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World File Search System图像分类
基于视觉变压器的图像分类
这项研究通过使用视觉变压器（VIT）体系结构引入了一种创新的图像分类方法。实际上，视力传输（VIT）已成为用于图像分析任务的卷积神经网络（CNN）的有前途的选择，提供可扩展性和提高的性能。Vision Transformer VIT模型能够捕获图像元素之间的全局规定和链接。这导致了特征表示的增强。当VIT模型在不同模型上训练时，它表现出在不同的IMEGE类别中的强大分类功能。VIT直接处理图像贴片的能力而不依赖空间层次结构，简化了分类过程并证明了计算效率。在这项研究中，我们使用TensorFlow提出了Python的启动，以采用（VIT）模型进行图像分类。将使用四类动物，例如（牛，狗，马和绵羊），用于分类。（VIT）模型用于从图像中提取微不足道的特征，并添加分类头以预测类标签。该模型在CIFAR-10数据集上进行了训练，并评估了准确性和性能。这项研究的发现不仅会揭示视觉变压器模型在图像分类任务中的有效性，而且还可以作为解决复杂的视觉识别问题的强大工具的潜力。这项研究通过引入一种新颖的方法来填补现有的知识空白，该方法挑战了计算机视觉领域的传统卷积神经网络（CNN）。虽然CNN是图像分类任务的主要体系结构，但它们在捕获图像数据中的长距离依赖性方面存在局限性，并且需要手工设计的层次层次特征提取。关键字
基于量子的多类图像分类...
a 计算机科学学院，加拿大国际学院 (CIC)，新开罗，埃及 b 计算机科学系，特洛伊大学科学技术学院，美国 摘要 多类图像分类被认为是计算机视觉中的一项具有挑战性的任务，需要将图像正确地分类到多个不同组之一。近年来，量子机器学习已成为研究人员关注的话题。利用叠加和纠缠等量子概念，量子机器学习算法提供了一种更有效的方法来处理和分类高维图像数据。本文提出了一种使用量子启发式卷积神经网络架构（简称 QCNN）的新图像分类模型。所提出的模型包括两个主要阶段；基于 QCNN 阶段的预处理和分类。采用具有不同特征的七个基准数据集来评估所提出模型的性能。实验结果表明，所提出的 QCNN 优于其经典版本。此外，与最先进的模型相比，结果证明了所提出的模型的有效性。 关键词 1 量子计算、卷积神经网络、图像分类、量子机器学习
通过开发自动图像分类a
生物学入侵正在影响全球生物多样性，生态系统和社会经济。海洋非土著物种（MNIS）可以通过人类活动（例如海上运输和粗心丢弃水族馆物种）引入。尽管为防止引入MNI的努力做出了重大努力，但仍会出现事件，包括紫s，甲壳类动物，沿海，anthozoans，bryozoans，bryozoans，sponges，acraalgae，acroalgae，seagrasses and Mangroves（Alidoost Salimi Salimi等，2021）。一旦MNI在接收者地区建立，控制和消除它们就成为一项艰巨的任务。早期对MNIS的认识可以提高早期反应的有效性，特别是在引入阶段，这对于减少MNIS的影响至关重要。因此，必须在成功建立新栖息地并对当地生物多样性构成威胁之前，制定可靠且具有成本效益的策略来对MNI的早期发现进行早期检测。公众在海洋保护中扮演着重要角色（EARP和LICONTI，2020年），例如检测和监视Acanthaster SPP的爆发和监测。（Dumas等，2020），以及管理侵入性狮子弯曲势力（Clements等，2021）。为了监视MNIS的存在，已采取行动来帮助公众熟悉并有效地认识这些物种，例如使用手表清单和指南。然而，由于海洋物种的生物多样性，准确识别标本
GIS 中基于知识的图像分类
但是，与视觉图像解释技术相比，这种技术非常简单。这类似于用窗帘遮住照片，然后尝试通过观察灰度或颜色来对主题信息进行分类，该小缝隙会依次扫描整个图像。人类解释者不仅会考虑色调和颜色，还会考虑纹理、形状、大小、图案、位置和关联等属性。IF-THEN 演绎推理过程会得出最终答案。人们曾多次尝试将上述某些元素纳入数字图像分类过程，但只有纹理才能成功处理。即使在这种情况下，也会得出所谓的“纹理图像”，并将其用作逐像素分类的数据层。问题的核心或许在于，所有其他元素都表达了无法通过逐像素观察建模的空间关系。
通过量子机学习的图像分类
摘要。量子计算，尤其是在短时间内学习的量子计算，通过世界各地的研究组引起了很多兴趣。这可以在一定程度上应用量子原理的模式分类的拟议模型数量越来越多。鄙视越来越多的模型，在实际数据集上测试这些模型，而不仅仅是在合成数据集上的空隙。这项工作的目的是使用量子分类器用二进制属性对模式进行分类。特别是，我们显示了应用于图像数据集的完整量子分类器的结果。实验在处理平衡的分类问题以及少数群体最相关的不平衡类时表现出了有利的输出。这在医疗领域是有希望的，通常重要的班级也是少数群体。
增强大脑MRI图像分类
收到：2024年10月1日，手稿号IJCMI-24-156541;编辑分配：2024年10月3日，PREQC No.p-156541;审查：2024年10月17日，QC号Q-156541;修订：2024年10月23日，手稿号R-156541;发布：2024年10月30日，doi：10.4172/ 2376-0249.1000982 *通讯作者：澳大利亚托伦斯大学托伦斯大学电气工程系安吉丽娜·卡拉马扎（Angelina Caramazza），澳大利亚阿德莱德（Adelaide）电子邮件：Angelinaaramazza@ osm.edu引用：Caramazza A.（2024）增强大脑MRI图像分类：将VGG16和RESNET50与多重优化方法组合在一起。int J Clin Med Imaging 11：982。版权所有：©2024 Caramazza A.这是根据Creative Commons归因许可条款分发的开放访问文章，只要原始作者和来源被记住，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
脑肿瘤 MRI 医学图像分类与数据...
