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评估Mobilenet模型的现实应用应用功效
摘要 - 这项实验研究探讨了Mobilenet及其在物体分类范围内的三种变体在不同照明下进行对象检测的能力。我们的研究对“汽车对象检测”数据集的每个模型进行训练，并调整了照明，天气状况以及城市或农村环境，这些模型更准确地代表了现实生活。我们概述了对培训期间所使用的体系结构和方法的特定更改，旨在提高不同环境的适应性，同时保持准确性。因此，这项工作取得了显着的结果，并且我们表现最佳的算法根据在各种环境条件下进行的测试获得了97％的验证精度评级。通过轻巧的卷积网络进行对象检测，很明显，这种类型不仅有效，而且是资源效率的，因此适用于需要有限资源实时操作的动态设置。
第2届关于弹性和值得信赖的机器学习驱动系统（ARTMAN）最新进展的研讨会将于12月9日星期一，
请致电论文。该研讨会旨在将来自不同领域的学术研究人员和工业从业人员聚集在一起，这些领域具有多样化的专业知识（主要是安全，隐私和机器学习，也是从应用程序领域）聚集在一起，以共同探索和讨论有关有弹性和可信赖的机器学习能力的富有弹性和可信赖的机器学习的主题 他们。最终的目标之一值得获得一系列多个研讨会，是促进研究人员和从业人员之间的密切合作，以改善ML应用程序在一系列异构和复杂系统中的安全性，隐私和信任，例如网络物理系统系统和智能制造系统。一方面，对于AcaDemic的研究人员来说，实际上重要的是根据攻击者意图，目标，技能（知识，能力）和策略来指定威胁模型（通过考虑成本因素）。例如，攻击者可以采用一种简单但有效的数据中毒方法而不是梯度计算来逃避基于ML的异常检测系统。另一方面，应强烈鼓励从业者在开发和部署生产级AI系统（通常称为智能系统）期间分享其观察结果和见解，其中大多数是看不见的或封闭的。这可以帮助学者了解现实生活中的AI系统通常如何工作，并建立更现实的假设来开发ML安全研究并解决现实世界中的问题。该研讨会的结果和影响有望超越研究界，希望为电信利益相关者，标准发展组织和政府部门提供宝贵的发现和建议。如果不对可能部署AI/ML系统的用例执行强大限制，我们鼓励对ML系统的基础和应用的贡献和讨论，并且对自我驱动网络，数字双胞胎，大语言模型和医疗保健AI具有特别的兴趣。该研讨会也有兴趣在应用AI/ML算法（尤其是那些知识知识的算法）上征集贡献，以提高这种情况下的韧性和信任。
使用LENET 20深度学习体系结构在先前阶段的胎儿心脏异常检测
心脏异常在医学诊断中很重要，传统上通过CT，X射线，CTA和MRI扫描检测到。但是，这些方法通常会产生不确定或错误的结果，从而导致无效的临床建议。本研究的重点是使用超声心脏数据进行胎儿异常预测和分类，旨在克服现有诊断方法的局限性。这项研究的目的是开发一种更可靠的方法来使用深度学习技术检测胎儿心脏异常，特别是利用Lenet 20架构。与常规方法相比，目标是提高胎儿异常检测的准确性和可靠性。实时胎儿超声心脏样本是从海得拉巴NIMS Super Specialty Hospital收集的，并使用OTSU阈值分离等工具进行了预处理。LENET 20卷积神经网络由165层组成，最大池，密集，隐藏和relu层是使用带有Tensorflow，Keras和Scikit-Learn库的Python实现的。通过CSV文件将数据集加载为测试样品，并采用了LENET 20 CNN模型进行分类。所提出的LENET 20 CNN模型比现有的胎儿心脏诊断模型取得了显着改善。关键发现包括98.32％的检测得分，F1得分为98.23％，召回97.89％，准确度为98.32％，灵敏度为97.29％。这些结果表明与以前的方法相比，检测准确性和可靠性卓越。这项研究的结果表明，对先前的胎儿心脏诊断技术有了显着的增强。具体来说，LENET 20 CNN模型在检测准确性和可靠性方面优于现有方法。这项调查通过采用CNN深度学习技术成功地解决了常规胎儿心脏诊断方法的局限性。LENET 20架构是有效的分类器和特征提取器，可以在前阶段准确检测胎儿心脏异常。
精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。
