XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时图像
诊断医学成像超声检查高级证书计划
•举起并承担三十磅的体重。•将患者提升并从轮椅，担架，床和成像表中移动。•移动，调整和操纵设备进行成像研究。•将患者定位考试。•以正常的对话量对患者的声音和动作等声音做出适当的响应。•审查和评估记录的实时图像，以确定图像的质量，并在区分超声图像中使用的细微灰色阴影中展示视觉准确性。•适当响应声音和光等设备信号。•说话和写英语。•操纵必要的医院设备，以用于患者护理和患者成像，例如表盘，开关，按钮和键盘。•长时间内站立并进行超声检查，而无需在典型的8-12小时内进行预定休息。
一个由人工智能推动的关于爱情、生活和疫情的互动故事
我们呈现了一个名为《西蒙斯镇》的互动故事，讲述了在致命流行病的虚构背景下普通人的爱情和生活。从技术上讲，该艺术作品在整个制作流程中融入了不同的人工智能（AI）技术，包括概念形成、创作和呈现阶段；从艺术上讲，这部互动电影探讨了当代语境中人与环境的关系，尤其是融入了日常生活中的先进技术。该项目是人工智能辅助互动讲故事的示范和案例研究，包括更好地控制人工智能以及如何将它们与实时图像项目集成，以及使用独立摄像机进行实时同步。我们的研究结果突出了人工智能在可视化复杂故事分支、翻译和改编方面的重大贡献，将人工智能可视化呈现为一种独特、专业且非常适合互动电影制作的工具。
联合机构间实验25-1
ATAK Live Mapper是一个软件系统，可提供地理区域的实时空中图，该地理区域直接从飞行中流到无人机，再到地面战斗机。在JIFX Greensight上，希望测试系统的流和映射功能以及新集成的对象检测网络，以识别和地面上的虚拟现象未爆炸的伪造架（UXO）目标。测试将由当地地面控制系统指示的预先计划的路线组成。图像将直接缝在无人机上，流到轻型PC上，然后转发到ATAK平板电脑。UXO检测将使用实时图像供稿进行，并直接集成到ATAK地图上。Greensight将使用指标，包括图像吞吐量，MAP更新延迟，UXO检测准确性和映射质量来评估任务成功。我们还将邀请其他JIFX参与者评估系统及其有效性。
电光搜索跟踪性能改进
监视海域对于确保对任何与海上安全或保障有关的不利情况做出适当反应至关重要。电光搜索和跟踪 (EOST) 系统通过提供对海洋环境中潜在目标的独立搜索和跟踪发挥着至关重要的作用。EOST 提供物体的实时图像，其中包含消除威胁所需的细节。在远距离，由于杂乱场景下目标特征的不确定性，EOST 的检测和跟踪能力会下降。通过使用合适的传感器和使用目标/背景特征知识进行增强，可以提高图像质量。通过优化跟踪器的性能参数，可以实现对物体的稳健跟踪。在目前的研究中，讨论了传感器、视频处理器和视频跟踪器等 EOST 子系统性能的改进。为了提高 EOST 在检测和跟踪方面的性能，还讨论了传感器选择标准和各种实时图像处理技术及其在海上应用的选择标准。介绍了在海洋环境下记录的图像质量的最终改进。
为期三天的国际会议
AI：DNA/RNA技术，基因表达研究，克隆技术，土壤节水太阳能干燥机和太阳能泵送太阳能灌溉系统气候智能农业：适应和策略。垂直农业：城市环境中的可持续作物生产。土壤健康管理：增强生育能力和可持续性。在不断变化的气候下粮食安全：韧性和适应策略。电动驱动器的高级控制技术：牲畜育种中的应用和性能基因组选择：改善性能和健康。可扩展和自动化的机器学习系统。多媒体存储库中的大规模自然语言建模和翻译集成搜索和检索。虚拟和增强设置现实环境中的人类计算机交互（HCI）。块链技术：安全性，隐私和应用程序超出加密货币的作用，边缘计算在物联网应用程序（IoT）应用程序中的作用。自主系统和机器人技术：导航和交互作用的挑战。边缘AI用于IoT设备中的实时图像和视频分析。自然语言生成的深度学习：提高理解和创造力。
原创文章 术中计算机断层扫描仪在现代神经外科手术中的作用——早期经验
然而，导航的重大限制在于假设大脑和颅骨是刚性结构[6,5,23]，但在手术过程中，由于 Kelly 等人 [8] 在 1986 年描述的脑移位现象，这限制了外科医生在术前图像和术中解剖结构之间能够实现的关联。 [14] 这是由于脑组织扭曲造成的，有几项研究记录了脑组织的手术操作、组织肿胀和脑脊液流失以及脑牵开器的使用 [4,13,17] 是造成这种与时间相关的动态时空事件的原因。 [25] 这会导致导航系统中的图像不正确，并可能使手术不准确。 脑移位现象可能发生在皮层和深层脑结构中 [5]，这可能导致大脑重要区域的损伤，例如在胶质瘤手术中。 [28] 外科界尚未就导航本身是否能够改善手术结果达成共识，但认识到需要一个更准确的解决方案，而这一解决方案可以通过术中成像方式提供的实时图像来解决。
基于人工智能的学生情绪和参与度检测...
