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阿尔茨海默氏症在MRI图像中的检测
使模型对某些特定特征敏感，但对边缘不敏感。2。通过转移学习即兴创作：通过使用Resnet50的预训练的权重，对阿尔茨海默氏症的特定数据进行了微调，以增强模型适应性并提高较小或不平衡数据集的性能。
早期检测的智能医疗系统
在这项研究中，我们将Java作为编程语言，以及综合开发环境（IDE）作为文本编辑器，以及我们实施的Deeplearning4J库。这项研究是在具有以下规格的高端PC上进行的：具有双核CPU，16GB RAM和2TB的SSD存储的VP，由带有8个核心和512MB RAM的GPU补充。如表3所示，实验结果表明，健康移动应用中训练的神经网络引擎有效地检测到九种疾病中的六种，尽管它在鉴定心脏病方面的表现是次优的。尽管有这些限制设置，但仍需要进一步的改进来增强应用程序的有效性。我们为每种疾病选择了适当的神经网络模型，并在Android Studio中实施了它们。我们的目标是提供一个解决这些环境中挑战的应用程序，使患者有能力在管理健康方面发挥更为积极的作用。该应用程序可确保个人可以访问有关其健康状况的信息，无论地理障碍如何，并且简化了获得疾病诊断的过程，从而节省了时间和降低成本。这项初步研究强调了早期疾病检测和在资源贫乏的环境中积极健康管理的重要性。对于将来的工作，我们计划探索其他技术，例如支持向量机（SVM）和转移学习，以进一步验证神经网络的性能。在本研究中未进行现场测试时，我们认识到需要评估和验证应用程序对实际临床诊断的准确性，这将是即将进行的研究的重点。
保护城市生物多样性从丛林群落到选票：与候选人计数
3。候选人的承诺和跟进•带上自然优先级记分卡并用作指南•将补丁连接到WA中更好的自然保护的优先需求•寻求候选人的承诺，并使用记分卡来捕获回答•填写表格。跟进候选人
seadetect：开发一个自动检测系统，以减少鲸鱼碰撞风险
‡皇家比利时自然科学研究所（RBINS），运营局自然环境（OD自然），水上和地层生态学（ATECO），海洋生态与管理（Mareco），Rue Vautier 29，1000，1000，Brussels，Brussels，Bilgium§§tethys Research Institute，Tethys Research Institute，Viale G. B. B. B. B. B. B. B. Gadio 2，20122年2月2日，2012年2月2日| Greenov Ites，10 Docteur Joseph Audic，56000，法国Vannes。 13009 Marine，70 Rue Jean Doucet，16470，法国圣米歇尔»Interniversity Microectronics Center（IMEC），75 Kapeldref，3001，比利时Sirehna，5 Rue de l'albrane，44340，Buguena，Buguenais，france，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯92 Group，5 Rue de l'Halbrane，44340，法国Bouguenais
网络体系结构对6G
NGMN的“ 6G位置语句”操作员视图[1]设想6G是通信网络的优雅发展到2030年代，为客户提供了引人注目的新服务和功能。历史上，网络体系结构在塑造整个移动系统的效率和潜力方面发挥了作用。许多人认为，在6G时代，新兴服务和场景将推动对网络体系结构的不断增长，以超越传统的连接并整合多维功能。适当地包含人工智能（AI），计算，传感和增强的安全性。6G网络体系结构的设计和定义明确的迁移策略是整体标准化过程的基础。但是，尚未达成6G网络体系结构的共识。NGMN移动网络运营商当前处于其4G和5G网络发展的不同阶段。有些已经过渡到5G独立（SA），而另一些人仍处于非独立（NSA）配置或通过中间阶段进行。