XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System活动识别
双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
多人活动识别的生成居民分离和多标签分类
本文介绍了几种方法：一种基于居民分离的方法，称为SEQ2RES，另一种基于多标签分类，称为BigRu+Q2L。第三种方法将它们结合到两个阶段的模型中。与以前的分离不同，将传感器事件分配给居民一一将传感器事件分配给居民，SEQ2RES采用序列到序列（SEQ2SEQ）[18] ARCHITCOUNT。它对整个传感器序列进行建模，并基于建模上下文生成分离的序列。另一方面，Bigru+Q2L使用注意机制不仅在活动标签之间，而且在标签和特征之间进行构成相关性。这可以实现更准确，更灵活的多标签分类。最后，这两种方法是在一个模型中组合在一起的，该模型将居民信息分开，同时考虑居民活动的相关性。
基准为人类活动识别的经典，深层和生成模型
人类活动识别（HAR）在使用配备传感器的设备和大型数据集的日益增长的情况下变得非常重要。本文使用HAR的五个关键基准数据集（UCI-HAR，UCI-HAR，PAMAP2，WISDM，WISDM和Berkeley Mhad）评估了三类模型的性能：经典的机器学习，深度学习体系结构和受限制的Boltzmann机器（RBMS）。我们使用诸如准确性，精度，回忆和F1评分等群集以进行全面比较，评估了各种模型，包括决策树，随机森林，卷积神经网络（CNN）和深信仰网络（DBN）。结果表明，CNN模型在所有数据集中都提供了卓越的表现，尤其是在伯克利MHAD上。像随机森林这样的经典模型在较小的数据集上做得很好，但是面对具有较大，更复杂数据的Challenges。基于RBM的模型还显示出显着的潜力，尤其是对于特征学习。本文提供了详细的比较，以帮助研究人员选择最合适的HAR任务模型。
深度学习基于计算机的活动识别和对老年人的跌倒检测：系统评价
随着发达国家的老年人比例在全球范围内持续上升，以满足其医疗保健需求，尤其是在维护自身方面，这是至关重要的。越来越多的研究集中在环境辅助生活（AAL）系统上，旨在减轻与老年人独立生活有关的担忧。本系统的审查研究了老年人的跌倒检测和人类活动识别（HAR）的文献，这是确保他们独自生活时确保其安全的两项关键任务。特定于此，本综述强调了对计算机视觉数据的深度学习方法（DL）方法，反映了该领域的当前趋势。全面搜索从2019年至2023年（包括）的五个不同来源产生了2,616件作品。从这个池中，选择了151件相关作品进行详细分析。评论仔细检查了使用的DL模型，数据集和硬件配置，特别强调了诸如隐私
转移具有深层生成域适应性新可穿戴传感器的活动识别模型
多巴胺是体内重要的神经递质，与许多神经退行性疾病密切相关。因此，多巴胺的检测对于诊断和治疗疾病，筛查药物以及相关致病机制的解散至关重要。然而，体内多巴胺的低浓度和基质的复杂性使多巴胺具有挑战性的准确检测。在此，电化学传感器是基于三维PT纳米线，二维MXENE纳米片和三维多孔碳组成的三元纳米复合材料构建的。PT纳米线由于丰富的晶界和高度不足的原子而表现出极好的催化活性。 MXENE纳米片不仅促进了PT纳米线的生长，而且还提高了电导率和亲水性。多孔碳有助于诱导多巴胺在电极表面上的显着吸附。在电化学测试中，三元纳米复合材料的传感器可实现多巴胺（S/n = 3）的超敏感检测，其检测低（LOD）为28 nm，令人满意的选择性和出色的稳定性。此外，该传感器可用于在血清中检测多巴胺，并原位监测从PC12细胞中释放多巴胺。可以利用这种高度敏感的纳米复合材料传感器来原位监测细胞水平的重要神经递质，这对于相关的药物筛查和机械研究具有重要意义。
人类活动识别系统
