XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemYOLO
使用Yolo算法的心脏病预测系统 纳米流体的传热应用和... 的测试 基于微控制器的锂离子电池充电器 使用AI的梦想生成：算法的比较 theta与α比率的QEEG分析 解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念 可再生能源整合对整体... 的影响 网络安全的新兴趋势和未来方向... 探索人工智能中的高级技术，以进行环境监测和 由于污染引起的遗传突变 药品中的自然保存开发... 网络犯罪及其影响的新边界 用于... 的残疾人的电磁齿轮变速杆的设计 名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感 AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响 关于指纹和血液证据从检索的进步技术的综述 印度的能源安全方案 使用yolov8 在火灾场景中检测人类生命 汽车行业的环境管理 激励因素影响女性企业家选择chikankari 评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法 使用混合机器学习的心脏病预测... 大道超市（2021 - 2024）
Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN
三维光子中的拓扑Chern载体...
摘要本文提出了一个旨在实现基于微控制器的人形机器人（例如Inmoov机器人）的系统[1]。该系统由视觉传感器，中央控制器和操纵器组成。我们修改了开源异议检测软件Yolo（您只看一次）V2 [2]，并将其与视觉传感器相关联，以使传感器不仅能够检测目标对象的类别，还可以借助深度摄像头来检测位置。我们还根据边界框技术估计目标的尺寸（即，目标的高度和宽度）（图1）。之后，我们将信息发送到中央控制器（人形机器人），该机器人控制着操纵器（定制的机器人手），以借助反运动学理论抓住对象。我们进行实验以使用Inmoov机器人测试我们的方法。实验表明，我们的方法是检测物体并驱动机器人手抓住目标对象的方法。
BI-PATH组合YOLO用于实时的几个射击对象检测
几乎没有射击对象检测（FSOD）近年来随着模型训练期间实例的定量限制而受到更多关注。以前的作品基于元学习和转移学习的重点关注检测精度，但忽略了推断速度，这很难适用于应用量。在这封信中，为了保持高的下环速度和可比的检测精度，我们提出了一个标题为“双路径组合”的实时检测器，您只能看一次（BC-Yolo）FSOD。bc-yolo可以通过两阶段训练方案归类为基于转移学习的单阶段对象检测器。它特别由双路线并行检测分支组成，分别检测基础和新的类对象，并且通常在推断阶段检测对象。此外，为了提升从几个射击对象训练的模型概括，我们进一步提出了一种细心的Dropblock算法，以使探测器专注于对象的整个细节，而不是局部判别区域。Pascal VOC 2007和MS Coco 2014数据集的广泛实验表明，我们的方法可以比最先进的方法在速度和精确度之间实现更好的交易。
20-56254.pdf
又称试图利用Yolo承诺的揭露功能，但没有收到任何响应。卡森（Carson）认真地搜索了互联网，以揭露给他骚扰消息的人，但没有成功。卡森的父母去世后继续努力，在他去世后大约两周后，首先在其客户支持页面上使用Yolo的“联系我们”表格。没有答案。大约三个月后，他的母亲克里斯汀·新娘（Kristin Bride）发了另一条消息，这次是给尤洛（Yolo）的执法电子邮件，详细介绍了卡森（Carson）发生了什么以及他去世前几天收到的信息。电子邮件被反弹为无法交付，因为电子邮件地址无效。她向客户服务电子邮件发送了同样的内容，并收到了自动响应，承诺一个永远不会出现的答案。大约三个月后，克里斯汀（Kristin）与一位专业朋友联系，他在专业网络网站LinkedIn上与Yolo的首席执行官联系，没有成功。她还再次与Yolo的执法电子邮件联系，结果与以前相同。
使用YOLO V5与
