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ATEM 2 M/E星座高清 - 技术规格
ATEM 2 M/E星座HD是一个高清实时生产切换器，带有高级功能！2 m/e的设计包括20个标准标准，转换后的3G SDI输入和12个独立的3G SDI AUX输出！它还包括USB网络摄像头输出，超源处理器，DVE，Chroma Keyers，Media Players，Multiviews等！您甚至会内置对讲，并且是带有EQ和Dynamics的Fairlight Audio Cimio Cimio内置的专业人员！
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
国家人工智能政策的系统评估：北欧及其他地区的观点
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Gulbali 博士奖学金招股说明书 2025
澳大利亚新兴人畜共患病毒生物监测 (BEZVA) 项目与 Gulbali 生物安全大挑战相一致，旨在对抗入侵物种和病毒，以便我们能够生产出最优质的农产品并建立健康的社区。BEZVA 还致力于应对 Gulbali 气候变化适应大挑战以及由此产生的一系列重大挑战。科罗拉多州立大学将与国内外领先的研究机构合作，在保障澳大利亚公共卫生、农业经济和生物多样性方面发挥关键作用。为期四年的 BEZVA 项目将研究外来病毒对动物和人类的威胁，特别是在澳大利亚价值数十亿美元的农业部门的背景下。BEZVA 项目将通过在病毒检测、分子病毒学、疾病建模和生物监测等关键领域建立本地和国家专业知识来解决这一问题。
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
使用深度学习的鸟类鉴定
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。
新的量子自旋视角和心灵物质的时空
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络，它用于量化 LQG 中的物理时空。最近，利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念，并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力，还可用于量子力学。利用这一观点，我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
越来越多的药物治疗有效性在管理有或没有自闭症的幼儿的注意力/多动障碍方面有效性 div> div> div>
许多自闭症谱系障碍（ASD）的儿童也患有注意力/多动症（ADHD）。ADHD与负面结果的风险增加有关，并且早期干预至关重要。当前的指南建议进行社会心理干预措施，例如行为训练，例如在管理或没有ASD的儿童中管理多动症症状的第一个治疗方法。如果症状对这些干预措施产生难治性，则建议使用刺激剂，2-肾上腺素能激动剂抑制剂，选择性去甲肾上腺素再摄取抑制剂和第二代抗精神病药。但是，这些药物治疗没有在学龄前儿童中使用的监管批准，并且证据证明了该人群的安全性和效率在历史上非常有限。自2020年发布当前指南以来，已经发表了一些新的随机对照试验和现实世界的研究，这些试验已经调查了这些药物在患有ADHD的学前班儿童中的效率和耐受性，有或没有合并症ASD。在这里，我们对这些研究的关键发现进行了综述，该研究表明，越来越多的证据支持在患有ASD合并症的学龄前儿童中使用药理学干预措施。