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多层LSTM交通警察手势识别...
摘要： - 根据国际自动驾驶技术标准，如果要在道路上驾驶自动驾驶车辆，它们必须具有承认交通警察手势的功能。目前，交通警察的手势识别方法主要分为三类，即基于生物电信号，基于传感器的识别和基于机器视觉的识别的识别。本文主要关注传统机器视觉技术在处理动态的交通警察手势时很容易忽略关键坐标和时间功能的情况。本论文提出了一个多层LSTM模型，该模型整合了连续的子中限角度和交通警察的注意力模型。基于MediaPipe，在统一关键点之后，接受融合角度信息的模型的精度比未经角度信息融合的训练的模型更高，并且使用33个关键点训练的模型及其MediaPipe的角度信息比501关键点及其角度信息更准确。最后，根据本文提出的模型，对中国交通警察的手势数据集取得了良好的测试结果。
使用Resnet50进行面部印刷识别和分类的深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，其中神经网络算法模仿人脑以识别各种模式并自主做出决策。也称为深神经网络或深度学习，它是人工智能的核心组成部分，用于处理数据并生成有助于无人监督的决策的模式。深度学习在处理非结构化数据（例如图像，音频和文本）方面特别有用。它已成功应用于各个领域，包括机器人技术，人工视觉，自然语言处理，自主驾驶等。
llm-ir：在多模式对话系统中利用大语言模型来识别意图
这项研究通过引入一种利用大型语言模型（LLM）的新方法来应对多模式对话系统中意图识别的复杂挑战。通过使用低级别适应性（LORA）微调最先进的模型，我们实现了重大的性能改进。为了解决传统方法的局限性，我们采用了一套高级增强技术，包括用于文本提取的光学特征识别（OCR），以及图像裁切，旋转，颜色调整和文本转换，例如同义词更换和句法重新排序。此外，我们整合了知识蒸馏和检索效果生成（RAG）技术，以结合外部知识，从而进一步提高了模型的性能。通过全面的消融研究和细致的参数调整，我们的模型超过了5.35％的基线性能，证明了在多模式意图识别中利用LLM的实质性好处。
优化术中AI：对Yolov8的评估，以实时识别机器人和腹腔镜仪器。
对手术仪器的准确识别对于术中人工智能（AI）系统的发展至关重要。在这项研究中，我们评估了Yolov8模型在识别机器人辅助腹部手术中的机器人和腹腔镜仪器方面的功效。具体来说，我们评估了其检测，分类和分段七种不同类型的手术工具的能力。从四个公共和私人来源编辑了一个多样化的数据集，其中包括代表各种手术环境和工具的7,400帧和17,175个注释。yolov8进行了训练和测试，用于二进制检测的平均平均精度为0.77，多仪器分类的平均精度为0.72。最佳性能。该模型还显示出极好的分割精度，达到0.91的平均骰子得分，平均交点为0.86，单极弯曲的剪刀得出最高的精度。值得注意的是，与腹腔镜工具相比，Yolov8对机器人仪器表现出了出色的识别性能，这可能归因于训练集中机器人仪器的更大表示。此外，该模型的快速推理速度为每帧1.12毫秒，突出了其对实时临床应用的适用性。这些发现证实了Yolov8使用全面的多源数据集对精确有效识别手术工具的潜力。
模式识别
1 Anthony Ramirez，“ Conagra同意以13.4亿美元的价格购买Beatrice”，《纽约时报》，1990年6月8日。 2 George P. Baker，“ Beatrice：创造价值创造和破坏的研究”，《金融杂志》，第1卷。 47，编号 3，1992年7月，1081-1119。 3 Glenn Yago，垃圾债券：高产证券重组美国的美国（牛津：牛津大学出版社，1991年），第148页。 4在这笔交易时，有两种方法可以考虑收购：合并和购买。 大大简化了，随着汇集买卖双方的资产负债表，加在一起又加入了，对收入没有影响。 购买后，任何上述账面价值的付款都记录为商誉，并在长达40年的时间内摊销。 在这种情况下，对收入产生了负面影响。 2001年，财务会计标准委员会（FASB）摆脱了汇集以及商誉的摊销。 今天，公司只能进行定期检查，以验证商誉的账面价值是否合适，并在值受损的情况下进行写入。 参见亚伯拉罕·布里洛夫（Abraham J. 44，编号 3，1988年5月至6月，74-80。 5艾伦·斯隆（Alan Sloan），“ KKR和一个时代的大杠杆收购末端”，《华盛顿邮报》，1990年6月19日。 6交易后不久，Conagra改变了其内部收入措施，以反映商誉是一种非现金和非经济指控。 企业以现金经营。1 Anthony Ramirez，“ Conagra同意以13.4亿美元的价格购买Beatrice”，《纽约时报》，1990年6月8日。