XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System改进的
通过改进的SVM分类器
摘要：在信息和通信技术的时代，确保形象安全已成为面对网络威胁，未经授权的访问和篡改的优先事项和关注。传统技术提供了一定程度的安全性，但实际上缺乏处理图像异常的能力，因此提出机器学习技术并改善支持向量机（SVM）分类器的挑战。本研究通过使用加密和特征提取系统来提高分类器，以增强图像中的数据安全性，该系统依赖于较高的混沌权重来图像的特定部分。所提出的方法将图像的尺寸降低到截面，从那里从图像的实际维度降低。在混淆和扩散的两个主要阶段创造复杂的随机性方面，改进的分类器的准确性更高。实验结果证明了分类器在熵= 8方面的有效性，并且是有效的值，直方图均匀性，异常检测和加密复杂性。这些结果在许多领域提供了可靠且可扩展的解决方案，例如医疗保健，经济学和社交媒体信息传播。可以通过将所提出的方法与保护图像数据的其他方法相结合来提供全面的方法。关键字：支持向量机，图像，加密1。引言在我们当前的时间以及互联网和通信技术的发展中，图像是互联网上最重要的交流形式之一。因此，传统加密算法的挑战和建议出现了。图像用于许多设施，例如安全性，社交通信，医疗领域和通信。因此，由于其广泛的蔓延，对未经授权的人使用数据的使用引起了安全问题。图像通常包含敏感数据，并且必须保留，尤其是在当前广泛的网络攻击中[1]。尽管具有有效性，但网络攻击的加速已成为每个人的痴迷，并且需要挑战，以找到与快速技术发展保持同步的新的和先进的方法。近年来，随着技术和通信的发展以及社交网站和云存储的传播，在网络攻击和数据安全的框架内，暴露于攻击已成为所有军事，财务，经济和其他专业的优先事项[2]。图像是攻击最脆弱的数据，因为它们具有高容量，强大的互连和像素之间的重复。全世界当前正在寻求的目标是数据安全性，最有效的方法之一是加密，这只能使数据不可读取，只能由能够检索它的授权人员。由于先前的研究中提到了许多加密方法，因此加密成为挑战的主题。
改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望
“我们的研究挑战了Tau的传统观点仅是有害的，这表明它最初可能是大脑免疫防御的一部分，” Pitt Ophthalmology系助理教授高级作家或Shemesh博士说。“这些发现强调了感染，免疫反应和神经变性之间的复杂相互作用，为治疗发育提供了新的视角和潜在的新目标。”
一种改进的转导视网膜粪便细胞的方法...
眼睛和视网膜提供了一个独特的模型系统，用于研究神经元中遗传操作的影响。视网膜的输出细胞是视网膜神经节细胞（RGC），它们是位于视网膜内表面的神经元，与眼睛的玻璃体室相邻[1，2]。RGCS将其轴突向下伸出视神经，以将视觉信息从视网膜传输到大脑[1，3]。因此，不同的隔室允许通过玻璃体向RGC提供处理，并监测治疗对大脑中RGC的视神经和末端场中轴突的影响。RGC的正常功能对于维持视力至关重要，对RGC或疾病（例如青光眼或视神经神经病）的损伤[4]可能导致视力丧失。使用基因疗法介入神经元变性的过程可能会导致RGC存活，潜在地保留或恢复视力。治疗RGC的一种方法是通过注射重组腺相关病毒（AAV）向量转导这些细胞。
改进的主要编辑允许在 Physcomitrium patens 中进行常规可预测的基因编辑
高效、精准的基因编辑是任何反向遗传学研究的黄金标准。最近开发的 Prime Editing 方法，即改进的 CRISPR/Cas9 [成簇的规律间隔的回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关蛋白] 编辑方法，已经达到了精度目标，但其编辑率还有待提高。我们提出了一种改进的方法，可在模型植物 Physcomitrium patens 中进行常规 Prime Editing，同时探索潜在的新 Prime Editing 改进。使用标准化的原生质体转染程序，通过直接植物选择评估了针对 APT 报告基因的多种 Prime Editing 向导 RNA (pegRNA) 结构和 Prime Editor 变体。综合起来，Prime Editor 表达的增强、pegRNA 3ʹ 延伸的修改以及在 pegRNA 的逆转录酶模板序列中添加同义突变，可显著提高编辑率，而不会影响编辑质量。此外，我们表明，prime editing 可以通过间接选择来编辑目标基因，正如 Ppdek10 突变体的产生所证明的那样。此外，我们确定植物逆转录转座子逆转录酶能够实现 prime editing。最后，我们首次展示了使用两个独立编码的肽进行 prime editing 的可能性。
使用改进的 YOLOv8 进行脑肿瘤识别
