XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测
手指触摸检测
机器学习是“一个研究领域，它使计算机能够学习而无需明确地进行学习” [11]。机器学习的起源始于康奈尔大学的心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）。基于人类神经系统的机器设计。该机器被称为“ Perceptron”，其目的是识别字母的字母[8]。随着机器学习的领域的增长，可以完成的任务数量也随之增长。例如，对象检测是通过使用机器学习进一步研究，测试和部署的众多任务之一。对象检测是计算机视觉中的视觉识别问题，其目标是在给定图像中找到某些目标类的对象，并为每个对象分配一个相应的类标签。由于近年来基于深度学习的图像分类的成功，它结合了深度学习技术[12]。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。 创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。 在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。 最后，本文将以结论结束。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。最后，本文将以结论结束。
检测理论与量子力学
使用激光束开发通信和雷达系统对有效检测光学频率信号以及利用此类信号的通道性质的兴趣。（Gordon，1962，1964; Jelsma and Bolgiano，1965; Takahasi，1965; Lebedev and Levitin，1966）。光信号检测器的可靠性不仅受到信号并在检测器中生成的随机噪声的限制，而且还受信号本身的量子性质的限制，该噪声本身的量子性质会引入检测过程中的附加随机元素。通过信号检测的统计理论划定了对普通雷达和通信系统中信号可检测性的基本局限性（Peter- Soil等。1954; Middleton和Van Meter，1955a；米德尔顿，1960年，1965年），
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
使用简单检测通过量子态进行物体检测和测距
当目标物体嵌入在嘈杂的环境中时，使用弱光源感知目标物体的存在是一项艰巨的任务。一种可能性是使用量子照明来完成此任务，因为它在确定物体存在和范围方面的表现优于传统照明。即使传统照明和量子照明都限制在基于非同时、相位不敏感的巧合计数的相同次优物体检测测量中，这种优势仍然存在。受现实实验协议的启发，我们提出了一个使用简单探测器分析巧合多发数据的理论框架。这种方法允许包括经常被忽视的非巧合数据，并提供无需校准的阈值来推断物体的存在和范围，从而实现不同检测方案之间的公平比较。我们的结果量化了在嘈杂的热环境中进行目标识别时量子照明相对于传统照明的优势，包括估计以给定置信度检测目标所需的拍摄次数。
![[检测]365抗DNA抗体定性检测（系统性红斑狼疮）...](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b54f1e5a72dbc0611eedb29d89a2a614061207eb.webp)
[检测]365抗DNA抗体定性检测（系统性红斑狼疮）...
系统性红斑狼疮(SLE)是代表性的胶原病之一，是一种自身免疫机制参与程度较高的免疫性疾病，以多种类型的抗核抗体，特别是抗DNA抗体的参与为特征。因此，抗DNA抗体定性检测对于诊断SLE、疑似SLE以及了解SLE的病理（活动性）极其有用。
使用深度学习检测脑冲程检测-IJRPR
这项研究背后的主要驱动力是识别大脑中风。MRI（磁共振成像），CT（计算机断层扫描）。进行中风诊断，使用了各种大脑成像方法。计算机断层扫描（CT）和磁共振成像是最常使用的两种（MRI）。可能性是缺血和出血性中风的同时出现。在没有大脑成像的情况下对缺血性中风进行临床诊断以支持它是一项挑战。进行中风诊断，使用了各种大脑成像方法。计算机断层扫描（CT）和磁共振成像是最常使用的两种（MRI）。由于其更高的可访问性，更便宜的价格和对早期中风的敏感性，因此CT仍然是最重要，最广泛使用的脑成像技术。
使用自动驾驶汽车中的人工智能检测对象检测
*交叉派对作者：bader_najep@yahoo.com摘要：本研究论文着重于对象检测，例如在Carla环境中自动驾驶系统的框架内自行车，摩托车，人员，交通信号灯，交通信号灯，贩运者招牌和车辆。目前，自动驾驶中的对象检测主要依赖于实际的自动驾驶汽车，这些车辆面临着诸如高成本和实时实施困难之类的挑战。开放源Carla系统可以进行精确且具有成本效益的实验。在本文中，使用了深度学习模型Yolov5，在培训和验证数据集中产生了良好的结果。在训练过程中总共使用了1560个不同的图像，分为1120张图像进行训练，160张用于测试的图像和320张图像进行验证。训练结果显示精度（P）为0.898，召回（R）为0.827，MAP@50 of 0.900和MAP@50-95 of 0.583。在验证结果中，精度（P）为0.891，召回（R）为0.801，MAP@50为0.880，MAP@50-95为0.542。这些结果表明该模型能够有效地检测和检索对象。关键字：（对象检测，人工智能，自动驾驶汽车，卡拉，平均平均值
