在加勒比海和地中海附近。最后，COVID-19 疫情再次凸显了海上交通对于经济相互依存的国家生存的不可避免和至关重要的特性：陆地边界被关闭，航空公司中断，但人们尽一切努力保持海上交通畅通，以免导致民众生活必需品严重短缺。各种主权主张和海上作业的新前景也导致紧张局势加剧。越来越多的行为者（其中包括非国家行为者）在日益激烈的海上竞争中肆无忌惮地使用武力，甚至使用暴力。地中海东部发现石油和天然气矿藏进一步加剧了邻国之间的紧张局势，这些国家发现更难确定其海上边界
朝向连贯的O波段数据中心互连
ntegrated Photonics已使数字通信时代依靠各级的光网络以非常高的速度和低成本传输数据。大规模数据中心需要高度集成的成本效益的光学通信解决方案，因为数据中心互连已成为主要成本因素之一。与光学互连相关的技术和经济必需品促进了当今普遍存在的1,300–1,600 nm范围内使用的两种综合光子技术平台的开发和快速成熟。这些平台通常用其材料基础来计数：（1）硅光子学和（2）基于磷化物（INP）基于磷化物（INP）的集成光子学。这两个平台的重要性远远超出了光电收发器和光学通信。硅光子学和基于INP的光子学都在Terahertz的产生和传感，高速信号处理以及潜在的神经形态计算中发现了应用。尽管硅光子学比INP整体光子学具有明显的优势，例如其可扩展性高达300毫米的晶片，并通过高速电子设备与高速电子设备协调，但使用INP 1、2实现了最终和基准的光电测量。基于INP的波导耦合光二极管，即使是几年前，也已经证明了170 GHz的3-DB带宽（F 3-DB），竞争激烈，竞争激烈，竞争势力为0.27 a w-1（参考文献3）。相比之下，在主要硅光子平台上可用的锗光二极管通常显示在50-70 GHz范围内的带宽（参考文献。4 - 7）。以外，具有F 3-DB≈120GHz和相当高的深色cur的细菌光电二极管的演示脱颖而出，由于测量限制8，关于带宽的不确定性8。在本文中，我们证明了一个真正的硅光子光子检测器，从光扣带宽和响应性方面接近最终性能，这是一种基于表面上种植的锗的硅波导偶联P – I-N光电二极管。我们的锗光电二极管显示超过260 GHz