沉积 (RPCVD) 系统以尽量减少表面损伤。起始表面是二氢化物和一氢化物终止的组合。ALE 实验周期包括用等离子体中的氦离子轰击基底 1-3 分钟以使其解吸,然后在无等离子体激发的情况下,在一定分压范围(1&- 7 Torr 至 1.67 mTorr)、温度范围(250 0 C-400 0 C)和时间范围(20 秒至 3 分钟)内用乙硅烷对表面进行剂量控制,以自限制方式将 Si2H6 吸附在轰击产生的裸露表面 Si 原子上,形成硅基 (SiH3) 物种,从而形成氢终止表面。在 3 分钟的轰击周期内,获得的最大生长量为每周期 0.44 个单层。随着轰击周期时间的减少,每周期的生长量减少,表明氢去除的百分比随着轰击时间的增加而减少。
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务,因为它传统上需要大量的现实测试,这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具,例如,以时间和成本效益的方式协助参数调整,算法测试。此外,在机器学习范围(ML)的范围内,由于其生成训练数据的能力,模拟具有吸引力。在此,我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床(ART)[2]平台来促进自治政策制定过程,以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献,这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3,4]。这项研究证明了通过机器学习(ML)避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训,而人类驾驶员则在模拟器中驱动。
随着当前网络平台用于在线电子商务的快速开发,除了透明的价格竞争外,买方的反馈也对消费者的购买决策也有合理的影响。今天,我们可以看到,近年来,消费者在相关网站上的反馈行为,包括著名的在线购物平台,例如亚马逊购物,Shopee Shopping和Toobao,近年来逐渐得到了增强。消费者反馈的实质性建议是否有助于其他肤浅的消费者阅读他们以改善购物习惯。在这项研究中,我们使用机器学习自动对反馈注释进行分类,并监视购物交易量的增长趋势,从而选择Shopee购物平台作为实验案例。根据评论提供的客户提供的建议已融入情感单词管理分析中,并且单词和单词分数得到了加权。最后,建造了商店销售引擎,该引擎模拟消费者的行为,使用审核管理过滤可变因素,并优化了预测消费者购物的指标。
摘要 目的:利用随机尿液 ACR 比值确定 2 型糖尿病患者的糖尿病肾病发病率并确定其相关危险因素。 研究设计:描述性横断面研究。 研究地点和持续时间:本研究于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 7 月 31 日在巴基斯坦白沙瓦穆罕默德教学医院 (MTH) 医学部进行。 方法:共调查了 150 名 2 型糖尿病患者。样本量是使用 WHO 样本量计算器计算的,使用一项参考研究,2 型糖尿病患者糖尿病肾病的患病率为 10.8%;置信区间 = 95%,误差幅度为 5%。 结果:标准差 ± 5.146,平均年龄为 49 岁。有 87 名(58%)女性和 63 名(42%)男性。对 150 名受试者的随机尿液 ACR 进行了分析。其中,47 名(31%)患有微量白蛋白尿(少于 300 mg/m),28 名患者(19%)患有大量白蛋白尿(超过 300 mg/m),而 6 名(4%)患有终末期肾病,GFR < 30 ml/m -1.73 m2。对 150 名受试者进行了一项研究以确定糖尿病肾病的状况。其中,81 名(54%)患有糖尿病肾病,69 名(46%)没有。结论:使用随机尿液 ACR 比率,我们的研究表明 46% 的 2 型糖尿病患者患有糖尿病肾病。糖尿病病程 5-10 年的患者的发病率为 24%,糖尿病病程 11-15 年的患者发病率为 26%。糖尿病病程16至20年的患者发病率为50%。总之,糖尿病病程越长,患糖尿病肾病的风险就越大。