摘要：在过去的三十年中，药物分配管理取得了显着发展，并已成为药物开发的重要组成部分。常规药物有一些局限性，例如需要对药物的血浆浓度进行验证，尤其是对于半腔短的药物。经常使用DRU G会导致患者依从性恶化和血浆浓度变化。可以通过开发新药，尤其是受控药物的新药来解决这些挑战，从而使血浆药物在更长的时间内缓慢释放药物来保持稳定。控制药物分布也可以改善药物的生物利用度，从而改善治疗和患者依从性。有许多可控递送的方法，包括Lipos Ome，脂质体，齿状体，植物体，微乳液和微球。在这些配方中，微粒特别好，因为它们会减慢聚合物基质中的药物释放，并且所使用的聚合物大多是可生物降解的，没有副作用。因此，微球用于许多医学领域，例如肿瘤学，放射学，妇科，心脏病学，肺病学，糖尿病和医学。本评论的文章总结了其设计中不同类型的微球和当前进展。此外，可以使用多种方法分析微球并官能化。
使用Raspberry Pi 的基于物联网的车辆安全和安全系统 ... 的面积有效的通用加密处理器 农业的新兴趋势-IJNRD 人工智能在SEO中的作用 使用机器学习的自动驾驶汽车模拟 标题： - “吡啶：综合，瑞士和应用。” 使用机器学习模型预测孕产妇的健康风险并比较 利用药房实践中的人工智能和... 人类活动识别系统 对微球的评论：类型，配方方法，... 医疗保健中的AI驱动数据安全 聊天机器人对已知的个人prakriti（... 使用Python 的对象检测OPENCV Jetir Research Journal
该提案提出了一个高级的综合车辆安全和安全系统，该系统准确地解决了这两个方面。现有系统通常专注于安全或保障措施，而不是合并的解决方案。拟议的系统包含了基于面部识别的安全授权和一个超声波传感器，以监视车辆移动以提高安全性。通过整合这些关键组件，该系统旨在提供全面的解决方案，通过面部认证来增强车辆安全性，同时通过障碍物检测和速度控制机制降低事故的风险。这种用于车辆安全和保障的综合方法区分了拟议的系统，提供了一个整体解决方案，以应对该领域的关键挑战。
使用机器学习的人类活动识别
Omkar Mandave 1; Abhishek Phad 2； Sameer Patekar 3; Nandkishor Karlekar博士4圣雄甘地任务工程技术学院，马哈拉施特拉邦纳维孟买摘要： - 工作信息和分类是计算机科学中最重要的问题之一。识别和识别人类执行的动作或任务是智能视频系统的主要目标。人类活动用于许多应用，从人机相互作用到监视，安全和医疗保健。尽管不断努力，但在无限领域的工作知识仍然是一项艰巨的任务，并且面临许多挑战。在本文中，我们关注有关各种认知功能的一些当前研究文章。该项目包括三种流行的定义项目的方法：基于视觉的（使用估算），实用设备和智能手机。我们还将讨论上述方法的一些优点和缺点，并简要比较其准确性。结果还将显示可视化方法如何成为当今HAR研究的流行方法。关键字： - 人工智能（AI），人类活动识别（HAR），计算机视觉，机器学习。
人类行为与可持续性科学的博士...- cdn 基础III：进化与生物多样性-CDN DNA序列和染色质分化了人类疟原虫疟原虫恶性疟原虫中序列特异性转录因子的结合 Cristal Villalba，MSC，PhD -CDN 通过逃避噬菌体抗性机制来改善噬菌体疗法 转移具有深层生成域适应性新可穿戴传感器的活动识别模型 铂纳米线/mxene纳米片/多孔碳三元纳米复合材料，用于原位监测从神经元细胞释放的多巴胺 钻石中无序的偶极自旋合奏中的准浮力细胞化 雷神无人机竞赛-CDN 在二维光子准晶体中的非热序 使用可信赖的执行确保云文件系统 - cdn PHD在根系和深层健康中的位置-CDN Austin Iglesias saragih -cdn
John Coley，概念组织，推理和教育（核心）实验室：人类与自然关系的心理模型；人类中心主义和人类例外主义；生态思维中的文化和经验差异；环境认知对环境态度和行为的影响。SaraConstantino，可持续性与社会变革实验室：社会和环境政策和决策；了解个人，制度和生态因素在感知，政策偏好以及对极端事件或冲击的韧性之间的相互作用； the role of polarization, social norms and governance in stimulating or stifling support for climate action. Juliet Davidow , Learning & Brain Development Lab : Research bridging classic areas