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World File Search System五种
http://jaet.journals.ekb.eg 使用迁移从 MRI 图像中自动检测脑肿瘤
早期成功检测脑肿瘤对改善患者治疗和生存起着重要作用。由于临床上通常会生成大量图像，因此手动评估磁共振成像 (MRI) 图像是一项非常困难的任务。因此，需要使用计算机辅助诊断 (CAD) 系统进行早期检测并将脑肿瘤分类为正常和异常。本文旨在设计和评估近年来为图像分类提出的卷积神经网络 (CNN) 迁移学习的最新性能。对五种不同的著名 CNN 进行了五种不同的修改，以了解最有效的修改。对每个架构应用了五层修改和参数调整，为脑肿瘤检测提供了一种新的 CNN 架构。大多数脑肿瘤数据集只有少量图像来训练深度学习结构。因此，在评估中使用两个数据集来确保所提结构的有效性。首先，来自 RIDER Neuro MRI 数据库的标准数据集，包括 349 张脑部 MRI 图像，其中 109 张正常图像和 240 张异常图像。其次，收集了 120 张脑部 MRI 图像，其中包括 60 张异常图像和 60 张正常图像。结果表明，提出的 CNN 迁移学习与 MRI 可以学习脑肿瘤的重要生物标志物，然而，获得的最佳准确度、特异性和灵敏度均为 100%。
益生菌菌株LAC
摘要简介：神经退行性疾病的特征是神经元的易感性群体逐渐丧失。主要的临床特征（例如痴呆，帕金森氏症或运动神经元疾病），神经退行性的解剖分布（例如，额叶退化，锥形外疾病或脊椎脑脑外部疾病或脊椎脑脑外部疾病）或主要分子异常性都可以用于分类性神经疾病。随着世界上的人口的年龄，神经退行性疾病的频率每年都会增加。目前可用的药物缺乏有效性和严重的副作用，因此有必要从天然来源开发新的药物。目前的研究重点是评估益生菌乳杆菌的抗神经退行性活性。材料和方法：评估益生菌表征分析，例如对NaCl，苯酚和胆汁盐的耐受性。进行了五种标准抗生素。以五种不同的浓度进行乙酰胆碱酯酶抑制和酪氨酸酶抑制测定法。通过分析，发现嗜酸乳杆菌对NaCl，苯酚和胆汁盐耐受性。结果：发现嗜酸乳杆菌菌株对所有测试的抗生素敏感。在100μl的原油提取物为69.29±3.25％和53.18±2.89％时观察到明显的乙酰胆碱酯酶和酪氨酸酶。结论：可用于治疗和预防神经退行性疾病的乳酸乳杆菌作为益生菌补充剂。
人工智能成熟度的艺术——增长市场
在本报告中，我们研究了 AI 成就者们做对了什么。我们的研究结果表明，成就者不是由任何一项能力的复杂程度来定义的，而是由他们通过扩展 AI 来结合战略、流程和人员的优势的能力来定义的。AI 成就者掌握其技能的五种方式是 - 1. 他们的高层领导将 AI 作为整个组织的战略重点。2. 他们大量投资人才，以从 AI 投资中获得更多收益。3. 他们将 AI 工具和团队工业化，以创建强大的 AI 核心。4.
ACCA战略业务负责人（SBL）快速注释（...
