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深度检测 - 新闻资料包
DEEPDETECT 项目旨在训练人工智能，以提高检测和识别光学和红外图像中极小物体的任务。这些图像中的内容种类繁多，甚至人类也很难检测到非常小的物体。因此，目的是评估这些技术以协助决策。当然，无论是在民用还是军用环境中，这都必须快速而高效，以避免任何错误。
使用机器学习方法检测阿尔茨海默氏病
摘要。随着世界正在经历人口增长，年龄在65岁及以上的老年人的一部分也以更快的速度增长。结果，预计未来几年患有阿尔茨海默氏病的痴呆症将迅速增加。目前，医疗保健系统需要准确检测该疾病以治疗和预防。因此，开发一个早期发现阿尔茨海默氏病以避免并发症的框架至关重要。为此，提出了基于机器学习（ML）和深度学习方法的新型框架，以检测阿尔茨海默氏病。尤其是，已经针对其定义准确性评估了不同的ML和DL算法的性能。实验结果表明，双向长期记忆（BILSTM）的表现优于91.28％的ML方法。此外，与现状的比较表明，我们的框架优于文献中提出的其他方法。
您的ebike电池指南
阴极通常由镍，锰，铝和含钴的混合氧化物组成。阳极由石墨制成。分离器膜防止两个电极彼此直接接触，因此提供了针对短电路的预言。偶然：电解质是一种导电溶液，可在阴极和阳极之间运输锂离子。
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阴极通常由镍，锰，铝和含钴的混合氧化物组成。阳极由石墨制成。分离器膜防止两个电极彼此直接接触，因此提供了针对短电路的预言。偶然：电解质是一种导电溶液，可在阴极和阳极之间运输锂离子。
网络安全 - 国家宪兵队
然而，数字海关和信息系统的复杂性只能与网络犯罪分子的多样化和专业化相匹配。系统的弹性、网络攻击时的危机管理能力以及威胁检测不再取决于国家能力。防御或进攻态势需要对话、汇集检测资源、攻击响应程序和连续研究。州际伙伴关系框架以及私人/公共似乎足以建立协作和合作的网络安全。人为因素在项目管理、危机管理以及需要直觉、同理心和颠覆能力的创新解决方案设计中发挥着重要作用。
DetToolChain：释放 MLLM 检测能力的全新提示范式
摘要。我们提出了一种新颖的提示范式 DetToolChain，以释放多模态大型语言模型 (MLLM)（例如 GPT-4V 和 Gemini）的零样本物体检测能力。我们的方法包括一个受高精度检测先验启发的检测提示工具包和一个用于实现这些提示的新思路链。具体来说，工具包中的提示旨在引导 MLLM 关注区域信息（例如放大）、根据测量标准读取坐标（例如叠加尺子和圆规）以及从上下文信息中进行推断（例如叠加场景图）。基于这些工具，新的检测思路链可以自动将任务分解为简单的子任务，诊断预测并规划渐进式框细化。我们的框架的有效性在一系列检测任务中得到了证明，尤其是在困难情况下。与现有的最先进方法相比，使用我们的 DetToolChain 的 GPT-4V 可将最先进对象检测器的 AP 50 在 MS COCO Novel 类集（用于开放词汇检测）上提高 21.5%，在 RefCOCO val 集（用于零样本指称表达理解）上提高 24.23%，在 D-cube 描述对象检测 FULL 设置上提高 14.5% AP。代码将在接受后发布。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000名候选人中获取其他响应的记录剪辑，学到的嵌入在检索其他方式的记录剪辑方面达到了48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠模型的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase上找到。
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000个候选者中检索模态剪辑对时，学到的嵌入在检索模态剪辑对方面具有48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠建模的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm- codebase上找到。