in psychology, neuroscience, and computer science, to investigate how learning behaviors change with age and can influence what is remembered, how decisions are made, and how goals are established. David Desteno , Social Emotions Lab : Impact of moral emotions on phenomena requiring self-regulation;合作，亲社会行为，道德和经济决策等。 及其对可持续性的影响。ArtKramer，认知和大脑健康中心：城市和野生绿色空间对认知和大脑健康的影响。BrieReid，Reid Lab，气候压力，环境压力，水不安全感，金属曝光，金属曝光率，环境变化，诱发的食物不稳定等等。John Coley，概念组织，推理和教育（核心）实验室：人类与自然关系的心理模型；人类中心主义和人类例外主义；生态思维中的文化和经验差异；环境认知对环境态度和行为的影响。SaraConstantino，可持续性与社会变革实验室：社会和环境政策和决策；了解个人，制度和生态因素在感知，政策偏好以及对极端事件或冲击的韧性之间的相互作用； the role of polarization, social norms and governance in stimulating or stifling support for climate action. Juliet Davidow , Learning & Brain Development Lab : Research bridging classic areas in psychology, neuroscience, and computer science, to investigate how learning behaviors change with age and can influence what is remembered, how decisions are made, and how goals are established. David Desteno , Social Emotions Lab : Impact of moral emotions on phenomena requiring self-regulation;合作，亲社会行为，道德和经济决策等。及其对可持续性的影响。ArtKramer，认知和大脑健康中心：城市和野生绿色空间对认知和大脑健康的影响。BrieReid，Reid Lab，气候压力，环境压力，水不安全感，金属曝光，金属曝光率，环境变化，诱发的食物不稳定等等。可以通过产前/产后压力生理和营养机制影响人类的发展。亚伦·塞特（Aaron Seitz），精神健康和福祉的大脑游戏中心：了解认知过程的机制，并将这些知识应用于公共利益；概念上的改变；决策；信息处理。BrionySwire-Thompson，《误导性心理学实验室：为什么人们相信错误信息，为什么人们在线共享错误信息以及如何设计矫正以促进信念的变化。
建立长期人类 - 肉体关系囊性纤维化中体育活动识别的机器学习方法
摘要这项研究旨在开发和验证机器学习模型，以预测不同加速度计量的品牌和位置范围内囊性纤维化（CF）的儿童和青少年的强度。患有CF（11.6±2.8岁； 15个女孩）和28名健康青年（12.2±2.7岁； 16岁的女孩）的三十五名儿童和青少年进行了六项活动，而佩戴了基因作用（手腕）和Actigraphs GT9X（手腕和腰围）。使用三个监督的学习分类器（K-Nearest邻居，随机森林和极端梯度增强的决策树）来识别每种PA类型和强度的输入信号模式，并使用10倍的交叉验证来评估分类器的性能。Actigraph GT9X在主要手腕上，腰部和遗传性手腕上的遗传性无法预测剧烈的强度PA活性。所有其他用于活动类型和强度的模型都超过97％的精度，敏感性和特异性大于95％，而不论加速度计品牌，位置或健康状况如何。