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自动杂草检测的AI-AI-AI-EIVIE VISION变压器：在农业中推进创新
摘要 - 精确农业专注于自动杂草检测，以改善输入的使用并最大程度地减少除草剂的施用。提出的纸张概述了一个视觉变压器（VIT）模型，用于杂草检测，该模型应对农作物和杂草的相似之处，尤其是在复杂的，多样化的环境中，这是由于农作物和杂草的相似性而引起的。该模型是通过使用高分辨率无UAV图像在有机胡萝卜场上拍摄的具有农作物，杂草和背景的高分辨率的无UAV图像的图像进行训练的。由于包括自我注意力的VIT机制的性质，这使其能够捕获长期的空间依赖性，因此这种方法可以很好地将作物行与排间杂草间簇区分开。解决了类不平衡的问题并改善了斑块的通用性，使用了数据预处理技术（例如贴片提取和增强）。在分类中的精度为89.4％，超过了基本模型（例如u-Net和FCN）在实际应用条件下的效率，已证实了所提出的方法的有效性。这种提出的基于VIT的方法是作物管理的明显改善。并为选择性杂草控制提供了前景，以支持更可持续的农业。该模型也可以集成到基于AI的拖拉机中，以实现现场的实时杂草管理。
![arxiv：2501.15108V1 [CS.CL] 2025年1月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\68469aebdf15a3773f7ffce893b53550c5396f9a.webp)
arxiv：2501.15108V1 [CS.CL] 2025年1月25日
摘要。在生物医学应用中，大语言模型（LLM）的快速发展突显了其潜力与有限规模的差距，并且通常较低的可用开放源注释文本数据集的质量较低。此外，生物医学知识层次结构的固有复杂性显着阻碍了弥合这一差距的努力。LLM自己可以在克服这一限制中发挥关键作用吗？是出于这个问题的激励，我们在本研究中调查了这一挑战。我们提出了一个框架，该框架可以自动化从广泛的科学文献中蒸馏出高质量的文本培训数据。我们的方法自我评估并产生与生物医学领域更紧密一致的问题，并由生物医学知识层次结构通过医学主题（网格）引导。这个全面的框架建立了自动化的工作流程，从而消除了对手动干预的需求。此外，我们进行了全面的实验，以评估框架生成数据对不同尺寸下游语言模型的影响。与GPT-4代表的生命科学领域和强大的封闭源模型相比，我们的方法可以大大改善提问的任务。值得注意的是，生成的AI-Ready数据集使LLAMA3-70B基本模型使用MEDPROMPT多次使用MedPrompt胜过GPT-4。详细的案例研究和消融实验强调了我们框架5中每个组件的重要性。
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1。由国家独立第三方实验实验室测试的基本模型在MIL-STD-810H方法516.8程序IV中进行运输降落测试和IEC 60529节13.4、13.6.2、14.2.5和14.3和14.3的基础模型。2。键盘是可以用户更换的，但是一旦删除，就必须丢弃旧键盘。3。1GB = 1,000,000,000字节。总可用内存将减少，具体取决于实际系统配置。4。配备了两个DIMM（内存卡）的单元带有Intel Iris XE图形，而不是Intel UHD图形。5。条形码读取器，可插入的智能卡CAC读取器，DVD驱动器，蓝光驱动器和左扩展区域的第二个SSD驱动器是相互排斥的。6。VGA+串行+USB-A，VGA+串行+LAN和USB-C+USB-A在后扩展区域是相互排斥的。7。电池性能功能（例如充电时间和寿命）可能会根据使用计算机和电池的条件而有所不同。电池操作和充电时间会根据许多因素而有所不同，包括屏幕亮度，应用，功能，电源管理，电池调理和其他客户偏好。电池测试来自250 NIT的MobileMark 25，连接到Wi-Fi，并使用了办公室的生产力和创造力方案。MobileMark 2014电池寿命结果为18小时（36个带有可选的长寿命电池），在150 NIT测试，连接到Wi-Fi，仅使用Of办公生产率方案。8。第二电池，指纹读取器，非接触式智能卡读取器和可插入的智能卡读取器在正确的扩展区域是相互排斥的。
分析可再生能源的经济技术潜力，以建立在越南Ninh Thuan省的国家可再生能源中心
