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基于转移学习技术的端到端轮胎缺陷检测模型
抽象的视觉检查有缺陷的轮胎后期生产对于人体安全至关重要，因为故障轮胎会导致爆炸，事故和生命损失。随着技术的进步，转移学习（TL）在许多计算机视觉应用中起着影响的作用，包括轮胎缺陷检测问题。但是，自动轮胎缺陷检测很难有两个原因。首先是复杂的各向异性多纹理橡胶层的存在。第二，没有用于缺陷检测的标准轮胎X射线图像数据集。在这项研究中，使用来自全球轮胎公司的新数据集提出了基于TL的轮胎缺陷检测模型。首先，我们收集并标记了数据集，该数据集由3366个X射线图像和20,000张合格轮胎的图像组成。尽管数据集涵盖了15种由不同的设计模式引起的缺陷，但我们的主要重点是二进制分类以检测缺陷的存在或不存在。该具有挑战性的数据集分别分别为70％，15％和15％的培训，验证和测试。然后，对提出的数据集进行了调整，训练和测试的九个常见的预训练模型。这些模型是Xception，InceptionV3，VGG16，VGG19，Resnet50，resnet152v2，densenet121，InceptionResnetv2和MobilenetV2。结果表明，精细的VGG19，Densenet21和InceptionNet模型获得了与文献的兼容结果。此外，在召回，精度，准确性和F1分数方面，Xception模型优于比较的TL模型和文献方法。此外，它在测试数据集73.7、88、80.2和94.75％的召回，精度，F1分数和准确性的94.75％以及验证数据集73.3、90.24、80.9和95％的召回召回，精度，F1分数和精度分别实现。
分割医学图像：从UNET到Res- ...
摘要 - 这项研究提供了深度学习模型的比较分析 - UNET，RES-UNET，RES-RES-UNET和NNUNET，可评估其在脑瘤，息肉和多级心脏分段任务中的表现。分析侧重于精确，准确性，召回，骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的相交以评估其临床适用性。在脑肿瘤分割，RES-UNET和NNUNET中明显胜过UNET，在DSC和IOU分数中，RES-UNET领先，表明肿瘤描述的准确性均出色。同时，NNUNET在召回和准确性方面表现出色，这对于临床诊断和计划中可靠的肿瘤检测至关重要。在息肉检测中，NNUNET是最有效的，在所有类别中达到了最高的指标，并将其作为内窥镜检查中可靠的诊断工具证明了它。在复杂的心脏细分任务中，RES-UNET和RES-UNET在描述左心室方面非常出色，RES-UNET也导致右心室分割。nnunet在心肌分段中无与伦比，在精确，召回，DSC和IOU中取得了最高分数。结论指出，尽管有时会在特定指标中表现出色，但差异很小。NNUNET始终在整个实验中显示出卓越的整体性能。索引术语 - 深度学习，UNET，RES-UNET，RES-UNET，NNUNET，医学成像细分，临床应用特别是因为其高召回和准确性而引起的，这在临床环境中至关重要，可以最大程度地减少误诊并确保及时治疗，NNUNET在所有测试类别中的关键指标中的稳健表现将其确立为这些变化和复杂的分割任务的最有效模型。
Kelly K. Lee未分类
Stanley Hecker，LCDR，USN（召回）1479 1483 1486 1474,1480 1489 MAURI：E E. ROG5E，ENC，ENC，U3SP，U3SP，1.487 1487 U.S.S.Sky-Lark
5-Meo-DMT在童年时期完全解决了慢性，严重性虐待的后果 - 回顾性案例研究
摘要：确保主动检测交易风险对于金融机构来说至关重要，尤其是在管理信用评分的情况下。在这项研究中，我们将不同的机器学习算法有效，有效地比较。The algorithms used in this study were: MLogisticRegressionCV, ExtraTreeClassifier,LGBMClassifier,AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier,Perceptron,RandomForestClassifier,KNeighborsClassifier,BaggingClassifier, DecisionTreeClassifier, CalibratedClassifierCV, LabelPropagation, Deep 学习。数据集是从Kaggle存放处收集的。它由164行和8列组成。与不平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。但是，使用平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。
