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World File Search System否定性
ped-ai：使用yolov5
摘要。行人检测对于自动驾驶，监视和行人安全至关重要。此摘要使用Yolov5算法引入了一种新颖的行人检测方法，该算法以其实时对象检测能力而闻名。该方法旨在提高各种照明条件下的行人检测准确性。从方法论上讲，该过程涉及数据准备，Yolov5模型培训以及随后的评估。使用锚箱和单次卷积神经网络的Yolov5的体系结构允许快速准确的行人识别。Yolov5的设计，包括锚箱和单次卷积神经网络，可以快速而准确的行人识别。研究测试证实了基于Yolov5的方法的功效。在第一种情况下，该模型以75％的精度检测到了日光的行人，但它也产生了11个假否定性或25％的失误。尽管方案2的准确性较高，为85％，但仍有11个假否定性，这表明存在持续的检测差距。尽管有这些结果，Yolov5模型仍证明了在现实世界中进行准确的行人检测的可能性。虽然它极大地改善了自动驾驶汽车和行人安全等应用，但降低假否定性仍然是提高整体准确性的主要目标。调查的发现表明，Yolov5可以在各种照明条件下起作用，但也强调了进行进一步工作以满足严格检测要求的必要性。
远程生成的Wigner Negativity的分布和量化
wigner否定性作为非经典性的众所周知的指标，在使用连续变量系统的量子计算和仿真中起着至关重要的作用。在辅助模式下，通过适当的非高斯操作对Wigner阴性状态进行条件制备是量子光学实验中的常见程序。是由现实世界量子网络的需求激励的，在这里，我们从定量的角度研究了在多部分方案中Wigner负性的远程创建和分布。通过建立类似于普遍的科夫曼 - 昆杜（Coffman-kundu-Wootter）不平等的一夫一妻制关系，我们表明无法在不同模式之间自由分配wigner否定性的量。此外，对于光子减法，我们提供了一种直观的方法来量化远程生成的wigner否定性。我们的结果为利用Wigner负性作为基于非高斯场景的众多量子信息协议的宝贵资源铺平了道路。
David Alman*，Netl，研究与创新中心
免责这项工作是由能源部，国家能源技术实验室，美国政府的机构，美国政府的机构，其任何机构，其任何雇员，或任何雇员的任何雇员，表达或隐含或隐含的保修，或承担任何法律责任或承担任何信息的责任或责任，或者对任何信息的准确性，完整或有效性，否定为任何信息，否定性或有效地披露，否定或置于限制，否定或代表该信息，或者不愿意被宣布，或不愿意披露，或者不属于诉讼，或者不属于这些信息，或者披露了诉讼，或者不愿意被置于或宣布。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
模式识别 - 牛津大学研究档案
尽管量子神经网络（QNN）最近在解决简单的机器学习任务方面显示出令人鼓舞的结果，但二进制模式分类中QNN的行为仍未得到充实。在这项工作中，我们发现QNN在二元模式分类中具有致命的脚跟。为了说明这一点，我们通过介绍和分析嵌入具有完全纠缠的QNN家族的新形式的对称性形式，从而对QNN的性质提供了理论上的见解，我们将其称为否定性。由于否定对称性，QNN无法区分量子二进制信号及其负面信号。我们使用Google的量子计算框架在二进制模式策略任务中经验评估QNN的负对称性。理论和实验结果都表明，否定对称性是QNN的基本特性，经典模型并非共享。我们的发现还暗示否定对称性是实用量子应用中的双刃剑。
使用卷积神经网络
对数字通信网络的日益依赖使信息安全成为全球个人，组织和政府的关键问题（Chen等，2011）。但是，这种提高的连通性也导致了各种网络威胁，中间人（MITM）的攻击是网络攻击的破坏形式（Disha＆Waheed，2022; Zahara et al。，2020）。在MITM攻击中，攻击者拦截并改变了两方之间的通信，通常是在不知情的情况下。检测MITM攻击是由于其隐形性和攻击者采用的复杂方法而复杂的。传统的MITM攻击检测方法通常难以准确识别复杂的攻击，并将其与合法的网络行为区分开。现有的检测MITM攻击的技术主要依赖于分析网络流量模式和检测异常（Ahmad等，2020）。但是，这些方法通常在准确识别微妙而复杂的攻击模式中面临局限性，从而导致假阳性或假否定性增加。
测量诱导的开放监控量子电路中的幂律消极
通用的多体系统与环境结合，由于腐烂而失去了量子纠缠，并且仅具有经典相关性而发展到混合状态。在这里，我们表明测量值可以稳定开放量子系统中的量子纠缠。具体而言，在边界处的随机统一电路中，我们在数值和分析上都发现以较小的非呈速率进行的投影测量结果导致稳定状态，l 1 = 3个系统内的powerlaw范围缩放纠缠的否定性。在随机环境中使用分析映射到定向聚合物的统计力学模型，我们表明，由于随机测量位置，幂律负缩放量表可以理解为Kardar-Parisi-Zhang波动。进一步提高测量率会导致相位过渡到区域律负阶段，该阶段与受监测的随机电路中无腐蚀性的纠缠过渡的通用性相同。