废物咨询小组 (WasteNet) - 公共
主任向委员会提交了一份报告，报告了执行 WasteNet 2024/25 战略计划的进展情况，并概述了截至 2024 年 7 月 1 日的相关活动。Cr Pottinger 质疑满足立法要求和项目、有机物和玻璃制品实施行动的工作流程。作为回应，主任建议，前任政府已在废物立法草案中纳入了具体要求，并在此基础上推进这些要求，例如有机物研究。所列的其他项目，例如玻璃制品，是区域发起的项目，但仍属于立法要求和项目的范畴。主任提供了有关聘请咨询公司支持区域废物管理和最小化计划审查的最新情况。市长 Scott 在回应主席时表示，南地区议会关于其长期计划的磋商已经结束，关于回收的反馈褒贬不一。下次会议上将提供更多有关长期计划决定的信息。主席指出，各议会面临的情况不同，包括因弗卡吉尔议会的数量和南地议会的地理分布。议员 Pottinger 认为，南地大区不需要仓促做出有关回收的决定，因为路边收集可能不适合他们的地区，而且他认为收集中心可能是比垃圾箱更好的选择。议员 Menzies 补充说，纳税人的反馈对决策非常有价值。议员 Menzies 提出动议，市长 Scott 附议，决议收到该报告。4. 南地大区废物管理和最小化计划审查流程摘要已收到主任的一份报告，该报告概述了审查南地大区废物管理和最小化计划 (WMMP) 的流程和要求，该计划计划于 2024/25 财年完成。该报告还提供了与修订该计划相关的立法要求的摘要，即《2008 年废物管理法》和《2002 年地方政府法》。在回答主席的问题时，主任解释了该小组在审查过程中的预期作用。Cr Hovell 认为，在向利益相关者进行介绍后，邀请所有理事会参加会议将很有用。Cr Pottinger 说，虽然 WMMP 是立法要求的，但政府负责产品管理并有能力执行它。他已经是 WasteNet 的成员 14 年了，仍然有包装在使用，这给废物流带来了问题。像 WasteNet 这样的组织是底层的救护车
硼nitrür量子点 - 格拉夫剂 - 水凝胶复合材料的超级电容器
摘要目的：在这项研究中，研究了eNOS表达在犬科动物疾病神经病理学中的作用。材料和方法：在研究中，使用了20只狗的小脑组织，用于尸检，并通过组织病理学和免疫组织化学方法诊断为衰减。脑组织中的7只狗死于其他疾病，其中未影响中枢神经系统的其他疾病。所有组织在10％缓冲的福尔马林溶液中固定48小时，然后在自来水中彻底洗涤过夜。在分级醇中脱水后，在二甲苯中清除并嵌入石蜡中。小脑的石蜡块以5μM切割，并用苏木精和曙红（HE）染色，并根据制造商的方案进行免疫组织化学（IHC）。结果：与对照组织相比，eNOS和细胞在感染组织中的表达增加。这种差异在统计上是显着的。结论：结果，eNOS表达增加可能是引发犬科动物疾病神经病理学凋亡的因素之一。然而，需要进一步的研究来导致疾病神经病理学的其他作用。关键字：凋亡，蒸发，狗，eNOS。
feno家庭监控铺平了到达真正哮喘的道路...
Feno家庭监测有助于解决此问题，这是一项为期12周的多中心观察性研究，对85名哮喘患者。5与医生办公室中零星的Feno测试相比，连续的家用Moni Toring提供了其他优势，因为炎症过程会产生更全面的临床图片。feno@home揭示了炎症的反复出现模式 - 特征是feno的可变性，中位数和极端。理想情况下，Feno与其他
KnightdaleNext V.2 - 2035 年综合规划
自 2018 年通过最初的 KnightdaleNext 综合计划以来，Knightdale 镇每年都在经历显著的增长。自该计划通过以来的累计增长经常引发人们对新开发及其给社区带来的好处或后果的不同意见，有时甚至强烈意见。随着每一波新的增长，社区都面临着挑战和机遇，他们希望保持独特性并尊重使 Knightdale 成为居住和经商的好地方的规范、价值观和传统。简而言之，镇居民担心，如果增长继续下去，没有镇上的有力指导和影响，社区有一天可能会变得和其他地方一样。在努力保留或改善使该镇成为理想的居住、工作、学习或游览之地的特征的同时管理增长压力，这就是更新综合计划在此时如此重要的原因。