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。
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。
托盘。h. 将每个孔的内容物转移到纳米板 i 的相应孔中。确保在移液过程中没有气泡进入 dPCR 板的孔中(顶部有气泡问题较少)。j. 使用 QIAcuity Nanoplate Seal 密封纳米板 k. 使用纳米板滚轮垂直和水平滚动 3-4 次 l. 取下透明箔 m. 使用纳米板滚轮垂直和水平滚动 3-4 次,然后在板框上滚动
军官 指挥 KURT ALBAUGH STERETT DDG 104 CHRISTINA APPLEMAN MUSTIN DDG 89 ANDREA BENVENUTO* HOPPER DDG 70* BRANDON BONTON PAUL HAMILTON DDG 60 CAM BURNETTE* PORTER DDG 78* ASHLEY CARLINE LABOON DDG 58 JARED CARLSON ARLEIGH BURKE DDG 51 ANDREW DARJANY CLEVELAND LCS 31 BLUE (船员 129) TIM DEVALL PINCKNEY DDG 91 STEVEN FRESSE* LITTLE ROCK LCS 9 BLUE (船员 109) SEAN HURLEY MOBILE LCS 26 GOLD (船员 222) JOHN KAVANAGH KINGSVILLE LCS 26 BLUE (船员 231) 基思·克鲁奇克·卡尼 DDG 64 詹姆斯·科菲·特鲁克斯顿 DDG 103 彼得·拉森* 约翰·保罗·琼斯 DDG 53* 塞巴斯蒂安·克鲁尔 约翰·S·麦凯恩 DDG 56 林齐·刘易斯 圣巴巴拉 濒海战斗舰 32 金 (船员 230) 凯瑟琳·朗* 桑普森 DDG 102* 梅根·马卡连科 钟勋 DDG 93 詹姆斯·麦克劳林 加布里埃尔·吉福德 濒海战斗舰 10 金 (船员 202) 瑞安·米勒 贝洛伊特 濒海战斗舰 29 蓝色 (船员 127) 丹·奥尼尔 约翰·芬 DDG 113 格雷格·皮奥伦* 格雷夫利DDG 107* STEVEN PRUGH MITSCHER DDG 57 JORGE ROLDAN* FORREST SHERMAN DDG 98* LEE SHEWMAKE 底特律 LCS 7 BLUE (船员 111) JACK SKAHEN LENAH H SUTCLIFFE HIGBEE DDG 123 KAILEY SNYDER RUSSELL DDG 59 JORDAN STUTZMAN MCCAMPBELL DDG 85 EARVIN TAYLOR DONALD COOK DDG 75 JONATHAN VOLKLE* 马里内特 LCS 25 BLUE (船员 107)* * RESLATE
军官指挥 WILLIAM BICKEL TORTUGA LSD 46 ANDREW BINGHAM 机动式濒海战斗舰 26 蓝色船员 211 PATRICK BRINKMAN JACKSON LCS 6 蓝色船员 213 MATT BROOKS* PCU JOHN BASILONE DDG 122* JASON BURROUGHS KIDD DDG 100 JARED CARLSON* BULKELEY DDG 84* ERIC BURTNER-ABT* 机动式濒海战斗舰 26 金牌船员 222* PIA CHAPMAN MASON DDG 87 ANDREW DARJANY* PCU HARVEY C BARNUM JR DDG 124* FRANK DORE ROSS DDG 71 EMILY GEDDES GONZALEZ DDG 66 WILLIAM GREEN* COOPERSTOWN LCS 23 金牌船员 105* 安东尼·格鲁西奇 斯托特 DDG 55 埃兹拉·哈奇 德尔伯特·D·布莱克 DDG 119 布伦特·霍洛韦* 卡尔·M·莱文 DDG 120* 玛吉·基尔 格里德利 DDG 101 莫莉·劳顿 柯蒂斯 威尔伯 DDG 54 妮可·洛贝克 哈尔西 DDG 97 米歇尔·马修斯 詹姆斯·E·威廉姆斯 DDG 95 伊桑·雷伯* 阿利·伯克 DDG 51* 迈克·谢尔切尔 尼采 DDG 94 安德鲁·斯塔福德 威廉·P·劳伦斯 DDG 110 史蒂夫·特杰森·希金斯 DDG 76 安德鲁·蒂姆纳* 苏利文 DDG 68* 布莱克·瓦尼尔 曼彻斯特 LCS 14 金牌船员 205 乔丹·怀特 杜威 DDG 105 * RESLATE
在对模型进行网格划分时,需要根据具体的模型结构和环境选择合适的网格类型和参数[37]。一方面,由于修改后的基体结构完整,代表主要受力区域,加上滚动轴承区域结构重要,因此可以直接对模型进行网格划分。这样网格密度好,网格参数为基于曲率的网格。另一方面,由于球内存在扭曲单元,且球数量较大,需要对球进行批量处理。这样网格密度好,网格参数为基于曲率的网格。两者整体尺寸均为9.522 mm,公差为0.476 mm。模型网格划分结果如图所示。12.