摘要这项研究提出了一种创新的视频监视中人行人检测方法，利用Yolov5的功率（您只看一次版本5）与基于光感知融合的功能提取相结合。所提出的方法旨在在不同的照明条件下提高行人检测系统的准确性和效率。yolov5以其实时对象检测功能而闻名，与一种新型的特征提取技术集成，该技术融合了来自多个光感知传感器的信息。这种融合策略允许模型在不同的照明方案中适应和稳健。实验结果证明了所提出的方法的优越性，实现了出色的性能。Yolov5与基于光感知的特征提取的融合，展示了行人检测中有希望的进步，以解决现实监视环境中动态照明条件带来的挑战。关键字：行人检测，视频监视，Yolov5，光感知融合，特征提取
使用 YOLO（V8）进行脑肿瘤检测和诊断……
摘要：先进医疗软件系统的出现为彻底改变脑肿瘤的早期检测和管理提供了一条有希望的途径，而脑肿瘤是现代医疗保健的一个关键方面。该项目深入研究了这种系统的开发，利用尖端技术提高脑肿瘤诊断和患者护理的效率和效果。该系统的核心是利用 YOLO (V8) 算法的强大功能，从 MRI 扫描中精确检测肿瘤，为临床医生提供有关患者健康状况的宝贵见解。此外，该软件促进了患者和医疗机构之间的无缝沟通，简化了预约和实时确认等流程。该系统基于一个强大的软件架构构建，包括前端的 React 和后端功能的 Python (Flask) 和 .Net (6.0)，提供了一个直观的用户界面，使用户能够轻松上传 MRI 扫描、安排预约和可视化肿瘤检测结果。与 Firebase 的集成可确保安全的用户身份验证，增强患者数据的隐私和安全性。通过融合这些技术，该项目致力于打造一个用户友好、高效且集成的医疗保健解决方案，该解决方案优先考虑及时诊断和改善患者护理。总体目标是满足早期发现和管理脑肿瘤的迫切需求，最终为全球患者带来更好的健康结果。关键词：脑肿瘤检测、MRI 扫描、DL、患者参与、预约安排、用户身份验证。
使用Yolo的
车辆检测和跟踪在交通管理和运输中变得重要。然而，由于车辆的各种类型，检测仍然是一个困难，这直接影响了车辆的准确性。该项目使用YOLO框架引入了多个目标车辆检测和跟踪。Yolo（您只看一次）是一种流行的对象检测算法，它彻底改变了计算机视野。它是快速有效的，使其成为实时对象检测任务的绝佳选择。对象检测是一项计算机视觉任务，它使用深度学习技术来检测图像和视频中的对象。它是用于对象检测任务的有价值的工具，Yolo能够在单个图像中检测多个对象，而许多其他基于CNN的算法只能一次检测一个对象。这使得Yolo非常适合实际应用，例如自动驾驶汽车和视频监视。因此，它降低了错误的检测率（即精度）由阻塞引起的车辆目标，提出了基于改进的Yolov8网络的不同交通情况下的改进的车辆检测方法。
通过增加
摘要：对象检测是每个驱动程序自主系统（DAS）功能之一。但是，当前使用的对象检测结果限于检测大物体，而对于小于80 * 80像素的小物体，使用Yolo时检测准确性可能小于60％。基于上面的低对象检测准确性结果，本研究将尝试将Yolo输入图像中的网格数量从7*7、10*10、13*13、13、16*16和19*19中的Yolo输入中提高，以提高对象检测精度的大小。获得的图像数据分为两个部分：培训数据的70％，测试30％。根据测试的结果，对80 * 80像素的物体进行了7 * 7的网格，众所周知，检测结果的准确性达到90％。同时，网格的数量10 * 10、13 * 13、16 * 16和19 * 19仍在进一步测试中。
城市地区的动态交通信号系统yolo vs
电子邮件：murugeshankalai2610@gmail.com摘要高效的交通管理对于确保在高流量城市地区安全安全旅行至关重要。延误是由人口稠密的地区的拥塞造成的，其流动性高和商业人口会直接或间接影响公众的日常生活。该项目着重于实施动态信号控制系统，该系统利用AI驱动的技术根据实时交通密度调整流量信号正时。使用基于YOLO的对象检测和MOG2移动对象检测算法，该系统从CCTV摄像机处理视频供稿来计算车辆密度并动态优化信号流动。通过计算信号处的密度，可以在优化的时间使用时清除拥塞。该系统减轻延误，尤其是在高峰时段，可确保不需要手动干预的情况下更顺畅的城市运输。关键字：动态流量信号控制，对象检测算法 - Yolo（您只看一次），Mog2（高斯的混合物）