ACCA SBL考试重点 - 波特的五种力量：我们希望学生将答案均匀地传播到五个力量上，并结论该行业是否最终有利可图。每个观点都应包含“如何”，即如果您认为客户的力量很高，请不要仅仅说“客户权力很高，因为客户很大”，而是说'客户权力很高，因为该单一客户占ABC公司收入的80％（案件证据）的80％（因此，应收账款天数增加了。
Transom 20 x 24（TR152）
•发光的透明垂直镜头由清晰的阳极氧化铝导轨构建。•创新的Anidolic光学元件可产生视觉舒适，控制的光学分布。•定价为各种现实世界的项目。•有五种尺寸 - 2×2、1×4、2×4、20“×2和20”×4的尺寸 - 适合各种应用和空间。•最多10'x 10'间距，能够以小于0.4 w/ft 2的速度输送接近40 fc。•使用可选的饰边或三个法兰套件，适用于T-Grid和Drywall天花板。
我们的国家电力市场 20 年计划
五种情景追踪不同的转型速度。中央情景由市场力量和当前的联邦和州政府政策决定。其他情景的转型速度各不相同——缓慢变化情景，经济增长和减排速度较慢；高 DER 情景，消费者对 DER 的采用速度更快；快速变化情景，对电网规模技术的投资较大；阶跃变化情景，消费者主导和技术主导的转型都发生在全球大力脱碳的背景下。
推荐引用 推荐引用 Yaiprasert, Chairote 博士 (2021) “结合五种机器学习方法的人工智能橡胶识别”，卡尔巴拉国际现代科学杂志：第 7 卷：第 4 期，第 3 篇文章。网址：https://doi.org/10.33640/2405-609X.3154
橡胶树普遍种植于东南亚国家，属于橡胶树属，大戟科橡胶树属中，巴西橡胶树是唯一可生产商业乳胶的树种 [1]。每个种植区的橡胶树品种不同，其产量也不同。识别栽培中的不同橡胶品种有助于实现生产力目标。DNA分析和目视分类是两种常用的橡胶树品种分类方法。由于DNA分析过程耗时，因此橡胶树的目视分类法更受青睐。然而，如果没有专门的农业知识，很难对橡胶幼苗进行目视分类。一般来说，训练有素的专业人员使用橡胶叶作为植物器官的视觉和形态特征进行分类。尽管如此，识别这种植物的器官仍然很困难，因为每个品种的叶子在外观上都很相似。因此，缺乏专业的分类学家仍然是农业耕作中的一个问题。植物的器官和特征可用于检查其生理方面。一些研究关注植物光合作用中的生长因素 [2]，而冠层结构则被用于碳-水循环的研究 [3]，通过测量不同器官的生长状态来估算植物生长所需的各种营养物质 [4]。传统的研究方法往往需要砍伐树木的部分枝条，采用技术可以减少由此造成的损害。植物分类可以通过叶片识别系统的计算模型来进行。大多数植物物种都有独特的叶片，其形状、颜色、纹理和边缘均不相同 [5,6]。近年来，已经提出了各种基于形状 [7e10] 或纹理 [11,12] 的植物叶片识别方法。这些方法仅研究叶片图像的单一视觉特征，准确率较低。因此，一些叶片识别方法涉及整合叶片的多视觉特征进行植物物种识别 [13e15]。这种分类包括颜色和形状[16]、颜色和纹理分析[17]、表面和轮廓特征[18]、颜色、纹理和形状的融合属性[19]、叶脉[20]、颜色组合、叶脉属性和形状
建筑行业的人工智能和自动化
调查还发现，这群“早期采用者”更有可能是中型或大型公司，而小型企业的采用速度较慢。拥有 250 名或更多雇员的公司中，近四分之三（63%）表示他们使用了我们在调查中列出的至少五种技术，但对于拥有 25-99 名员工的公司，这一比例下降到 31%，而对于拥有 10-24 名员工的公司，这一比例下降到 15%。总体而言，同样的关系也适用于人工智能和自动化，到目前为止，大型雇主更经常地采用它们。
安全白皮书
在2020年9月，我们成为日本第一个赢得了与NIST SP800-171（NIST特别出版物800-171 Rev.1）的评级Triple-A（AAAAS）的冠军，这是美国政府机构制定的安全标准指南。此外，在2022年12月，我们也成为第一个赢得每个安全标准SP800-171/172赢得最高评级AAAI的人，以认识到极高的实施水平，这些实施水平满足NIST SP800-172的要求（五种类型的Cybersecurity Measites uservers，“确定”，“识别”，“保护”，“”，“检测”，“检测” 7，“恢复”，“恢复”和“恢复”和“恢复”和“恢复”和“”。