摘要 — 确定脑肿瘤的范围是脑癌治疗中的一项重大挑战。主要困难在于对肿瘤大小的近似检测。磁共振成像 (MRI) 已成为一种重要的诊断工具。然而，从 MRI 扫描中手动检测脑肿瘤的边界是一项劳动密集型任务，需要广泛的专业知识。深度学习和计算机辅助检测技术已导致机器学习在这方面取得了显着进步。在本文中，我们提出了一种改进的 You Only Look Once (YOLOv8) 模型来准确检测 MRI 图像中的肿瘤。所提出的模型用检测头中的实时检测变压器 (RT-DETR) 取代了非最大抑制 (NMS) 算法。NMS 会滤除检测到的肿瘤中的冗余或重叠的边界框，但它们是手工设计和预设的。RT-DETR 删除了手工设计的组件。第二项改进是通过用鬼卷积替换正常卷积块进行的。 Ghost Convolution 降低了计算和内存成本，同时保持了高精度并实现了更快的推理速度，使其成为资源受限环境和实时应用的理想选择。第三项改进是在 YOLOv8 的主干中引入视觉变换器模块来提取情境感知特征。我们在提出的模型中使用了公开的脑肿瘤数据集。所提出的模型比原始 YOLOv8 模型表现更好，也比其他物体检测器（Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、SSD、RetinaNet、EfficientDet 和 DETR）表现更好。所提出的模型实现了 0.91 mAP（平均精度）@0.5。
通过功率循环测试，利用改进的互连技术对最新标准双电源模块进行老化调查
通过功率循环测试对使用改进的互连技术的最新标准双功率模块进行老化调查 Yi Zhang a,* 、Rui Wu b 、F. Iannuzzo a 、Huai Wang aa AAU Energy，奥尔堡大学，丹麦奥尔堡 b Vestas Wind Systems A/S，丹麦奥胡斯 摘要 为硅和碳化硅设备开发了最新标准“新型双”功率模块，以满足高可靠性和高温电力电子应用日益增长的需求。由于新封装刚刚开始投放市场，其可靠性性能尚未得到充分研究。本文研究了基于新封装的 1.7 kV/1.8 kA IGBT 功率模块的功率循环能力。对功率循环前后的电气和热性能都进行了研究。在 Δ T j = 100 K 和 T jmax = 150 ° C 的条件下经过 120 万次循环后，芯片和键合线均没有明显的性能下降。尽管如此，在测试环境中，在约 600 k 次循环后，已达到导通电压 (V ce ) 增加的寿命终止标准。进一步的扫描声学显微镜测试发现，疲劳位置从传统的近芯片互连（例如，键合线剥离）转移到直接键合铜 (DBC) 基板和底板层。考虑到新封装的循环寿命是传统功率模块的十倍以上，预计随着互连技术的进一步改进，热机械疲劳将不再是限制寿命的机制。同时，随着先前的瓶颈（例如，键合线）得到解决，一些新的疲劳机制（例如，DBC 的分层）在新封装中变得明显。
利用改进的复合凝聚技术开发无臭织物
为了克服气味问题，抑制了汗液被细菌降解。在本研究中，改进的复合凝聚技术涉及纳米胶囊的形成，纳米胶囊中储存了抗菌和芳香化合物。改进的复合凝聚技术需要高速混合溶液以生产纳米胶囊。在本研究中，海藻酸钠、明胶和阿拉伯胶被用作壁材。芦荟和薄荷精油被用作核心，其重量与壁材相等。通过傅里叶变换红外光谱 (FTIR)、扫描电子显微镜 (SEM)、甲醛释放测试和 AATCC 100 抗菌活性测试对合成纳米胶囊制备的涂层样品进行表征，以验证具有抗菌和芳香特性的纳米胶囊的形成。
改进的Pix2Pix生成对抗网络模型，以增强甲状腺结节分割
摘要 - 甲状腺结节是一种病变，医生通常需要高级诊断工具来检测和进行后续诊断。有监督的深度学习技术，尤其是生成的对抗网络（GAN），已被用来提取基本特征，检测结节并生成甲状腺面膜。但是，由于识别癌症区域和训练模式崩溃的高成本，这些方法在获得培训数据方面面临重大挑战。因此，本研究提出了一个GAN模型的改进，即用于甲状腺结节分割的像素到像素（Pix2Pix）模型，在该模型中，将发生器与监督损失功能合并，以解决GAN训练期间的不稳定性。该模型使用了具有u-Net体系结构启发的编码码头结构的生成器来产生掩码。该模型的歧视者由多层卷积神经网络（CNN）组成，以比较真实和生成的面具。此外，使用三个损失函数，即二进制跨透明镜丢失，软骰子丢失和jaccard损失，并结合损失gan来稳定GAN模型。基于结果，提出的模型从超声甲状腺结节图像中实现了97％的癌症区域检测准确性，并使用稳定模型对其进行了分割，其发电机损耗函数值为0.5。简而言之，这项研究表明，与半监视分割模型相比，改进的PIX2PIX模型在结节分割精度方面产生了更大的灵活性。关键字 - 甲状腺结节分割，超声图像，深度学习，生成对抗网络，pix2pix，损失功能
改进的萤火虫快速探索随机树算法用于机器人路径规划
在机器人技术中，高效的路径规划使机器人能够独立工作并随着时间的推移在不断变化的环境中移动。这项研究将快速探索随机树 (RRT) 架构与萤火虫算法 (FA) 相结合，以使机器人的路径规划更好。提出的 ERRT-FA，即“使用萤火虫算法增强的 RRT”，使用萤火虫的社交习惯生成更好的路线。使用萤火虫社交习惯规划路线可以有效地帮助探索配置空间。FA 的作用是通过提供对搜索空间的优化探索来增强 RRT 算法，最终优化 RRT 算法找到的路径并在复杂环境中找到更好的路径。FA 的基本思想是通过根据萤火虫的强度优化萤火虫的位置来优化 RRT 算法得到的路径。各种测试表明，在许多机器人情况下，ERRT-FA 的效果优于 RRT 算法。这表明计算时间、探索效率和路线长度显著减少，统计分析显示平均减少。这样的结果表明，所提出的 ERRT-FA 是优化 ERRT-FA 作为完美路径规划的替代解决方案。