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基于颅内压的决策：使用机器学习预测疑似颅内压升高
本研究在 2009 年至 2019 年期间招募了 400 名正常儿童作为对照组，以及 75 名有颅内压升高迹象的儿童。测量了 CT 上的 ONSD 等参数。采用监督机器学习根据 CT 测量结果预测疑似颅内压升高。正常儿童的 ln(年龄) 和平均 ONSD (mONSD) 之间存在线性相关性，mONSD = 0.36ln(年龄)+2.26 (R 2 = 0.60)。本研究根据单变量分析显示，400 名正常儿童的 CT 测得的 mONSD 与 ln(年龄) 和大脑宽度（而非脑室宽度）之间存在线性相关性。此外，多变量分析显示双尾核最小距离也与 mONSD 有关。对照组和疑似颅内压升高组的组间比较结果显示，mONSD 和脑室宽度具有统计学意义。研究表明，监督式机器学习应用可用于预测儿童疑似颅内压（ICP）升高，训练准确率为 94%，测试准确率为 91%。
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印度教科技研究所，coimbatore 1 sentinfo@gmail.com，2 venkat.it@gmail.com，4 ramasamy.s@hit.s@hit.edu.in，4 md.devendran@gmail.com摘要：该项目旨在为食品和beverage提供精确估算的自动化系统，以估算食物和beverage的自动化系统，并深入研究。随着对健康意识的人的需求不断增长，需要使用可靠，高效且易于使用的工具，可以帮助用户做出明智的饮食选择。该项目利用图像处理技术和深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN））来分析食物图像并预测相应的卡路里含量。该系统首先捕获食品或饮料的图像，然后将其处理并通过预先训练的深度学习模型。该模型在包含各种食品的图像及其营养信息的大型数据集上进行培训。预处理输入图像后，该模型通过利用其学习的特征来对食物进行分类并估算卡路里计数。然后将估计的卡路里值实时显示给用户。该项目利用关键技术，包括图像识别，深度学习和营养分析。它旨在将其集成到移动应用程序或Web平台中，从而使用户可以有效地跟踪其每日热量摄入量。通过在不同的数据集上进行培训，可以不断提高系统的准确性，从而确保对不同食品的可靠卡路里估算。该工具有可能通过促进更健康的饮食习惯来彻底改变个人健康管理。关键词：卡路里估计，深度学习，图像识别，食物分类，卷积神经网络，健康管理，营养分析，实时预测。
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这项研究的重点是在视频中移动对象检测的关键任务，以提高识别场景中动态特征的准确性和效率。所提出的方法专门结合了光流估计的准确性；带有Yolo（您只看一次）模型强的对象检测功能的Farneback方法。Yolo用于识别视频帧中的对象，并并发光流分析用于识别运动模式。这里提出了一种创新方法，该方法评估了检测到的对象内每个像素的运动角度和大小，以获得精确的移动对象识别。系统根据显示明显运动的像素的百分比来确定对象是否通过设置阈值来移动。，由于这种自适应技术，可以识别出较少的假阳性和更高的精度，因此可以识别移动对象。在各种数据集上的实验发现证明了建议的方法在精确识别移动对象方面的有效性。通过用于运动分析的光流和用于对象检测的YOLO的组合提供了一个完整的有效解决方案，可在视频流中移动对象检测。此处提出的方法在视频分析，自主系统和监视中具有潜在的应用，在该视频分析，自主系统和监视中，精确检测动态特征至关重要。索引项 - 移动对象检测，光流估计，运动角度和幅度。
泄压和减压系统
5 确定单个泄压速率.....................................................................................................................22 5.1 过压的主要来源....................................................................................................................22 5.2 过压来源....................................................................................................................................24 5.3 压力、温度和成分的影响......................................................................................................24 5.4 操作员响应的影响.......................................................................................................................24 5.5 出口封闭.......................................................................................................................................24 5.6 冷却或回流故障....................................................................................................................25 5.7 吸收剂流动故障....................................................................................................................26 5.8 不凝性物质的积累....................................................................................................................26 5.9 挥发性物质进入系统....................................................................................................26 5.10 工艺流自动控制故障.....................................................................................................