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使用微生物对锂的生物吸附
2015 ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................B.Sc., Achievers University, Owo, Ondo State, Nigeria 2015- 2016 .............................................................. National Youth Service Corps 2016- 2018 ..............................................................Laboratory Assistant, Genesis Hospital, Ikeja, Lagos 2018- 2022 .............................................................生物学老师，苏州，中国
[使用SVM
doi no：10.36713/epra14769摘要世界上最严重的疾病之一是糖尿病。它也是其他各种疾病的创造者，例如尿道器官疾病，失明和心力衰竭。在这种情况下，患者必须去诊断设施，以在咨询后收到报告。因此，他们总是必须同时投入金钱和时间。但是，随着机器学习技术的改进，我们现在可以自由寻找正确的解决方案。例如，我们现在拥有复杂的信息处理系统，可以预测患者是否患有多基因疾病。此外，预见疾病的早期结果，可以在紧急情况下给患者提供所需的东西。该分析的目标是开发一种预测患者糖尿病风险水平的系统。实验结果表明，使用支持矢量机的高精度预测以高精度进行了预测。关键字：早期检测，机器学习，SVM（支持向量机），准确性。引言糖尿病是一种常见的慢性疾病。糖尿病，这是由胰岛素和生物学作用的高分泌引起的。糖尿病会对我们的身体造成各种损害，并且可以在开始时期识别这种慢性疾病的组织，肾脏，眼睛和血管识别这种慢性疾病可以帮助全球的专家防止人类生命的丧失。糖尿病可以分为两类，1型糖尿病型糖尿病患者通常年轻，N年龄小于30岁。临床症状增加了口渴和尿液的频繁。这种类型的糖尿病不能被药物清除，因为它需要治疗。2型糖尿病更常见于中年和老年人，这可能显示高血压，肥胖和其他疾病。是死亡率的主要原因之一是糖尿病。目前的需求是早期糖尿病检测和诊断。一个主要的分类问题是诊断糖尿病疾病和糖尿病数据的解释，必须创建准确，实用和具有成本效益的分类器。许多人工智能和软计算技术提供了许多人类意识形态，这些技术也用于与人类相关的应用领域。这些系统对于在医学上进行诊断很有用。本研究报告的主要主题是“使用支持向量机（SVM）的糖尿病检测”，一个精致的
使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。
气候变化和水文周期课程代码使用Python
课程描述：本课程探讨了现代人工智能基础上的概念和算法，深入研究了诸如游戏引擎，手写识别和机器翻译等技术的想法。通过动手进行项目，学生以Python语言获得了理论和动手高级编程，重点介绍了Advance AI库，以进行数据可视化，数据处理，计算机视觉和机器学习。当然，学生在机器学习的图书馆以及人工智能原则的知识中出现了经验，使他们能够设计自己的智能系统。学生还可以在参加本课程后完成Google AI认证。
使用yolov8
摘要：本研究提出了一种开创性的方法，可以增强Yolov8模型在对象检测中的准确性，主要集中于解决各种图像类型中检测对象的局限性，尤其是对于小物体。这项工作的拟议策略结合了上下文注意块（CAB），以有效定位和识别图像中的小物体。此外，提出的工作可提高特征提取能力，而不会增加模型复杂性，从而提高了粗到1（C2F）块的厚度。此外，已经对空间注意力（SA）进行了修改以加速检测性能。增强的Yolov8模型（即Yolov8-CAB）强烈强调通过利用CAB块来利用多尺度特征图和迭代反馈来检测较小的物体的性能，从而优化了对象检测机制。因此，创新设计有助于出色的特征提取，尤其是“弱特征”，上下文信息保存和有效的特征融合。对上下文（可可）数据集中的共同对象进行了严格的测试，以证明提出的技术的功效。这对标准Yolo模型产生了显着改善。yolov8-cab模型达到的平均平均精度为97％的检测率，与常规模型相比增加了1％。本研究强调了我们改进的Yolov8方法检测对象的功能，代表了一个突破，为实时对象检测技术的进步设定了阶段。索引术语 - 人工智能，深度学习，计算机视觉，对象检测。
使用多模式成像的研究
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
使用AI
使用AI的面部识别是一种快速发展的技术，它使用机器学习算法和神经网络来根据其面部特征来识别和身份验证和身份验证。该技术具有三个主要组成部分：图片采集，特征提取和分类。从本质上讲，高分辨率的图片或视频框架的脸部录制在摄像头或传感器上。然后使用高级预处理技术来提高图像质量并标准化照明和角度的差异。接下来，特征提取算法检查面部标志和特征，例如眼睛距离，鼻子形和面部曲线。深度学习方法，尤其是卷积神经网络，通常用于以高精度提取这些特性。一旦提取，将特征与使用多种分类方法的已知面部数据库进行比较。每个人的独特面部签名是由AI系统生成的，并保存在数据库中。在识别阶段，系统将新的面部照片与数据库进行比较，以识别或验证有关人员。面部识别技术有许多应用程序，包括安全性，监视，个性化的客户体验，甚至医疗诊断。尽管有优势，但仍在进行有关隐私，数据安全和道德问题的讨论。但是，必须仔细计划其实施，以在技术创新与道德和隐私问题之间取得平衡。要解决这些问题，同时利用其改善众多领域的潜力，适当使用面部识别技术需要全面的保障措施和开放性。利用AI的种族识别是生物识别识别方面迈出的很大一步，为检测和认证人员提供了准确有效的技术。