4 md.devendran@gmail.com摘要:鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用,为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型,容易出现人为错误,因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别,提出了一个先进的系统,以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络(CNN),以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强,以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征,即使在诸如不同的照明条件,遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下,也可以准确识别。使用准确性,精度,召回和F1得分等指标评估模型的性能,以确保全面验证。结果表明,对传统机器学习方法的准确性改善了,这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测,生态研究和教育工具的应用有望,从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中,或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
立体图像超分辨率(Sterereosr)近年来引起了人们的关注,这是由于手机,自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中,我们根据Swinir的扩展(最初是为单个图像还原设计的,又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法,以及Fast Fourier卷积(FFC)获得的频域知识。具体来说,为了有效地收集全球信息,我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块(RSTBS),并使用结果域知识,并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块(RSFTB)进行特征提取。此外,为了有效,准确的立体视图融合,我们提供了一个新的跨意见模块,称为RCAM,该模块的竞争性能高于竞争性能,同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁,其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架,该框架通过蒙特卡洛树搜索(MCT)的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势,从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估,混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性,表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径,从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外,提出的模型还保持了计算效率,使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力,提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
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
Call: HORIZON-CL6-2024-CLIMATE-01 Topic: EU-China international cooperation on improving monitoring for better integrated climate and biodiversity approaches, using environmental and Earth observation Type of Action: HORIZON-RIA Acronym: BioClima GA Number: 101181408 Duration: 48 months Start Date: 01 Jan 2025 Project Cost: €4,999,437.50
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而,这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步,自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中,我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet),它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类,包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征,而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号,以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习,从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型,并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型,结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
我们提出了一个二维硬核环路模型,是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调,我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比,在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子,并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。
为了实现上述目标,本报告着重于部署屋顶太阳能PV系统的评估,以支持电动巴士充电基础设施。此外,该分析基于三个特定位置,即Cijantung,终端Ragunan和登台设施Pejaten