MNO之间的这种异质性在最合适的6G演化路径上呈现了不同的观点。所考虑的选项包括采用全新的6G核心，扩展和增强现有的5G核心，甚至将4G EPC的元素集成到混合核心中。这些挑战与5G标准化过程中遇到的挑战相呼应，在5G标准化过程中，不同的迁移选项（NSA和SA）引入了显着的复杂性。为此，NGMN MNO成员与NGMN的在需要灵活性的需求，适应操作员之间的5G网络演变之间找到适当的平衡，以及确保6G简单性的需求仍然是一个至关重要的挑战。认识到这些挑战，大多数NGMN MNO成员认为，现在是开始对6G网络体系结构进行研究的适当时机，许多人强调了在3GPP标准化之前实现一致性的紧迫性。
基于计算机视觉的机器人手势
本文提出了一种使用YOLO算法估算车速的新方法。通过分析车辆沿连续线的运动，系统可以计算车辆的移动速度以及覆盖已知距离所需的时间。与基于物理数据的传统方法不同，此方法仅使用视频数据，使其无创和可用作为现有监视摄像机。Yolo附加使用或复杂安装。与传统方法相比，这种方法侧重于诸如准确性，适用性和及时性等因素。通过成功的实验，我们证明了基于YOLO的系统可以高精度估算车辆速度，并为自动驾驶汽车控制和交通管理提供了良好的解决方案。该计划还提供了一个机会，可以通过为全球交通监控提供成本效益和大规模的解决方案来改变交通监控。
纳米电子电路中基于学习的基于学习的故障检测
在纳米电子的快速前进的领域中的摘要，确保电路的鲁棒性对于可靠的性能至关重要。这项研究解决了使用深度学习技术在纳米电子电路中有效检测有效故障检测的关键需求。引言概述了纳米电子电路的增加的复杂性以及对断层易感性的相应上升，这强调了高级故障检测机制的必要性。手头的问题涉及在高度紧凑和复杂的纳米电子电路中识别断层的固有挑战，在这些断层中，传统的故障检测方法通常不足。突出了研究差距，强调缺乏根据纳米电子的特定挑战量身定制的可靠故障检测解决方案。为了弥合这一差距，我们的方法利用了深度学习的力量，采用神经网络来学习复杂的模式，指示纳米电子电路中的故障。该方法涉及开发一个综合数据集，该数据集可捕获各种故障场景，从而确保模型对现实情况的适应性。使用此数据集对神经网络进行了训练，从而可以辨别出信号潜在故障的微妙变化。结果介绍了提出的基于深度学习的故障检测系统的功效，与传统方法相比，准确性有显着提高。该系统不仅以高精度识别已知的故障，而且还具有出色的检测新故障的能力，展示了其对纳米电子电路体系结构不断发展的适应性。关键字：纳米电子，故障检测，深度学习，神经网络，鲁棒性
融资森林保护和可持续发展
注释：保护森林对于我们星球的健康至关重要，因为森林在调节气候，维持生物多样性并提供重要的生态系统服务方面起着至关重要的作用。然而，由于农业扩张，伐木和基础设施的发展，全球森林砍伐率继续上升。要抵消这一趋势并促进可持续性，需要创新的融资机制和策略来支持森林保护并促进可持续发展。为森林保护和可持续发展的融资超出了传统的资金模式。它涉及各种各样的金融工具，策略和合作伙伴关系，试图平衡经济增长与环境管理。这些方法包括利用公共和私人资本，激励可持续的土地利用实践，并为森林保护创造经济激励措施，与联合国可持续发展目标（SDGS）等全球目标保持一致，以及《巴黎气候变化协议》。关键词：森林保护，森林砍伐，可持续森林管理，缓解气候变化，森林融资，绿色金融，生物多样性保护，森林修复。
汽车零件的智能裂纹检测系统
汽车零件中的裂纹检测确保车辆安全性，可靠性和耐用性。传统的裂纹检测方法在很大程度上依赖于手动检查或非破坏性测试（NDT），这可能无法有效地识别小型，表面级别或隐藏的裂纹。随着人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉（CV），图像处理和光检测传感器技术的快速进步，智能裂纹检测系统（SCDS）正在作为对此问题的有效，自动化的解决方案。本文回顾了应用于汽车零件的智能裂纹检测系统的当前方法，技术，挑战和未来方向，重点是实时监控，基于AI的裂纹分类以及与IOT启用的诊断系统集成。