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AI（人工智能）程序和深度学习（图像识别）的研究......
学习过程按以下顺序进行： 1：理解并学习人工智能中的深度学习和机器学习 2：了解LEGO-EV3主体（组装基本机器人和创建程序） 3：了解Raspberrypi微控制器和摄像头以及基本设置 4：理解和设置JupyterLab 5：理解和学习Google TensorFlow 6：总结研究成果，制作材料并在大阪科学日上展示
使用图像识别 AI 远程虚拟巡查施工现场……
生活方式共同创造实验室新闻稿：https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2021/09/30_02.html
利用不同的MRI图像识别脑癌和脑脊液
医学图像在肿瘤和脑脊液 (CSF) 漏的诊断中起着重要作用。同样，MRI 是一种尖端的再生成像技术，它允许对身体进行截面透视，为专家提供便利，并检查相关人员。在本文中，作者尝试了在制作开始时对 MRI 图像进行分类以识别肿瘤或肿瘤的策略。这项研究旨在解决与脑脊液漏相关的上述问题。在这项研究中，作者专注于脑肿瘤，并将统计模型应用于测试，并讨论了脑肿瘤的图像。他们可以通过进行比较图像分析来判断肿瘤区域，然后应用直方图函数构建一个分类器，该分类器可以基于支持向量机来预测肿瘤和非肿瘤 MRI 检查者。我们的系统能够检测到病理学家也强调的正确区域。在未来，这应该更加以肿瘤可以被排列以及在医学术语和实施中描述解决方案为目标，并对改进的技术产生的未来做出一些预测。
量子计算在小麦传染病图像识别中的应用
摘要。本研究致力于量子方法在小麦传染病诊断领域的开发和应用。考虑到农业问题的相关性以及提高植物病害防治效率的需要，本研究提出了一种基于量子计算、图像处理和机器学习相结合的新方法。量子图像处理技术已被用于改善对比度、过滤噪声和分析传染病在发展早期的关键特征。开发的量子机器学习模型在图像分类中表现出很高的准确性，有助于更早、更准确地检测疾病。研究结果突出了量子方法在农业中的有效性，并为更准确地诊断植物传染病提供了新工具。将这种方法引入农业的前景意味着有可能提高产量、减少化学品的使用并确保粮食安全。
通过图像识别和机器学习的协助彩觉缺陷
摘要：这项研究通过开发一种机器学习系统来应对数百万人的挑战，该系统可以翻译图像，以便于具有红绿色颜色缺乏症（Deuteranopia）的个人更容易可视化。系统首先通过机器学习训练模仿氘化的视觉，然后逆转此过程以增强图像中的红色和绿色色调，从而使它们更独特，可以识别为色盲的个体。测试证实了系统在模拟正常颜色感知方面的有效性。除了科学之外，该项目强调同理心和包容性，旨在创造一个更容易获得的世界。它展示了机器学习在协助色盲视觉中的重要潜力，为未来的迭代铺平了道路，以解决更广泛的色盲形式，并使用较大的数据集进行进一步的细化。
使用卷积神经网络方法基于图像识别贝塔鱼类类型
在印度尼西亚，成为观赏鱼的粉丝已经成为自然的事物。betta鱼是在印度尼西亚很容易找到的观赏鱼类之一。贝塔鱼类的多种类型使贝塔鱼业余爱好者的外行发现很难知道市场上的贝塔鱼的类型。类型的贝塔鱼对贝塔养鱼者的影响非常有影响力。同样，Betta鱼类的类型对Betta Fish竞赛参与者的影响很大，可以确定要遵循的类型的类别。因此，在此问题中，制造一种识别贝塔鱼类的系统是非常必要的。该系统使用卷积神经网络方法，该方法是一种深度学习算法，具有连续的硬体系结构，其参数最多为1,424,403个参数，并且此方法通常用于分类图像。所使用的数据收集总计330个数据，其中包括300个培训数据和30个测试数据。经过设计和实施的系统成功地识别了三种类型的Betta鱼，在10个时期的试验中获得了97％的精度，在15个时期的试验中获得了93％的速度，而在20个时期的试验中，100％的精度最高。关键字：模式简介，图像分类，卷积神经网络，深度学习，贝塔鱼1.引言是生活在淡水和海洋中的鱼类的类型，具有吸引人的身体形状和颜色。观赏鱼具有每种物种的独特性。）。[1]所讨论的独特性是每种观赏鱼所具有的能力。一种具有其独特性的观赏鱼是贝塔·菲斯（Bettasp。这种斗鱼的独特性是它与同性作战的爱好，但不排除另一种类型的可能性，但仍在一个部落中。因此，这条鱼也经常被称为战鱼。
用于深度神经网络分层图像识别的超低功耗图像信号处理器
稿件于 2020 年 8 月 30 日收到；2020 年 11 月 4 日修订；2020 年 11 月 22 日接受。出版日期 2020 年 12 月 14 日；当前版本日期 2021 年 3 月 26 日。本文经副主编 Yusuke Oike 批准。这项工作得到了索尼半导体解决方案公司/索尼电子公司的支持。（通讯作者：Hyochan An。）Hyochan An、Qirui Zhang、Kyojin D. Choo、Shiyu Liu、Bowen Liu、Hengfei Zhong、David Blaauw、Ronald Dreslinski、Hun Seok Kim 和 Dennis Sylvester 就职于密歇根大学电气与计算机工程系，密歇根州安娜堡 48109 美国（电子邮件：hyochan@umich.edu）。Sam Schiferl 就职于亚马逊，华盛顿州西雅图 98109 美国。 Siddharth Venkatesan 就职于亚马逊公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉 95054。Tim Wesley 就职于 MemryX 公司，美国密歇根州安娜堡 48105。Jingcheng Wang 和 H. Zhong 就职于苹果公司，美国加利福尼亚州库比蒂诺 95014。Ziyun Li 就职于 Facebook 公司，美国华盛顿州雷德蒙德 98052。Luyao Gong 就职于谷歌公司，美国加利福尼亚州山景城 94043。本文中一个或多个图片的彩色版本可在 https://doi.org/10.1109/JSSC.2020.3041858 上找到。数字对象标识符 10.1109/JSSC.2020.3041858
增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法
Osunkentan，Oladotun Ayowumi和Morakinyo，Peace Caleb，“增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法”（2024年）。 图书馆哲学和实践（电子杂志）。 8193。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8193Osunkentan，Oladotun Ayowumi和Morakinyo，Peace Caleb，“增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法”（2024年）。图书馆哲学和实践（电子杂志）。8193。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8193
基于AI的板载图像识别的机会和挑战，用于小型卫星地球观察任务
卫星行业正在迅速发展。启动的新小型卫星数量有显着增加，这与图像识别算法的发展快速相辅相成。尤其是卷积神经网络（CNN），在与计算机视觉相关的应用中实现了最先进的性能。在卫星上将AI Algo-Rithm结合起来，直接从轨道上观察并认识到任何自然灾害是一个重要的机会。本文提出了一个显着的挑战，这些挑战通常与地球观察小型卫星任务有关，并提出了通过将其与基于AI的图像识别结合在卫星上的基于AI的图像识别所带来的进一步挑战。本研究讨论了一种主要用于小型卫星的方法。2024 Cospar。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。