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标题 利用人工智能在耳鼻喉科和通信科学领域的力量
人工智能 (AI) 的应用是耳鼻喉科和通信科学领域的一个新兴领域。2020 年 10 月 26 日，杜克大学就该主题召开了一次虚拟研讨会，全球有 170 多名参与者参加。本评论介绍了研讨会期间除一次演讲外的所有演讲的摘要；所有演讲的录音以及演讲的讨论内容均可在 https:// www.youtube.com/watch?v=ktfewrXvEFg 和 https:// www.youtube.com/watch?v=-gQ5qX2v3rg 上找到。每篇摘要约 2500 字，每篇摘要包含两幅图。这种详细程度远远超出了传统评论中提供的简短摘要，因此可以更深入地了解当前耳鼻喉科 AI 应用的强大功能和多样性
语言扩展的室内大满贯（Lexis）
摘要 - 多功能和自适应的语义理解将使自主系统能够理解并与周围环境相互作用。现有的固定级模型限制了室内移动和辅助自主系统的适应性。在这项工作中，我们介绍了Lexis，这是一种实时的内部本地化和映射（SLAM）系统，它利用了大型语言模型（LLMS）的开放式视频库本质（LLMS），以创建一种统一的方法，以实现现场和放置识别。该方法首先构建了环境的拓扑大满贯图（使用视觉惯性探子仪），并嵌入了图节点中的对比性语言图像预处理（剪辑）特征。我们将此表示形式用于灵活的房间分类和细分，作为以室内为中心的地方识别的基础。这允许循环封闭搜索针对语义相关的位置。使用公共，模拟数据和现实数据，涵盖办公室和家庭环境，对我们提出的系统进行评估。它成功地将房间分类为不同的布局和尺寸，并优于最先进的房间（SOTA）。对于位置识别和轨迹估计任务，我们实现了与SOTA的等效性能，所有这些都使用相同的预训练模型。最后，我们演示了系统的计划潜力。视频：https：// youtu。BE/GRQF3EUDFX8
使用技术与算法 - 面对面 -
在网络技术中的可变范围内推进，开发了许多新技术。安全问题很重要，尤其是在使用诸如面部细节之类的可变方法的人们检测和识别中。最近几天已广泛使用传感器来支持安全系统。传感器是用于将任何类型的信号转换为电信号的设备，这些信号将在以后进行处理。这些信号可以由用户以多种方式查看。传感器在开发阶段增加了，该开发阶段可以与操作系统，数据存储系统，处理单元，通信单元和任何其他功能单元集成在一起。检测和识别系统被发展为新的技术水平。某些系统（例如图形印刷和棕榈线）面临许多问题，因为皮肤结构可能会及时面对。因此，这些方法面临着一定的问题和局限性，使他们更准确地搜索其他方法。此搜索旨在根据传感器创建一种新方法来进行面部检测和识别。用于面部识别的大多数方法取决于OPENCV库，这些库具有良好的准确性和时间恢复可用性。另一方面，开发了实际应用，以提高这些系统（例如Seetaface和Youtu方法）的准确性。也要检测到三种检测方法很重要，以提高整个系统的准确性，即侧面检测，遮挡检测和面部表情。然后将这些数据进行比较，以创建系统的全部精度结果。
2型糖尿病中心血管疾病风险的模式和决定因素：尼日利亚当前糖尿病管理状态的见解增强微型对象检测而无需微调：具有最新YOLO模型和RT-DETR Transformer
高分辨率图像中的微小对象检测（TOD）在计算机视觉中提出了持续的挑战，包括低分辨率，遮挡和混乱的背景。本文介绍了动态自适应引导的对象推理切片（GOIS）框架，这是一种新型的两阶段自适应切片方法，该方法将计算资源转移到了感兴趣的区域（ROIS）。这种方法显着提高了检测精度和效率，在平均精度（AP）和小物体的平均回忆（AR）指标方面取得了3-4倍的改善。此外，该框架在其他指标中显示出50–60％的大量增长，从而确保了各种物体尺度的稳健性能。在特定的情况下注意到大型检测的略有下降，但戈伊斯在检测中小型物体方面始终表现出色，有效地解决了TOD固有的关键挑战。戈斯框架可以通过统一的效率和稳定的效率来整合自适应切片，多尺度的表示，以及启发了效率的效果。其体系结构 - 不合骨设计允许与包括Yolo11，Rt-Detr-L和Yolov8n在内的各种最新检测模型无缝集成，而无需大量的重新训练。对Visdrone2019-DET数据集进行了严格的验证，并通过对低分辨率图像，视频流和实时相机供稿进行评估，重点介绍了Gois的变革潜力。这些发现将其适用于关键领域，例如基于无人机的监视，自主导航和精确的Di-Nostics。代码和结果可在https：// github上公开获取。com/ mmuzammul/ gois，可在https：// youtu上进行实时演示。BE/ T5T5EB_ W0S4。