全球供应链重新定向的宏观经济效应
全球政策制定者正在鼓励当地生产主要投入，以降低外国供应商过度依赖的风险。我们使用全球动态通用平衡模型分析了通过定位策略来分析供应链重新定向的宏观经济效应。我们代表非tari措施，例如更严格的监管标准执行，这些措施降低了进口量，但不会直接改变成本和价格。到目前为止，这些措施已经是重新生产尝试的关键组成部分，并且是越来越受欢迎的贸易政策工具。着眼于欧元区，我们发现本地化政策是通用的，暗示过渡成本，并且通常对总体产出的否定性长期影响。影响的大小（和符号）取决于这些政策是单方面执行还是诱导贸易伙伴的报复，以及它们降低国内竞争和生产力的程度。我们为考虑实施本地化议程的决策者提供了一些建议。
oxonfair：算法公平的灵活工具包
我们提出了OxonFair，这是一种新的开源工具包，用于在二元分类中执行公平性。与现有工具包相比：（i）我们支持NLP和计算机视觉分类以及标准表格问题。（ii）我们支持对验证数据实施公平性，使我们对各种过度适应的挑战进行了强大的态度。（iii）我们的方法可以根据真实的姿势，假阳性，假否定性和真实负面影响来优化任何措施。这使其比现有工具包更容易扩展和表现力。它支持两篇流行评论文章的所有9个和所有基于决策的小组指标。（iv）我们共同优化了一个与公平限制的性能目标。这可以最大程度地减少降解，同时实施公平，甚至改善了不充分调整的不公平基线的表现。OxonFair与标准ML工具包兼容，包括Sklearn，Autogluon和Pytorch，可在https://github.com/oxfordinterntertintinstitute/oxonfair上找到。
在检测肺癌的人工智能
肺癌目前已成为最常被诊断出的肿瘤病理学，并且似乎是死亡的主要原因之一。 div>这种疾病的死亡率很高，这与早期缺乏症状有关，这会导致诊断确认会在高级阶段发生，从而导致治疗方案降低，有时这些患者没有治愈。 div>如果及时进行治疗，则10年生存率为88％。 div>随着上述问题，人们寻求方法来改善对肺癌的早期发现，其中一种改进了这种疾病中人工智能的使用。 div>对各种科学数据库进行的书目审查，目的是确定和综合人工智能检测有关肺癌的相关信息。 div>人工智能与低剂量计算机断层扫描结合使用，可以在及时诊断肺癌的敏感性和特异性中提高敏感性和特异性，并提供更精确的分析，目的是减少误报和假否定性。 div>但是，作为当今的新工具，这种类型的技术缺乏控制和适当的正常化。 div>
粪便DNA元法编码显示可靠的短期猎物检测，并解释了两个北极熊亚群的肠道微生物组的变化
摘要：这项研究开发并评估了DNA元法编码，以鉴定East Greenland（EG）（EG）和Southern Beaufort Sea（SB）Polars Polars Maritimus在2015年春季采样的pinniped和Cetacean Prey DNA的存在。在所有样品的一半（49/92）中检测到猎物DNA，并且在检测到响起的密封pusa hispida是主要的猎物，在Eg的100％（22/22）中鉴定出Eg的100％（22/22），SB北极熊样品的81％（22/27）鉴定出具有猎物DNA的SB北极熊样品。胡须的密封barbatus dna，检测到猎物DNA。猎物DNA检测频率和相对可怕的频率与SB北极熊子集的定量脂肪酸签名分析（QFASA）的估计进行了比较。环形密封和胡须密封是两种方法都确定的主要猎物，但Qfasa还鉴定出了猎物DNA未发现的2个鲸类猎物。DNA元法编码与QFASA结果的差异可能与每种方法捕获的不同饮食时间尺度有关，即短期与长期饮食。 猎物DNA检测，性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。 检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。 因此，粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物，补充定量和可能的长期QFASA估计，并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。短期与长期饮食。猎物DNA检测，性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物，补充定量和可能的长期QFASA估计，并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。关键词：饮食组成·DNA元法量·QFASA·脂肪酸特征·海洋哺乳动物·基因组学·北极海洋生态