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RESNET® 质量保证合规专家
职位描述（区域职位）职位摘要 RESNET 的质量保证合规专家通过对 HERS® 评级房屋和住宅单元进行专家级质量保证评估来实施 RESNET 质量保证计划的关键要素，以确保现场实践符合 RESNET 标准。与 RESNET 的其他质量保证团队成员密切合作，担任此职位的人员将与建筑商人员、承包商和评估员进行对接，并在确定和制定计划以解决现场发现的合规问题方面发挥积极作用。质量保证合规专家负责与第三方建立信任关系，并保持对 RESNET® 标准、联邦计划要求和住宅建筑实践的深入了解。质量保证合规专家将向 RESNET 质量保证总经理汇报。经验、教育和技能
使用Resnet
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。
使用 INCEPTION RESNET V2 卷积神经网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一，因为脑内异常细胞不受控制地发展。磁共振成像（MRI）是一种医疗设备，可提供数字图像并帮助放射科医生和神经科医生识别脑肿瘤的种类和存在。为了对脑肿瘤的 MRI 图像进行分类，需要一种客观、自动且更可靠的方法，因为人为和主观的分类过程费力且容易出错。为了超越传统测试方法的局限性，人工智能被认为是从磁共振成像中识别脑肿瘤类型的合适工具。卷积神经网络是增强自动分类（CNN）的一种工具。本文展示了如何使用 CNN 中的 Inception ResNet v2 架构通过迁移学习将 MRI 脑癌分为四类：神经胶质瘤肿瘤、脑膜瘤肿瘤、垂体肿瘤和无肿瘤。
使用 RESNET 50 构建深度学习模型，根据 rsFMRI 图像预测精神分裂症
建立了一个精神分裂症的分类模型，该模型在 COBRE 数据集中对 SZ 和 HC 具有良好的预测能力，利用该模型，分类准确率达到 95.53%，但仍需进一步改进才能满足实际应用需求。
自动疾病预测的深度学习辅助医学图像分析
googlenet/Intection v1bn-Inception/Intection v2 v2 v3 Inception v3 v4 v4 v4 v4重新网5 50resnet 101resnet 152inceptionRestv1 inceptionRestv1inceptionRestv2222222
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摘要通过使用精密设备可以提高新鲜木薯根的质量。作为开发自动木薯根切割系统的第一步，这项研究证明了使用具有深度学习的计算机视觉系统用于木薯茎检测。捕获了安装在木薯上的木薯树的RGB图像，并使用了带有Resnet 101和Resnet 50的基本体系结构的Yolo V4型号和两个蒙版R-CNN模型来训练重量以预测Cassava Stalk的位置。使用各种形状和大小的茎的一百个测试图像来确定抓地点和倾斜度，并将手动注释的结果与预测的结果进行了比较。关于本地化，具有重新网络101的蒙版R-CNN的性能明显高于其他模型，F1得分和平均值分别为0.81和0.70。Yolo V4显示最高的相关性
引用出版版本的引文：吴，x，jiang，s，li，g，liu，s，metcalfe，b，chen，l＆zhang，d 2023，''卷卷卷神经网络的深度学习
摘要 - 目的：基于卷积神经网络（CNN）的深度学习已使用头皮脑电图（EEG）在脑部计算机界面（BCIS）方面取得了成功。然而，对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影（SEEG）基于BCIS（SEEG）的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此，在本文中，对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法：招募了三十例癫痫患者，并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法，包括过滤库公共空间模式（FBCSP）和五种深度学习方法（EEGNET，浅层和深CNN，Resnet，Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体），用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验，以研究Resnet和STSCNN的窗口，模型结构以及解码过程的影响。结果：EEGNET，FBCSP，浅CNN，DEEP CNN，STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1％，38±4.9％，60±3.9％，60±3.3％，61±3.2％和63±3.1％。对所提出方法的进一步分析表明，在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论：重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的，并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义：这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外，本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
使用深度学习算法
该研究项目的目的是通过开发一个深度学习模型来识别真实图像和假图像之间的深度学习模型，以解决修改后的视觉信息所带来的越来越多的问题。为提高准确性，该项目评估了深度学习算法（例如残留神经网络（RESNET），视觉几何组16（VGG16）（VGG16）和卷积神经网络（CNN）以及误差级别分析（ELA）的有效性。CASIA数据集包含7,492张真实图像和5,124个假图像。所包含的图像来自广泛的随机主题，包括建筑物，水果，动物等，提供了用于模型培训和验证的全面数据集。这项研究通过实验检查了模型的有效性，测量了他们的训练和验证精度。它具有每个模型的最佳精度，即卷积神经网络（CNN），训练精度为94％，验证精度为92％。对于VGG16，培训和验证精度均达到94％。最后，残留神经网络（RESNET）具有95％的训练准确性和93％的验证精度表现出最佳性能。该项目还构建了用于实际应用的系统原型，为现实世界测试提供了一个接口。在整合到系统原型中时，仅残留神经网络（RESNET）在预测假和真实图像时显示出一致性和有效性，这导致决定选择Resnet以集成到系统中。此外，该项目还确定了一些改进的领域。首先，扩展模型比较，以发现更成功的算法。接下来，通过合并过滤或降解技术来改善数据集预处理阶段。最后，完善系统原型，以提高吸引力和用户友好性，有可能吸引更多的受众。
技术学校的强制性选修模块，计算机科学技术
现代的计算机视觉深度学习模型理解和使用（例如B.卷积神经网络（CNN），Resnet，Yolo和Mask R-CNN，用于对象识别，分割或分类等任务）。