摘要 — 人机交互中的手势识别是人工智能和计算机视觉领域的一个活跃研究领域。为了估计现实环境中的手势识别性能,我们收集了考虑到杂乱背景、机器人的各种姿势和运动的手势数据,然后评估机器人的性能。这涉及骨架跟踪,其中骨架数据是由通过 Microsoft Kinect 传感器获得的深度图像生成的。Kinect 捕获 3D 空间中的人体手势,并由机器人处理和复制。Arduino 控制器用于控制机器人的运动,它将来自 Kinect 传感器的关节角度输入并将其反馈给机器人电路,从而控制机器人的动作。手势识别研究的主要目标是创建一个可以识别特定人体手势并将其用于设备控制的系统。手势控制机器人将在未来节省大量的劳动力成本。这种机器人的基本优势是它具有成本效益并且不需要远程控制。
10。实时视频和图像的自动角色识别。11。电影角色标识的强大的面名匹配12。检测水果的质量形成图像。13。使用CNN算法14的基于内容的图像搜索。Houser值得使用CNN机器学习从图像预测15。使用机器学习的土壤分类和作物预测16。使用深度学习分析电子政务服务17。Houser值得从CNN机器学习中从图像预测18。使用CNN19。covid 19黑色燃料使用CNN20。通过使用CNN 21训练的IRIS图像进行身份验证的登录。花朵分类和医学使用CNN
极端的医疗状况,残疾和死亡可以通过早期症状诊断大大减少。早期诊断出与人体复杂器官(例如心脏)相关的疾病,医生需要复杂的仪器和工具。ECG是一种测量和记录心脏电活动的方法。可以通过监视放置在身体表面上的电极来感测。可以从心电图信号测量的基本信息是心率和心律。例如,成人的正常心率是每分钟60到100次,并且由于心肌的电活动而引起的特定膨胀和收缩模式。临床医生试图检测到电钟表中记录的任何异常模式的存在。心脏的每个电活动都有独特的波形。
I.引言介绍水果分级系统项目为理解其目的和范围奠定了基础。在这个项目中,我们旨在根据各种参数(例如大小,颜色,重量和质量)开发一种综合系统来对水果进行分级。该系统将旨在满足需要有效,准确的方法来评估出售或分配水果质量的水果生产商,分销商和零售商的需求。为了实现这一目标,我们选择利用前端和后端技术的组合。对于前端,我们将使用HTML,CSS和JavaScript来创建一个用户友好的接口,允许用户无缝与系统进行交互。前端将负责显示信息,收集用户输入并提供对分级过程的反馈。在后端,我们将使用Python烧瓶作为网络框架来处理服务器端逻辑和与前端的通信。烧瓶为构建Web应用程序提供了一个轻巧,灵活的框架,使其成为我们项目的理想选择。此外,我们将利用MySQL作为数据库管理系统来存储和管理与水果,评分标准和用户信息有关的数据。MySQL为数据存储和检索提供了可靠的功能,从而确保了我们系统的可扩展性和可靠性。总体而言,水果分级系统项目旨在通过利用现代网络技术和数据库管理系统来简化分级水果的过程。通过提供用户友好的接口和鲁棒的后端功能,我们寻求
摘要 — 寻找合适的停车位是一个具有挑战性的问题,尤其是在大城市。随着汽车保有量的增加,停车位变得越来越稀缺。对这些停车位的需求不断增长,再加上有限的停车位,导致了供需失衡。缺乏足够的停车管理系统导致许多街道上到处都是非法停放的汽车。需要一个可扩展、可靠、高效的停车管理系统来解决这个问题。基于深度学习的计算机视觉技术已经成为解决此类问题的有希望的解决方案。这些技术对图像识别和处理领域产生了巨大的影响。它们还为车辆跟踪领域的进一步应用提供了巨大的潜力。因此,它们可以用来检测停车位。
生成式人工智能是一组相对较新的技术,它利用大量(非常大)数据以及一些机器学习 (ML) 技术根据用户的输入(称为提示)生成内容。新内容可以是书面形式(例如 ChatGPT 或 Bard),也可以是视觉形式(例如 Dall-E)。这些工具正在迅速发展,并且仍然是活跃研究的主题:提高我们对它们实际工作方式及其在社会中的使用影响的理解。这些工具不是人类意义上的真正智能,而是非常复杂的模型,可以预测满足提示的语言、文本或视频应该是什么。由于其影响和潜在用途以及风险和危险,这些指南可作为波士顿市员工的临时资源。