摘要。目前，越南的能源结构正在改变，可再生能源在满足电力需求并减少化石能源的温室气体排放方面发挥了更重要的作用。越南的能源开发战略决定建立一些可再生能源中心，其中Ninh Thuan是第一个被指定成为国家可再生能源中心的省。这是基于Ninh Thuan的捐赠，是一个具有越南最大可再生能源潜力的省。开发大型可再生能源中心使电力系统规划人员能够克服与开发传输电网和可再生能源产生相关的时间尺度的不匹配。此外，可再生能源中心还可以促进大规模可再生能源和存储项目的大量管道。然而，宁·托恩省（Ninh Thuan Province）距离越南的主要负载中心很远，因此需要研究经济指标的计算和分析。本文将介绍Ninh Thuan（陆上风能，海上风能，太阳能）的主要可再生电源经济指标的分析结果，以提供科学论证，以开发越南可再生能源中心。纸还解决了可再生能源大规模渗透到越南电力系统中的问题。所提出的方法介绍了在不同发电技术中作为马尔可夫决策过程中运营决策的优化。它使用了优化确定性LookAhead模型的随机基本模型。第一个模型应用随机搜索以优化电源的操作。第二个模型捕获了一年内可再生能源的每小时变化。该方法有助于在不同的市场条件下找到最佳的生成配置。
在自主驾驶的背景下，基于对象检测模型的模拟RGB和LIDAR图像训练
摘要。对象检测的主题，涉及使汽车能够感知其环境的能力引起了更多的关注。为了更好地性能，对象检测算法通常需要大量的数据集，这些数据集经常被手动标记。此过程是充分的且耗时的。相反，模拟环境可以完全控制所有参数，并启用自动图像注释。Carla是一个专门用于自动驾驶研究的开源项目，就是这样的模拟器。本研究检查是否可以使用卡拉自动注释的模拟器数据来培训可以识别实际流量项目的对象检测模型。实验的发现表明，使用Carla的数据以及一些实际数据优化训练有素的模型令人鼓舞。Yolov5模型使用预验证的CARLA重量训练，与在2000 Kitti图像上受过训练的一项训练有素相比，所有性能指标均表现出改进。虽然它没有达到6000图像Kitti模型的性能水平，但增强确实很重要。MAP0.5：0.95得分的增强率约为10％，行人级别的改善最为明显。此外，可以证明，可以通过训练使用Carla数据的基本模型并使用Kitti数据集的较小部分对其进行微调来实现实质性的提升。此外，Carla Lidar图像在减少所需的真实图像的体积时的潜在效用是显而易见的。我们的代码可在以下网址找到：https：//tinyurl.com/3fdjd9xb。
供应链特征作为网络风险的预测因素
摘要 - 本文提供了第一个大规模数据驱动分析，以评估数字供应链属性的预测能力，以评估网络攻击数据泄露的风险。通过数字供应链的复杂性和实现第三方相关的网络攻击的快速提高而引起的，该论文提供了第一个定量的经验证据，即数字供应链属性是企业网络风险的重要预测指标。分析利用了旨在捕获企业内部网络安全管理质量的外部可观察到的网络安全等级，但使用原始供应链功能增强了这些评级，这些特征的灵感来自观察到的第三方网络攻击场景，以及网络科学研究的概念。本文的主要定量结果是表明这些供应链网络功能相对于仅使用仅使用企业的属性，为预测企业网络风险增加了重要的检测能力。，特别是与仅依赖内部企业功能的基本模型相比，供应链网络功能提高了样本外AUC 2.3％。鉴于特定企业上的网络数据泄露是一个低概率高影响风险事件，因此预测能力的这些改进具有显着的价值。此外，该模型还强调了与第三方网络攻击和违规机制有关的几个网络安全风险驱动因素，并提供了有关应监控哪些关键指标的重要见解，以及哪些干预措施可能有效缓解这些风险。
生物医学信号处理和控制
全球，心血管疾病是死亡的主要原因。基于临床数据，机器学习（ML）系统可以在早期阶段检测心脏病，从而降低死亡率。然而，在ML中，不平衡和高维数据一直是持续的挑战，在许多现实世界中（例如检测心血管疾病的检测）阻碍了准确的预测数据分析。为了解决这个问题，已经开发了针对心脏病检测的计算方法。但是，他们的表现仍然不足。因此，本研究为心脏病模型（称为SPFHD）提供了一个新的堆栈预测因子。SPFHD使用五种基于树的基于树的集合学习算法作为心脏病检测的基本模型。此外，使用支持向量机算法的基础模型的预测进行了整合，以增强心脏病检测的准确性。开发了一种新的条件变异自动编码器（CVAE）方法来克服不平衡问题，该方法的性能比常规平衡方法更好。最后，SPFHD模型是通过贝叶斯优化调整的。结果表明，所提出的SPFHD模型的表现优于四个数据集的最新方法，分别为HD Clinical，Z-Alizadeh Sani，Statlog和Cleveland的HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical clinical of 4.68％，4.55％，2％和1％。此外，这个新框架提供了重要的解释，通过利用强大的Shapley添加说明（SHAP）算法来帮助理解模型成功。这重点介绍了检测心脏病的最重要属性，并克服了当前无法揭示特征之间因果关系的当前“黑盒”方法的局限性。
