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World File Search System气味
Musti Challenge @ MEDEREVAL 2023-对文本和图像中的气味的多模式了解
人类与气味互动的方式是无形文化遗产的一个典型例子：创造气味的方式，在使用哪种情况下，而且人们对它们的欣赏方式也高度依赖文化。通过在较长时间内介绍多种流派和多种语言的文本和图像中的气味表达，我们可以更多地了解气味如何随着时间的流逝影响人类的互动。虽然气味在我们的日常生活中至关重要，但在自然语言处理和计算机视觉社区中几乎没有关注它。虽然有一些词典专注于气味，但Odeuropa文本基准数据集是第一个多语言的，跨域文本数据集，重点是气味参考[1]。同样，对于计算机视觉，直到此任务的成员创建了气味挑战数据集之前，不存在先验数据集[2]。在对文本和图像（Musti）挑战中气味的多模式理解中，我们将这些方式融合在一起，邀请研究社区以不同方式描述和描述的气味方式探索相似之处和互补性。中世纪2023年的Musti挑战旨在从16至20世纪之间从数字多语言文本和图像收集中收集有关气味的信息。更精确，
关于气味理论的注释
人类在嗅觉上的利益可以追溯到数千年。有关此问题的第一个信息是在埃及纸莎草纸上找到的。sekhut enanuch-法院医师（公元前2500 - 2300年5月2500-2300）是鼻子，喉咙和耳朵疾病的专家。他是一位耳鼻喉科医生，并具有嗅觉。Abdera的Democritus（公元前460 - 370年） ），希腊哲学家认为“感官 - 颜色，声音，气味和味觉是次要品质，取决于原子簇的内部结构。” Democritus认为“世界是由原子周围的原子和真空组成的，这使这些原子的运动，它们的合并和分裂，物质的扩张和体重的变化成为可能。”所罗门，以色列国王（1000-931）认为，有神圣的感官，只能被选中的人（祝福）获得。 这些感觉是眼睛，耳朵，味道和气味 - 感知别人没有经历的神的气味。 在卑诗省的第一世纪，罗马哲学家Titus Lucretius Carus认为，气味是由于刺激嗅觉器官的形状和气味的差异而产生的。 这种称为形状理论的理论在当代理论中得到了批准和传播。Abdera的Democritus（公元前460 - 370年）），希腊哲学家认为“感官 - 颜色，声音，气味和味觉是次要品质，取决于原子簇的内部结构。” Democritus认为“世界是由原子周围的原子和真空组成的，这使这些原子的运动，它们的合并和分裂，物质的扩张和体重的变化成为可能。”所罗门，以色列国王（1000-931）认为，有神圣的感官，只能被选中的人（祝福）获得。这些感觉是眼睛，耳朵，味道和气味 - 感知别人没有经历的神的气味。在卑诗省的第一世纪，罗马哲学家Titus Lucretius Carus认为，气味是由于刺激嗅觉器官的形状和气味的差异而产生的。这种称为形状理论的理论在当代理论中得到了批准和传播。
堆肥设施的气味管理实践
1。与粗，干燥的散装剂混合有助于提高孔隙度并减少传入材料中的水分。如果在一个现场接受的材料已经厌氧且有臭的，则需要与粗干燥的散装剂及时合并，C：N比约为30：1。干燥的散装剂将吸收任何多余的水分，降低浓度材料的浓度并增加孔隙率，从而可以立即氧气穿透。这也是进水和散装代理的良好预防习惯。2。转动围栏和桩对于重新分布水分，提供充气和保持温度非常重要。最佳旋转频率取决于最初混合了材料，C：n比，任何现有的厌氧条件和孔子的孔隙率。通常，在堆肥过程的活动阶段，必须更频繁地转动式摩托车，尤其是在水分含量太高的情况下。另一方面，过多的转弯可能会降低粒径，从而降低堆肥和气流。3。强制曝气系统通过某些堆肥设施利用，以增加转弯之间的氧气流量。基本上，这些系统将空气吹入围栏。4。尺寸尺寸均匀地促进了氧气扩散和自然空气对流。无论使用标准的绕组还是强制曝气绕组系统，这种做法都是有帮助的。
