XiaoMi-AI文件搜索系统
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具有立体视觉应用的迭代图像注册技术
图像注册在计算机视频中找到了多种应用，例如与立体视觉，模式识别和运动分析的图像匹配。不断增加，现有的图像注册技术往往是昂贵的。此外，它们通常无法处理图像的旋转或其他扭曲。在本文中，我们提出了一种新的图像注册技术，该技术使用空间强度梯度信息来指导搜索最佳匹配的位置。通过考虑有关图像的更多信息，该技术能够找到与图像比较少得多的两个图像之间的最佳匹配，这些技术比以某种固定顺序检查了注册位置的技术要少得多。我们的技术利用了以下事实：在许多应用中，这两个图像已经在近似注册中。可以将此技术推广以处理图像的任意线性扭曲，包括旋转。
（S）Tem-Eels作为锂离子电池的高级表征技术
可充电自由作为高级电源，在便携式电子设备和新型混合动力/电动汽车领域表现出了一定程度的功能。1,2此外，这些应用激发了具有更高能量，更快的充电/放电速率，更长的环状寿命和更好安全性可靠性的更高能量的开发。作为LIB中最关键的组件，优化当前的电极材料并用稳定的电化学性能利用新电极材料。3,4但是，所有这些目标都需要对电池材料的结构变化及其在电化学过程中的性能之间的关系，循环和衰老期间的降解机制，通过利用各种特性方法及其组合在升高温度下的热分解行为之间有深入的理解。5-8
使用
准时毕业对于学术成功，影响时间，成本和教育质量至关重要。Hang Tuah University Pekanbaru（UHTP）目前正在努力实现其准时毕业率75％的目标。这项研究介绍了一种使用机器学习技术的创新方法，尤其是与堆叠机器学习Optuna Smote（SMLOS）的合奏学习，以解决此问题。我们的主要目标是提高数据分类精度，以有效地预测学生毕业时间。我们采用算法，例如K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM），决策树（C4.5），随机森林（RF）和Naive Bayes（NB）。这些与元模型结合使用，包括逻辑回归（LR），Adaboost，XGBoost，LR+Adaboost和LR+XGBoost，以创建一个强大的预测模型。为了解决阶级失衡，我们应用了合成少数族裔超采样技术（SMOTE），并利用Optuna进行超参数调整。调查结果表明，使用Adaboost Meta模型的Smlos达到了95.50％的最高精度，超过了以前的模型的性能，平均含量约为85％。这种贡献证明了将SMOTE用于类不平衡和Optuna进行超参数优化的有效性。将此模型整合到UHTP的学术信息系统中，促进了对学生数据的实时监控和分析，为通过更准确的学生绩效预测提供了一种新颖的解决方案来促进智能校园。此技术不仅有益于预测学生毕业，还可以应用于各种机器学习任务以提高数据分类的准确性和稳定性。
科学技术支持报告 - Anses
定期的人口调查显示，噪音对健康的影响仍然是法国人关注的一大问题。对于居住在机场站台附近的居民来说，最令人担忧的噪音是对健康产生影响的噪音，即与空中交通有关的噪音。在最近关于巴黎戴高乐机场（Paris-CDG）第四个航站楼（T4）建设项目和南特大西洋机场开发扩建项目的公开会议上，居住在这些机场附近的居民机场平台和居民保护协会对有关当前空中交通噪音对他们的健康造成的影响以及这些项目可能产生的其他影响的信息表示了强烈的期望。法国其他机场平台的居民也表达了这样的期望，尤其是在环境咨询委员会（CCE）期间。
科学技术支持报告-Anses
定期对民众进行的调查显示，噪音对健康的影响仍然是法国人严重关注的问题。对于居住在机场站台附近的人来说，最令人担忧的是与空中交通有关的噪音对健康的影响。在最近关于巴黎戴高乐机场（Paris-CDG）第四航站楼（T4）建设项目和南特大西洋机场开发和扩建项目的公开会议上，这些机场平台的居民和当地居民保护协会表达了强烈的期望，希望获得有关当前空中交通噪音对其健康的影响以及这些噪音可能带来的额外影响的信息。项目。法国其他机场平台的居民也表达了这样的期望，特别是在环境咨询委员会（CCE）期间。
现代飞行控制系统设计技术的集成
5.7 失速条件下 IC 和 LM 的控制功率评估图表和调整后的气动数据......................................................................................................... 101
开发钣金组件的选择性装配技术
在生产过程中应用数字孪生概念支持制造具有最佳几何质量的产品。这一概念可以通过寻找各个零件的最佳组合以最大化最终产品的几何质量的策略得到进一步支持，该策略称为选择性装配技术。然而，这种技术的应用仅限于最终尺寸仅取决于配合零件尺寸的装配，这不适用于钣金装配。本文开发了一种用于钣金装配的选择性装配技术，并研究了批量大小对改进的影响。所提出的方法利用变化模拟工具（计算机辅助公差工具）和优化算法来找到配合零件的最佳组合。所提出的方法应用于三个钣金装配工业案例。结果表明，使用这种技术可以大大减少此类组件的最终几何变化和平均偏差。此外，增加批次大小会减少可实现的变化改进量，但会增加可实现的平均偏差改进量。
技术和物流，两个不可分割的组成部分......
2. 未来的技术和后勤团队，一个经历过多方面危机的组织....................................... ................................................. ...................................................... 56
一种根据眼底图像对青光眼进行分类的融合技术
引言青光眼是导致失明的常见视网膜疾病，占 13%。视网膜结构发生变化，逐渐导致周边视力丧失，如果不及时治疗，最终会导致失明。青光眼目前无法治愈，但及早发现和治疗有助于防止视力丧失。由于人工诊断过程昂贵且容易出错，因此人们致力于在早期实现青光眼的自动检测 [1]。青光眼是一组与视野同时出现功能障碍有关的眼部疾病。结构变化的症状是神经视网膜边缘缓慢缩小，表示视神经轴突和星形胶质细胞退化。由于视神经的任何丧失都无法恢复，因此及早发现和治疗对于患者保留视力至关重要。青光眼主要分为两种类型：1) 原发性开角型青光眼 (POAG) 和 (ii) 闭角型青光眼 (ACG)。前者进展缓慢，有时几年内视力不会明显下降。如果早期诊断，治疗包括药物治疗。后者需要手术，因为需要切除一小部分虹膜外缘。在最新研究中，人们投入了大量精力基于计算机视觉自动诊断青光眼。青光眼分析系统的结构取决于所使用的图像提示和图像模式的类型。在用于诊断青光眼的结构图像提示中，基于视盘和视杯的提示非常重要。视盘位于聚集在视网膜中的神经节纤维附近。视杯是视盘凹陷的地方，纤维从这里通过视神经头 (ONH) 从视网膜出来。需要找到杯状和视盘结构的边界，因为它有助于评估青光眼的线索，如视盘和杯状不对称和高杯状与视盘比 (CDR)，后者被描述为垂直杯状直径与垂直视盘直径之间的比率。在物理勾勒出视盘和杯状的轮廓后，通过彩色眼底图像的平面测量来评估 CDR 的值。由于手动注释每个图像的杯状和视盘的过程涉及
一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。