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机器学习研究人员
最新出版物●Gohari，M.，Salvi，D.，Bestagini，P.，Adami，N。（2025）。音频功能调查用于唱歌的DeepFake检测，提交给ICASSP 2025。●Gohari，M.，Bestagini，P.，Benini，S.，Adami，N。（2024）。基于频谱图在音乐录音中自动调整人声的检测，在Wifs 2024接受。●Zanardelli，M.，Gohari，M.，Benini，S.，Adami，N。（2024）。基于PGNN的室外图像中鲁棒3D光方向估计的方法，在CBMI 2024接受。●Zanardelli，M.，Moghaddam，M.G。，Leonardi，R.，Benini，S。和N. Adami，2024年。Synthoutdoor：用于3D室外光估计的合成数据集。简要数据，第110700页。
人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
量子和量子启发的机器学习的平滑输入准备
抽象的机器学习最近已成为寻找潜在量子计算优势的富有成果的领域。许多量子增强的机器学习算法批判性地取决于有效产生与存储在量子可访问存储器中的高维数据点的状态的能力。即使是对数据库中存储的许多条目的查询访问，其构造被认为是一次性开销，也有人认为，准备此类振幅编码状态的成本可能会抵消任何指数量子优势。在这里，我们使用平滑的分析证明，如果数据分析算法与小型入口输入扰动相对于较小的入门扰动，则可以通过持续的查询来实现状态准备。通常在现实的机器学习应用程序中满足此标准，其中输入数据对中等噪声进行了主观。我们的结果同样适用于量子启发的算法最近的开创性进度，其中专门构建的数据库足以在低级别病例中用于小聚集素的经典算法。我们发现的结果是，出于实用的机器学习目的，在具有量子算法或量子启发的经典经典算法的一般且灵活的输入模型下，在低级别病例的一般且灵活的输入模型下，可以进行多组载体的处理时间。
Fox Sports将在商业上推出其AR广播机器人摄像头
Kudan Inc. (headquarters in Shibuya-ku, Tokyo; CEO Daiu Ko) is thrilled to announce that Fox Sports Productions, LLC (headquarters in Los Angeles, USA; CEO Eric Shanks, hereafter “FOX Sports”) has decided to commercially launch its augmented reality (AR) broadcasts robot camera to redefine AR experiences in live sports broadcasting.这项合作将在即将到来的超级碗Lix上首次亮相，Kudan的专利高频3D LIDAR大满贯跟踪软件将为下一代AR增强功能提供动力，为沉浸式体育娱乐活动提供前所未有的观看体验。1。产品发布和协作的详细信息Kudan的实时大满贯技术可以实现超专业的3D空间跟踪，而无需依赖外部定位系统，从而在现场体育中为AR解释了新的可能性。通过将这项技术集成到SkyCam的计算机控制，稳定，有线电视摄像机系统和Fox Sports的广播工作流程中，Kudan将赋予实时AR图形和视觉增强功能，这些图形和视觉增强功能无缝固定在游戏动力学上。
机器学习Clifford不变的Ade Coxeter元素
摘要。胸肌分割是乳腺磁共振成像（MRI）的各种计算机辅助应用中的关键步骤。由于胸部和乳房区域之间的伪影和同质性，胸肌边界估计并不是一项琐碎的任务。在本文中，提出了一种基于深度学习的全自动分割方法，以准确描述轴向乳房MR图像中的胸肌边界。提出的方法涉及两个主要步骤：胸肌分割和边界估计。对于胸肌分割，基于U-NET结构的模型用于从输入图像中分离胸肌。接下来，通过候选点检测和轮廓分割来估计胸肌边界。使用两个Real-World数据集，我们自己的私人数据集和一个公开可用的数据集对所提出的方法进行了定量评估。第一个数据集包括12名患者乳房MR图像，第二个数据集由80名患者乳房MR图像组成。所提出的方法在第一个数据集中达到了95％的骰子得分，第二个数据集的骰子得分为89％。在大规模定量乳房MR图像上评估该方法的高分割性能表达了其在将来的乳腺癌临床应用中的潜在适用性。
标题：下一代机器人应用程序的5G和基础AI模型发言人：Bharadwaj Amrutur摘要：生成AI，尤其是LA
模块5基因组编辑方法1 [6小时]转基因，CRE-LOXP，PHIC31-积聚酶和MOS1- Transposon的位点特异性染色体整合。模块6基因组编辑方法2 [6小时]带有Talens和ZFN的基因组工程。CRISPR-CAS9冥想基因组编辑的发现和机制。不同的CRISPR系统及其在基因组编辑中的用途。模块7 [3小时] SGRNA和修复模板的设计。下一代克隆技术。模型生物体的基因组工程方法。使用秀丽隐杆线虫模型有机体构建转基因和敲除。模块8 CRISPR介导的基因组编辑的应用[6小时] CAS9用于基因调节：CRISPR干扰（CRISPRI），CRISPR激活（CRISPRA）和CRISPRON。全基因组CRISPR敲除屏幕。在农业，食品和燃料行业中的应用。CRISPR对基因组编辑的道德问题。教科书
基于机器学习的替代模型近似于最佳建筑改造解决方案
大肠疾病属由几种物种和神秘的进化枝组成，包括e。大肠杆菌，表现为脊椎动物的肠道共生，也是腹泻和肠外疾病的机会性病原体。为了表征该属内肠外毒力的遗传确定者，我们对代表Escherichia Genus Genus Genologenogencementic多样性的370个共生，致病性和环境菌株进行了一项无偏的基因组研究（GWAS）研究（GWAS）。albertii（n = 7），e。fergusonii（n = 5），大肠杆菌（n = 32）和e。大肠杆菌（n = 326），在败血症的小鼠模型中进行了测试。我们发现，编码Yersiniabactin siderophore的A高致病岛（HPI）的存在与小鼠的死亡高度相关，与其他相关遗传因素相关，也超过了与铁的摄取相关的其他相关遗传因素，例如Aerobactin和Sitabcd operons。我们通过删除e中HPI的关键基因来确认体内关联。大肠杆菌菌株在两个系统发育背景下。然后，我们在E的一部分中搜索了毒力，铁捕获系统和体外生长之间的相关性。大肠杆菌菌株（n = 186）先前在生长条件下表型，包括抗生素以及其他化学和物理胁迫。我们发现，在存在大量抗生素的情况下，毒力和铁捕获系统与生长呈正相关，这可能是由于毒力和耐药性的共选择。我们还发现在存在特定抗生素的情况下毒力，铁摄取系统与生长之间的负相关性（i。e。头孢霉素和毒素），这暗示了与内在毒力相关的潜在“侧支敏感性”。这项研究表明铁捕获系统在大肠疾病的肠外毒力中的主要作用。
导航，机器人技术和抓斗
On-On-On-On-Orbit服务（OO）包括一系列服务类型，以增加卫星的寿命及其性能，并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统课程和教学大纲-M.Sc.应用数学电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。