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使用卷积神经网络（CNN）和转移学习技术的原始研究论文遥感图像分类
摘要：本研究研究了描绘变速箱，森林，农田和山脉的航空图像的分类。要完成分类工作，使用卷积神经网络（CNN）体系结构从输入照片中提取功能。然后，使用SoftMax对图像进行分类。要测试模型，我们使用90批量的ADAM优化器和0.001的学习率将其运行了十个时期。培训和评估都是使用数据集进行的，该数据集将Google卫星图像与MLRNET数据集融合在一起的图片。综合数据集包含10,400张图像。我们的研究表明，转移学习模型和MobilenetV2，对于景观分类非常有效。这些模型是实际使用的好选择，因为它们在精度和效率之间很好地结合在一起。我们的方法在内置的CNN模型上以87％的总体准确度获得了结果。此外，我们通过利用验证的VGG16和MobilenEtV2模型作为传输学习的起点，达到更高的精度。具体来说，VGG16的精度为90％，测试损失为0.298，而MobileNetV2的精度优于两个模型，其精度为96％，测试损失为0.119；结果表明，使用Mobilenetv2进行转移学习的有效性来对传输塔，森林，农田和山脉进行分类。关键字：航空图像，图像分类，卷积神经网络（CNN），转移学习
将AI与遥感的AI集成以进行实时灾难监测和快速响应
人工智能（AI）与遥感技术的集成为灾难监测和快速响应提供了一种变革性的方法。由于自然灾害由于气候变化而变得越来越频繁且严重，因此对有效的实时监测系统的需求从未如此关键。遥感通过卫星图像和空中监视提供了大量数据，可以利用这些数据来评估和预测灾难情况。通过采用AI算法，尤其是机器学习和深度学习技术，可以有效地分析这些数据集，以识别模式，检测异常并促进预测性建模。此集成允许对灾难影响进行实时评估，从而可以更快地决策和资源分配。此外，AI可以提高损害评估的准确性，从而提高应急工作的有效性。AI和遥感的结合不仅增强了情境意识，还有助于制定对减轻灾难影响的战略反应。随着我们的重点缩小，本文探讨了特定的案例研究，在这些案例研究中，AI驱动的遥感在灾难情景中已成功实施，突出了最佳实践和经验教训。这些发现强调了这种综合方法彻底改变灾难管理实践，最终挽救生命并减少经济损失的潜力。
神经分化中的新陈代谢与表观遗传重塑之间的新兴功能连接
抽象的干细胞具有自我更新和分化的特殊能力，使其在再生医学中具有很高的价值。其中，神经干细胞（NSC）在神经发育和修复过程中起着基本作用。NSC特征和命运受到微环境和细胞内信号传导的精致调节。有趣的是，新陈代谢在神经分化过程中策划表观基因组动力学方面起着关键作用，从而促进了从未分化的NSC到专门的神经元和神经胶质细胞类型的转移。新陈代谢和表观基因组之间的这种复杂的相互作用对于精确调节基因表达模式并确保正确的神经发育至关重要。本评论重点介绍了NSC命运的代谢调节背后的机制及其与表观遗传调节的联系，以塑造干性和神经分化的转录程序。对这些分子齿轮的全面理解对于在神经系统疾病的再生医学和个性化疗法中的转化应用似乎是基础。
多视图单传感器红外摄像机的固定图案去除噪声
固定图案噪声（FPN）是由于成像传感器的反应中的不均匀性而在视频上存在的时间相干噪声。对于红外视频来说，这是一个常见的问题，它降低了观察者的质量并阻碍了随后的应用程序。在这项工作中，我们引入了FPN删除问题的概括，其中输入数据由具有相同FPN的几个不同序列组成。这是由红外摄像机通过镜子或相机本身（例如用于监视的镜子本身）捕获多个传感器的红外摄像机的动机。与从单个视图中的标准FPN删除问题相比，该多视图设置为FPN进行了更准确的估计。我们提出了一种新型的能量最小化，以进行多视图FPN去除，并提出了可以以离线和线路方式应用的两种优化算法。此外，我们还表明，提出的能量可以适应从单个视图中删除FPN的问题，并具有滚动窗口的方法，从而对最终的状态进行了显着改进。我们通过合成数据和来自监视红外摄像机的真实数据证明了所提出的方法的性能。