超越典型学?分子肿瘤委员会,奇异和诊断和治疗的混合Alberto Alberto Cambrosio 1,Jonah Campbell 1,Pascale Bourret 2 1 1 1 1 1加拿大麦吉尔大学的社会研究系2 1 Aix Marseille Univ,Marseille Univ,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm,Ird,Ird,Ird,Sesstim,Sesstim,Marseille,Marseille摘要摘要,该文章摘要属于一份尝试的尝试。精确肿瘤学的部署。我们专注于平台,尤其是分子肿瘤板,是实施创新的实验干预措施的可能性,并且是出现的一部分,超出了诊断的传统限制,即数据“生态系统”,旨在增加与其基因组概况相匹配的药物的访问权限。mtbs是这种奇异过程的关键组成部分,它们的活动对于将个别患者的诊断与修订诊断类别的修订联系起来的循环机制至关重要。这些类别不再仅“仅”诊断,而是作为治疗的预测指南。关键字:分子肿瘤板;精度肿瘤学;诊断; Theranostics;靶向疗法;下一代测序;奇异癌症基因组学;生物临床专业知识的认可:法国国家癌症研究所(INCA 2014-123和Shsesp 19-044)和加拿大卫生研究所(MOP-133687和PJT-162252)的赠款使本文的研究成为可能。我们要感谢两位匿名审稿人的周到评论。超越典型学?分子肿瘤板,奇异化以及诊断和治疗的混合1。根据共同智慧的介绍,当今的生物医学劳动分工大致如下:制药公司在监管机构的特定指示后开发药物并销售它们,而临床医生则诊断疾病(基于临床体征和实验室结果),并以此为基础,规定了制药行业所生产的相应药物。这显然是一个简化:疗法不仅限于药物,最重要的是,诊断和治疗不是以线性模式彼此整齐地跟随的独立活动。如Jeremy Greene(2007)所示,药物和疾病是共同生产的。作为此过程的一部分,并且由于“循环”机制(Navon and Eyal 2016),
XO/CO 海上 石板军官 指挥 BOTE, MARK DDG 97 HALSEY BRADFORD, JORDAN LCS 16 TULSA CAMIOLO, VERONICA DDG 114 RALPH JOHNSON DAVEY, TIMOTHY LSD 44 GUNSTON HALL DINEEN, MARTIN LSD 47 RUSHMORE FRANCISCO, GABRIELLE DDG 118 DANIEL INOUYE GARIA, JOSEPH LCS 30 CANBERRA GOLD GEORGE, PATRICK DDG 94 NITZE GUDKNECHT, BRIAN DDG 71 ROSS HAUGAN, NATHAN LCS 14 MANCHESTER GOLD HEILIGER, NICHOLAS LCS 23 COOPERSTOWN HURLEY, NICHOLAS LCS 24 OAKLAND JESTRAB, MAREK DDG 105 杜威洛克,科迪 DDG 53 约翰保罗琼斯 马里诺,达里克 DDG 112 迈克尔墨菲 梅里特,艾米莉 DDG 101 格里德利蒙吉,奥黛丽 LCS 38 皮埃尔(PCD) 诺特伯格,亚当 LCS 12 奥马哈 蓝芦苇,丹尼尔 LSD 52 珍珠港 罗特克莱因,埃兰 DDG 95 詹姆斯 E 威廉姆斯 肖万斯,詹姆斯 DDG 103 特鲁斯顿 史密斯,布赖恩 C DDG 110 威廉 P 劳伦斯 斯威策,埃里克 DDG 66 冈萨雷斯 华盛顿,卡里姆 DDG 55 斯托特怀斯,菲利普 LSD 50 卡特霍尔WOYMA,TIM LSC 28 SAVANNAH GOLD YORK,JEFFREY DDG 111 SPRUANCE ZEBIAN,CORY DDG 93 CHUNG-HOON ZENAN,KYLA DDG 54 CURTIS WILBUR ZENDT,JOHN DDG 127 PATRICK GALLAGHER (PCU)