2 George P. Baker，“ Beatrice：创造价值创造和破坏的研究”，《金融杂志》，第1卷。47，编号3，1992年7月，1081-1119。3 Glenn Yago，垃圾债券：高产证券重组美国的美国（牛津：牛津大学出版社，1991年），第148页。4在这笔交易时，有两种方法可以考虑收购：合并和购买。大大简化了，随着汇集买卖双方的资产负债表，加在一起又加入了，对收入没有影响。购买后，任何上述账面价值的付款都记录为商誉，并在长达40年的时间内摊销。在这种情况下，对收入产生了负面影响。2001年，财务会计标准委员会（FASB）摆脱了汇集以及商誉的摊销。今天，公司只能进行定期检查，以验证商誉的账面价值是否合适，并在值受损的情况下进行写入。参见亚伯拉罕·布里洛夫（Abraham J.44，编号3，1988年5月至6月，74-80。5艾伦·斯隆（Alan Sloan），“ KKR和一个时代的大杠杆收购末端”，《华盛顿邮报》，1990年6月19日。6交易后不久，Conagra改变了其内部收入措施，以反映商誉是一种非现金和非经济指控。企业以现金经营。从公司1994年的10-K表格中：“在1993财年期间，我们通过合并一个称为“现金收入”的概念来提高目标 - NET收入以及商誉摊销。内部生成的现金的主要来源是折旧固定资产和商誉摊销之前。补充通常需要折旧现金，以帮助维持持续的关注。另一方面，商誉代表了有价值的非剥夺品牌和分销系统，主要是我们在1991财年与Beatrice Company收购的那些。我们全年投资和招致费用，以维持和增强这些品牌和分销系统的价值。因此，商誉摊销不是真正的经济现金成本。与净收益一起，是决策现金的来源，可用于投资Conagra的增长并偿还股息。” （添加了强调。）7 AV Ventures Communications团队，“ patter式认可方面的最佳实践”，校友风险投资，2021年11月9日。
超越边界：在跨数据集和语言中学习通用实体分类法，以获取命名实体识别
开放命名实体识别（NER）涉及从任意域中识别任意类型的实体，对于大语言模型（LLMS）仍然具有挑战性。最近的研究表明，对数据数据的微调LLM可以提高其性能。但是，直接对现有数据集进行培训会忽略其不一致的实体定义和冗余数据，从而将LLMS限制为数据集 - 特定的学习和阻碍域外适应性。为了解决这个问题，我们提出了B 2 NERD，这是一个紧凑的数据集，旨在指导LLMS在通用实体分类学下的开放NER中的概括。b 2书呆子使用两个步骤的过程从54个Ex-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is。首先，我们检测到跨数据集的不一致的实体定义，并通过可区分的标签名称来澄清它们，以构建400多种实体类型的Uni-Glesal分类学。第二，我们使用数据修剪策略来解决冗余，该策略选择了更少的类别和语义多样性的样本。综合评估表明，B 2 NERD显着增强了LLMS的开放式NER功能。我们的B 2 NER模型，在B 2 NERD上训练，超过6.8-12.0 f1点，并超过15个数据集和6种语言的3个室外基准标记中的先前方法。数据，模型和代码可在https://github.com/umeannever/b2ner上公开获取。
Medicine in Medicine™Health System认可计划指南| ama 精确教育：医学中终身学习的未来问题： AMA增强情报研究 - 医师... CPT助手：Covid-19 12月更新 COVID-19，用于患者查询的疫苗脚本 冠状病毒（SARS-COV-2）疫苗：短描述符 CPT助理指南：冠状病毒（SARS-COV-2）； 2023年5月 cpt®类别II代码长描述符 CPT®助理特别版：August Update 使用替代付款模型推进基于价值的护理 COVID-19疫苗：医师常见问题解答 医师COVID-19疫苗接种研究（TOPLINE报告） Giulio Romeo，医学博士
医学卫生系统认可计划的欢乐旨在作为组织支持医师福祉的战略路线图。The first step in this process is to familiarize yourself with the Joy in Medicine Program Guidelines outlined in this document.基于概述的标准，评估组织的当前努力，以确定您将要申请的认可水平。请阅读完整的程序标准和支持文档要求（不仅仅是标准 - 符合条件），并在编译应用程序时查阅附录A中的提交样本。由于申请人的大量询问，医学团队的欢乐要求您在询问有关该计划的问题之前彻底咨询此文件。
基于K- ...