一种用于控制药物输送和染料去除的新型平台；蜂蜜掺入 Cu/Al 层状双氢氧化物 (LDH) 纳米复合材料的绿色合成与表征
通过将聚合物掺入LDH纳米粒子中，可以获得具有独特功能和结构的聚合物基纳米复合膜，其可以通过逐层自组装方法定义为溶液插层、熔融插层或乳液插层（12，13）。在药物输送领域，无机材料的使用可能会产生有害的副产物并影响环境。相反，使用天然物质和绿色合成方法可以最大限度地减少能源消耗和污染物的产生，并改善人类健康（14，15）。因此，结构上由几种有机大分子（如碳水化合物、蛋白质、核酸和脂肪酸）组成的天然物质（如蜂蜜）引起了人们的兴趣（16，17）。天然基纳米复合材料通常被认为是无毒和生物相容性的，具有高化学稳定性和pH依赖性的溶解度（12，18）。它们通过廉价的工艺制备而成，并且可以轻松修改为具有独特的物理化学性质，以用于环境科学、催化、生物传感、化妆品和医学等不同应用（10、19）。尽管转换为生物来源可能会解决许多重大问题，但活性成分在储存过程中可能通过水解或氧化而快速降解，并且由于释放曲线受限导致治疗反应不足，因此凸显了使用生物来源的必要性
使用先进的处理方法去除废水中的新兴污染物。综述
摘要 水中新兴污染物的增多对科学界和水处理利益相关者提出了挑战，要求他们设计出简单、实用、廉价、有效且环保的修复技术。新兴污染物包括抗生素、激素、非法药物、内分泌干扰物、化妆品、个人护理产品、杀虫剂、表面活性剂、工业产品、微塑料、纳米颗粒和纳米材料。去除这些污染物并不容易，因为传统的废水处理系统并非为处理新兴污染物而设计的，而且污染物通常以痕量形式存在于复杂的有机矿物混合物中。在这里，我们回顾了去除废水中新兴污染物的先进处理方法，重点关注使用非常规吸附剂（如环糊精聚合物、金属有机骨架、分子印迹聚合物、壳聚糖和纳米纤维素）的吸附导向工艺。我们描述了用于降解和去除新兴污染物的生物技术。然后，我们提出高级氧化过程由于其简单性和效率而作为最有前景的策略。
远程净计量 - ADI 的新市场领域
根据 PL 2012，第 24 章：与太阳能发电设施位于同一 EDC 服务区域内的公共实体可被认证为远程净计量发电容量的接收客户。项目代表可根据其向 NJBPU 员工和 EDC 提交的远程净计量申请向接收客户分配信用额度。太阳能项目的容量最高可达接收客户电力公用事业账户的总使用量。
量子力19000和29000设备
保留所有权利。该产品及相关文档受版权保护，并在许可下分发，以限制其使用，复制，分发和分解。如果没有任何形式或任何方式复制本产品或相关文档的任何部分，而无需任何事先书面授权。尽管在准备本书时都采取了每项预防措施，但检查点不承担任何错误或遗漏的责任。本文所述的此出版物和功能可能会更改，恕不另行通知。
AI驱动的Narx神经网络集成了遥控器...
具有贝叶斯优化的高级Narx神经网络可实现出色的海岸线预测准确性（RMSE：0.07-0.52M）。多个颞Landsat数据的集成（1987-2022）启用了158个横断面的精确海岸线描述，NRMSE为0.116595。模型5的多参数集成（波高，潮汐范围，位移）表现出卓越的性能，性能指数值范围为0.000149至0.000857。空间分析量化了21个不同沿海部门的临界侵蚀区（-7.0 m/年）和增生区（+24.48 m/年）。基于漏洞阈值的决策矩阵启用了目标保护策略（±20 m/年高，±5-20 m/年适度，±0-5 m/年低）。实施框架通过数据驱动的沿海保护和气候适应策略与可持续发展目标保持一致。