资源策略草案摘要
方案方案描述一个 - 基本模型这涉及提供服务和基础设施，而不会增加一般利率收入超过预计的利率PEG。该方法依赖于每年当前服务费的有限增加。但是，这可能会导致资产随着时间的流逝而恶化，需要对资产合理化的未来决定，这被视为可持续。方案2-增强资产投资 - 1年特殊利率变化（SRV）提出了更高的承诺，以更新和更换资产。这包括在10年内对道路，建筑物，雨水，人行道，开放空间和海上资产的投资增加。对这种情况的资金预计将来自第一年的特殊利率提高，超过了PEG的费率，随后的几年又回到了批准的率PEG。的目的是确保灾难响应和紧急情况的财务资源，可持续目标为1500万美元，用于无限制现金。方案三 - 增强资产投资 - 3年SRV这也涉及对资产的投资增加，类似于方案二。但是，通过特殊速率变化，资金增加了三年。目标是在第三年实现1500万美元的无限制现金目标，从1年开始为1,280万美元，并在2年级上升至1310万美元。最初减少投资会影响最初的1 - 3年，后来增加了投资。这种情况在最初的几年中会带来一些风险，并将制定缓解计划。与其他方案类似，对水和下水道资产进行了持续的投资，需要详细审查以确保足够的基础设施投资以达到未来的服务水平。
混乱和超cha在两个耦合的后代
振荡器的集合是非线性动力学研究中最重要的对象之一。他们的研究结果可以在神经生理学，细胞生物学，量子物理学，信息和电信系统以及其他跨学科的学科中找到实际应用[1-7]。由于相互作用而产生的大量非线性现象，它们的动态富含和多样化。最显着的非线性效应之一是同步现象[5-7]。同步理论已经发展了很多年，并且出现了经典问题的新方面，通常在最简单的基本模型中，这种解决方案显着丰富了有关自我激发系统非线性动态的基本思想。由于交互作用，系统的动力学可能变得更加复杂。例如，HyperChaos [8]可以在耦合混沌振荡器系统中产生。在Chua的电路环[9]中发现了这种现象[9]，在两个可变[10-12]的线性散位中，在COLPITTS振荡器中，通过两个线性电阻器的均值[13]以及在耦合的对立的抗抗原驱动器Toda oscillators [14]中[10-12] [10-12]中[10-12]中。在某些特殊条件下，还可以获得与周期性机制相互作用模型的超cha的发生。例如，在单向耦合的相同的相同的振荡器的环中，稳定状态稳定而无需偶联，由于存在线性交叉di效偶联，就会出现超cha曲线[15]。此外，这种类型的复杂行为另一个例子是三个通过法定感应机制相互作用的遗传抑制剂的集合[16]。在该模型中，振荡器是相同且强烈耗散的，但是非线性耦合会导致动力学甚至超基ch的外观的复杂性。
使用Amazon的医疗保健相关提示的RAG聊天机器人...
自然语言处理（NLP）用于大语言模型（LLM）的抽象应用继续随着域生成AI（Genai）的技术进步而继续发展。数据的巨大爆炸，可扩展的计算能力和机器学习创新的可用性，LLM，都导致生成AI（Genai）变得越来越流行。基本模型LLM涉及的主要挑战是它们幻觉的趋势。LLMS中的幻觉是指不一致的不一致的输出，有时是不正确的信息或响应。这是因为大多数LLM经过大量通用数据训练，并且必须使用特定于域和外部数据来增强用于Genai任务，例如聊天机器人，问答，摘要和文本生成。为了应对幻觉的挑战，本研究将以PDF文件的形式利用特定领域的医疗保健数据以及FM来创建检索增强生成（RAG）Chatbot。本研究利用了亚马逊基岩的基础基础模型，Llama 2。我们的特定领域的医疗保健数据来自相关和可靠的来源。使用Python开发了RAG聊天机器人，并使用Rouge和Meteor，评估自动生成的文本评估指标对响应进行了评估。评估是基于三种情况：响应小于250个字符，超过250个字符以及来自多个LLM的响应。关键字 - LLM，亚马逊基岩，Genai，基础模型，Llama2，幻觉。我们的发现提供了有力的证据，表明具有特定数据的基础模型（FMS）可以提高模型在为患者提供可靠的医学知识时的质量。