摘要。班级规模和师生比是决定课堂教学质量的两个最重要因素。在南亚国家，尤其是印度，班级规模非常大，导致师生比非常高，约为 60:1。虽然政府计划通过各种政策措施提高教师的可用性，但现有的教学社区急需技术支持，以帮助他们提高印度的教育水平。该项目提出了一种情绪检测算法，可用于师生比较高的典型印度教室。目前，作为算法一部分设计的卷积神经网络的准确率为 86%。该模型成功检测出 7 种主要情绪——快乐、悲伤、厌恶、惊讶、愤怒、恐惧和中性。这些被映射到高、中、低参与度水平。该算法使用面部情绪识别 (FER) 处理课堂上学生的实时图像。它确定情绪，然后将其映射到适当的参与度水平。该项目对教学界具有宝贵的意义。教师将能够按班级、每周/每月查看学生的参与度报告，帮助他们识别学生的参与度趋势，并采用适当的干预措施来提高学生的参与度和学习成果。
使用CNN
在人际关系中，人类情感识别起着重要的作用。通过面部表情，言语和身体手势，情绪得到了反映。人类通信之间的相互作用对于情绪识别具有很高的重要性。只有通过有效的沟通，口头或非语言，这些互动才能进行。在非语言交流中，重要手段之一是情感识别，这有助于辨别沟通者的情绪和状态。情绪有助于与机器合作，使沟通更自然。选择面部数据库和用于提取面部特征的图像是比较的方法之一。在涉及人类计算机相互作用以及图像处理的应用中，使用图像识别情绪已成为一个领域，可以在整个过程中探索。人类的情感识别系统包括以下组件进行图像的预处理和获取，特征提取，分类，面部检测，然后对情绪进行分类，该系统可实时在视频屏幕上产生情感。在此系统中，重点是网络摄像头捕获的实时图像。这些系统包括幸福，紧张，惊喜，悲伤，恐惧，愤怒和厌恶等情绪，这些情绪被每个人所接受。关键字：人类情感，特征提取，认可。1。简介
利用机器的情绪检测系统...
摘要本文介绍了一种基于实时检测、使用图像处理和人机交互的情绪检测系统。面部检测已经存在了几十年。再进一步，人类的表情可以通过视频、电信号或图像形式捕捉到，并被大脑感受到。通过图像或视频识别情绪对人眼来说是一项艰巨的任务，对机器来说也具有挑战性，因此机器检测情绪需要许多图像处理技术来提取特征。本文提出了一个具有人脸检测和面部表情识别（FER）两个主要过程的系统。本研究重点是识别面部情绪的实验研究。情绪检测系统的流程包括图像采集、图像预处理、人脸检测、特征提取和分类。为了识别这种情绪，情绪检测系统使用 KNN 分类器进行图像分类，使用 Haar 级联算法（一种对象检测算法）来识别图像或实时视频中的人脸。该系统通过从网络摄像头拍摄实时图像来工作。本研究的目的是建立一个自动面部情绪检测系统来识别不同的情绪，基于这些实验，系统可以识别出悲伤、惊讶、快乐、恐惧、愤怒等几种情绪。
SmartEM：机器学习引导的电子显微镜
Connectomics 提供了必要的纳米分辨率、突触级神经回路图，有助于了解大脑活动和行为。然而，很少有研究人员能够使用高通量电子显微镜来快速生成重建整个回路或大脑所需的非常大的数据集。迄今为止，在通过电子显微镜 (EM) 收集图像后，人们已经使用机器学习方法来加速和改进神经元分割、突触重建和其他数据分析。随着处理 EM 图像的计算改进，获取 EM 图像现在已成为限速步骤。在这里，为了加快 EM 成像速度，我们将机器学习集成到单光束扫描电子显微镜的实时图像采集中。这种 SmartEM 方法允许电子显微镜对标本进行智能、数据感知成像。SmartEM 为每个感兴趣的区域分配适当的成像时间 - 快速扫描所有像素，但随后以较慢的速度重新扫描需要更高质量信号的小子区域，以保证整个视野的均匀分割性，但节省大量时间。我们证明，该流程使用商用单光束 SEM 将连接组学的图像采集时间加快了 7 倍。我们应用 SmartEM 重建小鼠皮层的一部分，其精度与传统显微镜相同，但所需时间更短。