XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不规则性
PAN卡完整性使用计算机视觉
个人身份证明文件的数字化日益增加使得确保此类记录的真实性至关重要。PAN（永久帐号）卡是印度最重要的标识文件之一，通常以伪造和篡改为目标。“ TamperGuard”是一种创新的解决方案，它使用计算机和机器学习技术来检测PAN卡中的篡改。通过使用Python进行图像处理，用于创建交互式Web界面的瓶装以及Machinelealing模型来对文档的真实性进行分类，Tamperguard提供了一种无缝且自动化的方式来验证PAN卡。系统从上载图像中提取关键信息，例如，使用PAN编号，名称，使用Optical Charecrestrestrecrecrecrecrecrecrectrection，cartenterrestrestress from from pan。它分析了各种特征，例如文本放置，对齐和字体一致性，以检测篡改的任何不规则性或迹象。在真实和篡改的PAN卡数据集中训练的机器学习模型将上传的图像归类为真实或伪造的。
一种高效的基于内容的医学图像检索系统，用于脑肿瘤诊断的临床决策支持 Sreekanth Puli #1 , M.James Stephen
摘要 - 准确诊断对于成功治疗脑肿瘤至关重要。基于内容的医学图像检索 (CBMIR) 可以通过从医学图像数据库中检索相似图像来帮助放射科医生进行诊断。这里提出了一种用于脑肿瘤的新方法 CBMIR。磁共振成像 (MRI) 最常用于对脑肿瘤进行成像。在图像采集过程中，由于患者的移动，MRI 图像可能会错位，并且 MRI 图像的低级语义可能与脑肿瘤的高级语义不符，对于使用的两级 CBMIR 系统，首先使用全局特征（圆度、不规则性和纹理特征）将脑肿瘤查询图像分类（使用 SVM 和 ANN）为癌性和非癌性肿瘤，然后使用局部特征搜索具有已识别类别的最相似图像。该实验已在 294 张脑 MRI 图像上进行，并对分类结果与准确率、准确率和召回率进行了比较。关键词 - CBMIR、脑 MRI、全局特征、LBP、ANN、SVM。
控制储能系统的挑战和机会。专注于锌空气电池
当前的十年在与储能系统有关的研究中增加了势头，特别强调利用功能的电化学原理的模块。这项增加的研究活动是由多个社会需求和优先事项驱动的。最重要的AS策略之一是公众对可再生能源的广泛利益，从而使从物理原理到收获，能量转换和传播的不同研究主题。这些主题与全球能源消耗的增长以及与气候变化及其不可逆转的影响有关的目前关注而言，在世界范围内很受欢迎。例如，光电产量生产研发的进步在很大范围内证明了收集太阳能的能力（通过将太阳辐射转换为热量，然后随后转化为热能的能量），但同时表明太阳辐射表明，高度不规则性并带来了电源网络，因此具有电力网络。如果光电厂与储能系统（最常见的电池）结合使用，则可以缓解这些问题。同样，由于天气条件的可变性，风能可能受到限制，并且扩展到其他可再生能源。要解决此问题，需要一个可靠且具有成本效益的能源存储系统，此外，它必须能够提高稳定性
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
数字听诊器，用于早期检测心脏病的心电图数据
摘要 - 数字医疗保健的新兴领域揭示了一种新颖的诊断工具：一款用于早期发现心脏病的数字听诊器，如本研究中所阐明。通过利用Phonocartiography的细微功能，该设备捕获了错综复杂的心脏声音，随后通过先进的机器学习算法处理。传统的听诊器虽然必不可少，但可能会错过微妙的异常 - 通过精心分析Phonocartiographic数据来解决这种数字对应物的问题，以表明心脏异常的丝毫偏差。随着数字听诊器深入研究听觉提示，机器学习组件辨别出人类审计师通常无法察觉的模式和不规则性。这些数字声学和计算分析的汇合不仅增强了早期心脏病诊断的准确性，而且还促进了这些数据的档案，从而实现了对心脏健康的持续纵向评估。最初涉足现实世界申请的企业登记了令人鼓舞的精确率，巩固了其作为先发制人心脏护理中宝贵的资产的潜力。通过这项创新，我们站在心脏病的诊断方式上的范式转移的风口浪尖上，迈向及时干预措施并改善患者的结果。