准确的识别式摄取的bebrivingBegrivivialForimProvingTrafficsAficsAficsAficsAfeticsAfetsafetysafetysafetysafetyand and促进社会责任，并且它也是实现智能运输系统的关键组成部分。ThisPaperPaperposePaperposesMethodForgressiveRapDrivingRiveDrivingBebressiveRivingBehaviorreniveRiveRivingBehaviorRecognitionand data Moge Noge noge noge nogeing the k-Meantation基于K-means基于News nexfen neck。轨迹datasetissusedforprepreprecessingtherawdata，and excectiveBehaviorAlfeatUrereResentations inobtable throughFeatureExtraction.next，principalComponentanalysis（PCA）iPappliedTiedTorpliedTordeDextiledte inspliedTorde to insappliedTorde to iSAppliedTorde to inspliedTorce insplied opplied opplied to in thate intermenities data的维度，以简化数据结构。集群AlgorithmisemplodedTocifyTherEdtheDataSifateDataAndIdentive攻击性驾驶行为的潜在模式。实验结果表明，该方法有效地确定了侵略性驾驶行为，为提高交通系统安全和提高社会责任的认识提供了技术支持。
南非的面部识别技术的应用
9 上文注 4（例如，“AI Surveillance 希望在美国找到客户，将他们的闭路电视录像传送到约翰内斯堡的控制室和监控人员。首席执行官 Nichol 认为，当地较低的工资水平将为公司带来竞争优势，其在南非市场处理安全问题的经验也将如此。“美国在硬件和录制方面更成熟——有更多的摄像头和更多的录像，”他说。“南非在分析反馈和调度方面更成熟——出于必要……有迹象表明，监控行业的其他部分也在转向基于平台的方法。Proof 360 所基于的视频管理工具 Milestone 同样允许任何人为其软件构建面部和车牌识别等 AI 应用程序。Axis Communications 也是如此，它在美国和南非设有办事处，最近推出了自己的平台……今年，NEC XON 的母公司 NEC 还计划推出一款名为 NEC Nexus 的新产品，允许政府机构将他们的监视列表，其方式与 Vumacam 对车牌数据库的集中化相呼应。Nexus 目前正在英国进行试验，NEC 在英国拥有最大的实时面部识别试点，并将很快在全球推出，尽管目前还没有在南非实施的计划，Erasmus 说。”)。
人类的个性化语音情感识别 -
摘要 - 情绪是人类言语交流中的重要因素，因此在人类机器人相互作用（HRI）期间了解个体的影响很重要。本文研究了视觉变压器模型的应用，即VIT（视觉变压器）和BEIT（来自图像变压器预训练的双向编码器代表）管道中的言语情感识别（SER）。重点是通过在基准数据集上填充这些模型并利用集合方法来概括为单个语音特征的SER模型。为此，我们从与NAO社会机器人进行伪自然对话的几个人类受试者中收集了音频数据。然后，我们对基于VIT和BEIT的模型进行了研究，并在参与者的看不见的语音样本上测试了这些模型，以便从语音中辨认出四种主要情绪：中性，快乐，悲伤和愤怒。结果表明，基准数据集上的填充视觉变压器，然后使用这些已经精心调整的模型或结合VIT/BEIT模型会导致比调节的Vanilla-Vits或BEITS更高的分类精度或BEIT。