在医疗保健系统中，通过计算机算法无需人工直接输入即可得出结论的能力被称为医疗保健领域的人工智能 (AI)。深度学习 (DL) 方法已被用于或开发用于医疗保健目的，在医学图像分析方面，DL 范式开辟了无限机遇。本文介绍了如何基于 VGG16 的迁移学习创建 DL 模型，该模型可以正确地将 MRI 图像分类为 (肿瘤) 或 (非肿瘤)。此外，该模型采用数据增强来平衡数据集并增加图像数量。数据集来自脑肿瘤分类项目，其中包含公开的肿瘤和非肿瘤图像。结果表明，该模型在增强数据集下表现更好，其验证准确率达到 ~100%。
脑肿瘤MRI医学图像分类模型...
本研究讨论了一种使用卷积神经网络 (BTMIC-CNN) 的全自动脑肿瘤 MRI 医学图像分类模型。所提出的神经模型采用设计科学研究方法 (DSRM) 对来自两个数据集的 MRI 医学图像进行分类。一个用于二元分类任务（包含肿瘤和非肿瘤图像）。第二个用于多类分类任务（包含三种类型的脑肿瘤 MRI 医学图像，即：神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体）。该模型的优异性能通过评估指标得到确认，总体准确率为 99%。它在分类准确度方面优于现有方法，有望帮助放射科医生和医生准确对脑肿瘤图像进行分类。这项研究有助于实现可持续发展目标 (SDG) 的第三个目标，即良好的健康和福祉。
具有多面原型的几个图像分类
游戏化是一个新兴的概念，通常以其已知的动机和参与品质而被使用和引用。尽管在运输和流动性领域中研究了游戏化并应用了各个领域，但在各个领域中都没有概述。因此，需要全面了解所进行的研究，其产生的经验证据以及仍然可能缺乏的研究类型。这些发现可能有助于更有效，更受欢迎的运输干预措施，无论是旨在提高安全性，流动性还是生态友善。我们的评论概述了有关流动性和运输的游戏化文献，并为将来的研究和干预提供了建议。对Scopus，Web of Science和PubMed进行了统一的系统文献综述，导致了49篇合格的论文。对这些论文的分析结果表明多个领域的异质性：干预的目标（例如安全或生态友好驾驶），方法论（即不同的样本大小，不同的实验设计），实验类型（例如，问卷，模拟或仿真研究）和更多重要的过程（例如观察到的经验证据。似乎在游戏化的影响或运输领域的基本机制上似乎没有达成共识。缺乏有关在流动性和运输领域提出游戏干预的最有效方法的知识，无论是旨在改变行为还是态度。进一步的研究应更多地依靠特定的理论框架来证明其方法合理，并在方法论和经验上更加依据地评估游戏化的效果，以建立适用可靠的知识。获得的知识可以提高道路安全性或帮助人们采取更环保的运输方式。
使用人工智能和机器学习进行遗产图像分类
“使用人工智能和机器学习对遗产图像进行分类”项目的目标是创建一种自动分类旧图像的方法。目标是使用机器学习和人工智能根据照片的历史和文化相关性对其进行准确分析。通过自动化图像分类过程，该计划旨在加快历史照片的保存和可访问性。使用深度学习技术，将研究照片的特征，以便将它们分类为相关类别，例如建筑、文物、绘画、雕塑或历史古迹。由此产生的自动分类系统将通过实现高效的检索和查询，帮助保存和推广我们的文化历史。该项目的目标是通过整合尖端技术彻底改变环境的管理和保护。关键词：遗产图像、自动分类、人工智能、机器学习、深度学习算法、图像特征、分类、建筑、文物、绘画、雕塑、历史地标、可搜索数据库、保存、可访问性、文化遗产、保护、文化文物和历史。