莫尔条纹结构的普遍原理
摘要 莫尔材料为实现具有工程物理特性的能带结构提供了高度可调的环境。具体而言，具有费米面平带的莫尔结构（实现关联相的合成环境）具有包含数千个原子的莫尔晶胞和极其复杂的能带结构。在本文中，我们表明统计原理在解释这些系统的普遍物理特性方面大有帮助。我们的方法建立在三个概念元素之上：由短长度尺度上原子配置的有效不规则性引起的量子混沌的存在、动量空间中的安德森局域化以及近似晶体对称性的存在。这些原理中的哪一个占主导地位取决于材料参数，例如费米面的延伸或莫尔晶格势的强度。这种竞争的现象学后果是对莫尔带特征群速度的预测，这是其平均平坦度的主要指标。除了这些一般特征之外，我们还识别了统计背景之外的结构，特别是接近未受干扰光谱极值的几乎平坦的带，以及著名的零能量“魔角”平坦带，其中后者需要异常精细调整的材料参数。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，因此脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
电动运输网络中异常检测的机器学习
会议，可以检测出不规则的不规则性，例如非典型能量激增和延长的充电持续时间。使用此数据对培训和验证的机器学习系统在识别异常方面具有值得称赞的精度，如预期的异常和实际结果之间的一致性所示。对确定的异常反应进行的维护和维修措施突出了该系统的实际影响，并利用积极的策略来减少停机时间并增强充电站操作。绩效指标，包括准确性，召回和F1得分，明确验证了异常检测系统的弹性，保证了精确的识别，同时减轻了假阳性和负面因素的发生。将机器学习无缝融合到电动运输网络中，不仅放大了电动汽车充电基础架构的可靠性和保护，而且还建立了该系统作为实施实现的宝贵工具。这项研究除了对系统的性能进行彻底检查，还阐明了即将到来的可扩展性，实时监测和可解释性的途径，从而为在不断变化的电力运输领域中对机器学习革命性的更广泛讨论做出了宝贵的贡献。
子宫内膜异位症不再是骨盆疾病
此外，患有这种疾病的妇女经常经历与衡量相关的污名（内部污名），其中个人被贬低或抹黑，并且具有社会或医疗保健社区所驳回的这种情况的症状以及这种状况的社会影响。14一项定性研究指出，月经疼痛被子宫内膜异位症的拉丁裔妇女的家庭成员视为妇女生活的正常部分，并且这些妇女经常感到不受伤，不得不分享其症状，以避免遭受苦难。15此外，“月经的礼节”在许多国家中被执行16个文化统治，这有助于内部污名，并且对涉及月经的可能不规则性的意识缺乏认识：女性不愿意谈论自己的症状，因为月经是私人事务，不应该与男人开放，尤其是与男性进行讨论。值得注意的是，通常，其他妇女（例如母亲和朋友）鼓励这种隐瞒并通过使其他痛苦的症状正常化，这是基于理解，即谈论月经的妇女可以被排斥，批评和被认为弱的妇女。17，18重要的是，预期污名和缺乏社会支持是损害心理健康的重要压力，以及随之而来的社会，教育和
晶格材料倒数设计的可区分图形结构模型
具有可适应于不同环境条件的物理化学特性的构造材料体现了材料科学的破坏性新领域。在数字设计和制造方面的进步推动下，形状成晶格拓扑的材料可实现一定程度的定制，而无需提供散装材料。一个有前途的启发其设计的场所是自然的不规则微构造。然而，这种不规则性解锁的巨大设计可变性对于分析探测很具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用基于图的表示定期和不规则晶格材料的新计算方法。我们的方法使用传递算法的可区分消息来计算机械性能，因此允许使用替代衍生物自动分化，可以调整单个晶格元素的几何结构和局部属性，以实现具有所需属性的成型材料。我们进一步引入了图形神经网络替代模型，以大规模结构分析。该方法可推广到可表示为异质图的任何系统。关键字 - 超材料，晶格，逆设计，消息传递，图形神经网络，自动差异，替代梯度