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② 选择摄像机，勾选“开启 IPC 检测”，并设置时长。 ③ 设置抓拍间隔和抓拍张数。抓拍间隔指摄像机在连续跟踪期间抓拍同一个人脸的时间间隔，抓拍张数指在连续跟踪期间抓拍同一个人脸的照片张数（例如：抓拍间隔设置为 30 秒，抓拍张数设置为 3，则摄像机每 30 秒抓拍同一个人脸一次，在连续跟踪期间最多抓拍 3 次）。 ④ 根据需要开启人脸匹配曝光，当抓拍到的人脸亮度不够时可以开启。（仅部分 IPC 支持该功能） ⑤ 设置报警区域。点击“绘制”，单击鼠标左键并拖动鼠标绘制检测区域。点击“清除”，删除报警区域。然后设置可检测的人脸大小，定义最大值和最小值（单张人脸图像默认大小范围为整幅图像的 3%~50%）。
沃拉克纳比尔能源公园 - 规划
这张视觉图像中展示的河流系统以绿色和金色为主，以体现寒冷气候中常常感受到的温暖。绿色、红色和棕色的浓郁大地色调反映了该州的当地景观，而大量使用有节奏的图案则捕捉了平原和山区的独特景观。大地色的运用传达出一种力量和宁静的感觉，而整幅图像中对比鲜明的绿色则让我们想起了自然世界的繁茂，动物和人类曾经和谐相处——它提醒我们保护土地、水道和天空以及关爱我们当地环境的重要性。整个图像中散布着大胆的橙色——这是一种能量源泉，继续被视为赋予生命的源泉。橙色还描绘了许多维多利亚人喜欢看到的多姿多彩的日落。
YOLO 物体检测器和 Inception-V3 卷积神经网络用于改善脑肿瘤分割
对于一系列医学分析应用，脑肿瘤定位和从磁共振成像 (MRI) 中分割脑肿瘤是一项具有挑战性但至关重要的工作。许多最近的研究包括四种模式：即 T1、T1c、T2 和 FLAIR，这是因为每个肿瘤致病区域都可以通过每种脑成像模式进行详细检查。尽管 BRATS 2018 数据集给出了令人印象深刻的分割结果，但结果仍然更复杂，需要更多的测试和更多的训练。这就是为什么本文建议在整幅图像之外的一小部分图像上操作预处理策略，因为这样才能创建一个有效且灵活的脑肿瘤分割系统。在第一阶段，使用不同的分类器（如决策树、SVM、KNN 等）开发集成分类模型，使用小部分的策略将图像分类为肿瘤和非肿瘤类，可以完全解决过度拟合问题并减少使用 inceptionv3 CNN 特征的 YOLO 对象检测器模型中的处理时间。第二阶段是推荐一种高效且基本的级联 CNN (C-ConvNet/C-CNN)，因为我们处理每个切片中脑图像的一小部分。级联卷积神经网络模型以两种独立的方式提取可学习的特征。在 BRATS 2018、BRATS 2019 和 BRATS 2020 数据集上，对所提出的肿瘤定位框架进行了广泛的实验任务。三个数据集的 IoU 得分分别为 97%、98% 和 100%。本文详细讨论并介绍了其他定性评估和定量评估。
人工智能和深度学习对眼部疾病的影响：综述
在不久的将来，由于人口老龄化，预计患眼疾的患者数量将急剧增加。在这种情况下，及早发现和正确治疗眼疾是保护视力和提高生活质量的主要目标。人工智能 (AI) 与眼科的深度融合可能有助于实现这一目标，它有可能加快诊断过程并减少所需的人力资源。人工智能是计算机科学的一个子集，它涉及使用计算机开发试图模拟人类智能的算法。人工智能的概念于 1956 年首次提出 ( 1 )。从那时起，该领域取得了令人瞩目的进步，以至于它被定义为“人类历史上的第四次工业革命” ( 2 )。人工智能、机器学习和深度学习 (DL) 这三个术语有时被用作同义词；然而，区分这三个术语很重要 ( 图 1 )。人工智能是最通用的术语，指的是“开发能够通过模仿人类智能执行任务的计算机系统，例如视觉感知、决策和语音识别”（3）。机器学习出现于 20 世纪 80 年代，是人工智能的一个子领域，它允许计算机通过经验提高执行任务的能力，或“无需明确编程即可自行学习”（4）。最后，深度学习是指“机器学习的一个子领域，由使用多层人工神经网络级联进行特征提取和转换的算法组成”（5、6）。“深度”一词指的是神经网络中的许多深层隐藏层：拥有更多分析层的好处是能够分析更复杂的输入，包括整幅图像。换句话说，深度学习使用具有多层抽象的表示学习方法来阐述和处理输入数据并生成输出，而无需手动进行特征工程，从而自动识别高维数据中嵌入的复杂结构（7）（图 2）。