使用遗传编程进行跌倒检测的脑电图小波分类
自主检测身体跌倒的能力是实现更好独立生活的众多支持技术之一。这项工作探索了如何利用遗传编程来开发机器学习管道，以通过 EEG 脑波活动对跌倒进行分类。11 种身体活动（5 种跌倒类型和 6 种非跌倒活动）被聚类为是否发生跌倒的二元分类问题。在探索机器学习模型并对其进行调整以获得更好的 k 倍分类准确度、精确度、召回率和 F1 分数之前，先从脑波中提取小波特征。结果表明，仅从 EEG 脑波数据中，通过遗传编程发现的解决方案就可以检测到跌倒，平均准确度为 89.34%，精确度为 0.883，召回率为 0.908，F1 分数为 0.895。所有三种遗传编程解决方案都选择了主成分分析的进一步步骤，以便从计算出的小波特征中提取额外的特征，每个步骤的迭代次数分别为 6、3 和 7，并且都采用随机奇异值分解方法。最终通过接收者操作特性和精确度-召回率曲线分析最佳模型。提供了每个遗传编程管道的 Python 代码。
使用深神网络和基于特征的融合
这项研究通过将深度神经网络（DNN）模型与基于特征的融合整合在一起，介绍了一种创新的药物配方优化方法。该研究利用各种数据集，包括分子数据库，生物反应数据集和药代动力学信息，以对影响生物系统中药物行为的复杂因素进行整体理解。DNN模型以其处理高维数据和捕获复杂关系的能力而被选为基于特征的融合，以增强药物制剂的认知策略。在10个试验中进行的模型的定量评估产生了令人鼓舞的结果。DNN模型表现出值得称赞的性能，平均精度为91.8％，精度为89.2％，召回93.5％，F1得分为91.3％。但是，基于特征的融合方法始终优于DNN，平均准确度为93.5％，精度为91.7％，召回94.6％，F1得分为92.8％。这些结果突出了基于特征的融合方法在优化药物制剂，展示更高的定量指标以及精确度和召回之间更加平衡的权衡方面的优越性。这项研究通过提供一个结合高级认知策略的强大框架来推动药物制定领域，从而有助于更有效和个性化的治疗干预措施。
比较基于洛拉的废物箱监测系统中知识提取模型的机器学习方法
知识提取模型（KEM）是一个系统，可通过基于IoT的智能废物箱清空调度分类来提取知识。分类是一个困难的问题，需要有效的分类方法。这项研究以KEM系统的形式做出了贡献，以使用机器学习方法的最佳性能排空废物箱的时间表。该研究旨在比较决策树，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机和多层感知器的形式的机器学习方法的性能，这将在KEM系统中使用。使用具有十个观测值的交叉验证方法对准确性，召回，精度，F-量和ROC曲线进行了。 实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。 相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。 可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。。实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。
2024-2025年智能汽车OTA行业报告
2024年8月1日，中国工业和信息化部发布《关于进一步加强智能网联汽车准入、召回和软件在线更新管理工作的通知（征求意见稿）》，旨在进一步加强搭载组合驾驶辅助系统的智能网联汽车准入、召回和软件在线更新（OTA）管理。征求意见稿建议加强OTA更新监督管理，规范OTA更新应用方式和技术参数。对于汽车软件更新系统，要求对涉及OTA的电控系统名称、存放位置、OTA软件版本编译规则文件等信息进行整理归档；OTA更新过程中，应支持软件的可追溯管理。
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数学：将数字和订单编号与100进行比较，并使用˂，˃，=读取并将所有数字写入100个数字和单词。识别任何2位数字的位置值，并能够将其计数以2s，3s和5s计数，从0以及10s向前和向后分配任何数字。读取1s，2s，5s和10s的分区。召回并使用2、5和10的乘法和除法事实。召回并使用加法和减法事实为20。使用有效的方法添加并减去两个2位数字。在时钟上阅读时间到最接近的15分钟。使用不同的硬币进行相同的数量。识别，查找，姓名并写1/3、1/4、2/4和3/4。名称并描述2D和3D形状的属性。