使用库仑计数方法和自适应的无气味卡尔曼过滤器
摘要：本文建立了一项准确且可靠的研究，用于估计锂离子电池的充电状态（SOC）。准确的状态空间模型用于确定电池非线性模型的参数。非洲秃鹰优化器（AVOA）用于解决识别电池参数以准确估算SOC的问题。一种混合方法由具有自适应无知的卡尔曼过滤器（AUKF）的库仑计数法（CCM）组成，以估计电池的SOC。在不同的温度下，对电池进行了四种方法，在包括负载和电池褪色之间有所不同。数值模拟应用于2.6 AHR松下锂离子电池，以证明混合方法对电荷估计的有效性。与现有的混合方法相比，建议的方法非常准确。与其他策略相比，所提出的混合方法实现了不同方法的最小误差。
受大脑启发的脉冲神经网络架构在气味数据分类中的应用
摘要：现有的神经形态嗅觉方法主要侧重于基于嗅觉通路的神经生物学结构实现数据转换。虽然转换对于稀疏脉冲气味数据表示至关重要，但基于高级大脑区域生物计算的分类技术（用于处理脉冲数据以识别气味）仍未得到充分探索。本文认为，受大脑启发的脉冲神经网络是下一代机器智能处理气味数据的一种有前途的方法。受大脑信息处理原理的启发，我们在此提出了第一种用于气味数据分类的脉冲神经网络方法和相关的深度机器学习系统。本文表明，与目前最先进的方法相比，所提出的方法具有多种优势。根据使用基准数据集获得的结果，该模型对大量气味实现了高分类准确率，并且具有对新数据进行增量学习的能力。本文探讨了不同的脉冲编码算法，发现最适合该任务的是分步编码函数。大脑启发的气味机器分类研究的进一步方向包括研究更具生物学可行性的气味数据映射、学习和解释算法，以及在一些高度并行且低功耗的神经形态硬件设备上实现这些算法以供实际应用。
控制牛皮纸行业中的气味问题（...
Vaidya和A.-c。 Romain，（2017年）使用电子鼻和化学分析仪的MSW气味定量：预测能力和健壮模型开发的相对探索，ISOCS/IEEE国际嗅觉和电子鼻子（ISOEN），蒙特利尔，QC，QC，加拿大，加拿大，1-3，1-3，
方案隔离和鉴定不良的腋窝气味，从人腋区域产生微生物
该方案基于产生微生物隔离和鉴定的不良腋窝气味（Corynebacterium spp。，葡萄球菌hominis，葡萄球菌属。和Micrococcus luteus）。该过程是为了获得模型的微生物培养，用于除臭产物的体外抗菌活性测试。这项研究是通过从人腋区域获取微生物样品，选择性培养基制备，通过条纹镀层的分离，微生物特征的鉴定（形态学，生化和分子鉴定）进行的。该方案可以用作进行类似研究的那些尝试进行微生物分离和鉴定Corynebacterium spp的示例。，葡萄球菌属。或微球属。或其他根据进行的研究进行调整的其他微生物。
人工智能在优化气味控制化学药剂投加率方面的应用
污水收集系统是一个复杂的基础设施，由重力管道、人孔、抽水站和压力管道组成，用于将污水从偏远地区输送到污水处理厂。硫化氢气体 (H2S) 是一种恶臭、有毒且具有腐蚀性的气体，通常在污水收集系统中限制污水中氧气交换的点产生，从而造成污水污染。通常，下水道系统在部分满负荷条件下运行，水线上方的潮湿表面是需氧细菌的家园，这些细菌会将 H2S 氧化为硫酸，从而影响管道材料。这会导致收集系统腐蚀，从而导致管道变弱，如果不加以处理，可能会坍塌。这些故障会给市政当局带来巨大的成本，并对社区产生不利影响。美国环保署估计，当管道因腐蚀或坍塌而造成损坏时，大型下水道修复的成本将达到 388 亿美元（美国环保署，1985 年）。因此，了解废水特性并不断构建支持消除臭味和腐蚀的技术至关重要。