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河流和水中漂浮物检测研究
摘要：随着人工智能技术的快速发展，人工智能图像识别已成为解决传统环境监测难题的有力工具。本研究针对河湖环境中的漂浮物检测，探索一种基于深度学习的创新方法。通过精细分析静态和动态特征检测的技术路线，结合河湖漂浮物的特点，开发了完整的图像采集和处理流程。本研究重点介绍了三种主流深度学习模型SSD、Faster-RCNN和YOLOv5在漂浮物识别中的应用及性能比较。此外，还设计并实现了一套漂浮物检测系统，包括硬件平台构建和软件框架开发。经过严格的实验验证，该系统能够显著提高漂浮物检测的准确性和效率，为河湖水质监测提供了新的技术途径。关键词：图像识别；深度学习；河湖浮标检测
卷积神经网络中赫布学习与反向传播在图像分类中的比较
摘要 — 目前常用的图像识别卷积神经网络与人脑有一些相似之处。然而，它们之间存在许多差异，而且成熟的反向传播学习算法在生物学上并不合理。Hebbian 学习是一种可以最小化这些差异并可能为图像识别网络提供类似大脑的有利特征的算法。在这里，我们探讨了 Hebbian 学习和反向传播之间的差异，包括准确性和隐藏层数据表示。总体而言，Hebbian 网络的表现比传统的反向传播训练网络差得多。使用不完整的训练数据和失真的测试数据的实验导致性能差异较小但仍然可见。然而，事实证明，Hebbian 网络的卷积滤波器结构比反向传播更简单、更易于解释。我们假设，改进 Hebbian 网络的扩展能力可以使它们成为具有更像大脑行为的图像分类网络的强大替代方案。
手术期间的人工智能和计算机视觉
简介：超快人工智能的最新发展（αι）最近对手术中机器人自治的未来提出了倍增的关注。但是，有关该主题的文献仍然很少。目的：测试一种新颖的AI市售工具，用于在一系列Lapa-Roscopic场景上进行图像分析。方法：研究工具包括OpenAI Chatgpt 4.0带有其相应的图像识别插件，该插件列出了100个腹腔镜列表，从常见的外科手术程序中列出。为了得分从图像识别机器人那里获得的响应的可靠性，开发了两个相应的量表，范围为0-5。将IMEGES组分为两组：未标记（A组）和标记（B组），并根据外科手术程序或图像分辨率的类型。sults：AI能够正确识别97％的报告中与外科手术相关图像的上下文。对于标记的手术图片，图像处理机器人的得分为3.95/5（79％），而未标记的bot得分为2.905/5（58.1％）。阶段。以4-5/5的价格，聊天机器人能够详细讨论所讨论的操作的指示，禁忌症，阶段，仪器，并发症和结果率。结论：外科医生和聊天机器人之间的相互作用似乎是临床医生与其复杂的基础基础结构的进化，是一个有趣的前端。在使用人工智能在手术中进行图像识别的早期阶段，与商业上可用的软件的小型同类人群无法得出安全的结论。预计进一步开发了面向医学的AI软件和临床世界意识，在未来几年中会带来有关该主题的富有成果的信息。
昆虫学的人工智能
传统方法和昆虫分类学家数量的减少严重影响了昆虫识别的效率。最初，使用某些算法进行了AI订单级鉴定昆虫图像的时期（Wang等，2012）。后来，许多算法用于图像识别。在最近的过去，CNN被广泛使用，因为它自动提取复杂特征，并在图像识别中有效。ThenMozhi和Reddy，2019年开发了一种CNN模型，用于对三种不同类别的昆虫图像数据集进行分类。Sagar等。（2021）使用CNN开发了一个应用程序和门户Patangasuchaka，以识别蝴蝶和飞蛾。同样，CNN也用于鉴定白蚁（Huang等，2021），使用无人机识别椰子害虫（Chandy，2019年），水稻害虫检测（Bhoi等人（Bhoi等）（Bhoi等），2020年），苹果害虫和疾病鉴定（Abbaspour-Gilandeh等，2022）
成像红外探测器 II - 情报资源计划
图 1：说明目标像素对图像识别的重要性，以及噪声有效温差 (NETD) 随范围变化的行为。此示例假设典型的非制冷相机规格：焦距 100 毫米，视场 10°，像素 50 个，在 2 公里处提供 1 米的空间分辨率。
研究基于深度学习在自主驾驶技术中的计算机愿景的研究
摘要 - 本研究旨在探索深度学习在自动驾驶计算机视觉技术中的应用及其对改善系统性能的影响。通过使用高级技术，例如卷积神经网络（CNN），多任务联合学习方法和深度强化学习，本文详细分析了深度学习在图像识别，实时目标跟踪和分类，环境感知和决策支持以及路径计划和导航中的应用。关键领域的申请过程。研究结果表明，所提出的系统的图像识别，目标跟踪和分类的准确性超过98％，并且还证明了环境感知和决策支持，路径计划和导航的有效绩效和实用性。结论指出，深度学习技术可以显着提高自动驾驶系统的准确性和实时响应能力。尽管环境感知和决策支持仍然存在挑战，但随着技术的发展，预计将来将实现更广泛的应用和更大的能力。潜力。索引术语 - 深度学习，自主驾驶，计算机视觉，环境感知
AI专利简介（42）了解AI专利！掌握它们！〜Vision Transformer...
1 Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit、Neil Houlsby “一张图片胜过 16X16 个单词：用于大规模图像识别的 Transformers” arXiv:2010.11929v2 [cs.CV] 2021 年 6 月 3 日
Lenovo，Nvidia和Chooch为远程患者监控提供了AI视觉解决方案
•实时警报以快速事件响应。•连续学习，以提高图像识别精度。•预先训练的AI模型，用于快速部署的安全和保障应用程序。•通过私有云或本地部署安全数据选项，以进行数据隐私和安全性。•智能分析，以识别高风险区域的pat terns和安全措施的效果。•对多个视频流进行实时监视，以进行即时推断。