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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。
法律 500 强
通过那些经历过这个行业的资深人士的眼光来观察这个行业的发展历程总是既有教育意义又很有趣，而今年——LB100 成立 30 周年——提供了绝佳的机会来做到这一点。一些专家对 20 世纪 90 年代的回忆表明，那是一个似乎比仅仅三十年前更为古老的时代。RPC 管理合伙人 James Miller 的观察就是一个很好的例子：“当我在 1995 年加入 RPC 时，我们有很多断开连接的终端，我们仍然有打字机。你还可以在冰柜里吸烟——我们到处都有巨大的烟灰缸！” Pinsent Masons 管理合伙人 John Cleland 指出，30 年前，法律媒体还不存在。当然它存在，否则我们就不会纪念这个具有里程碑意义的问题，但翻阅 1992 年的第一份 LB 财务报告，就会发现这个行业发生了多大的变化，随之而来的是法律新闻业。从根本上讲，30 年前的报告比现在小得多，只有 35 家公司符合 2000 万英镑以上的收入标准，可以列入这份神圣的名单。现在，综合排名榜的两端分别是 DLA Piper 的 26.42 亿英镑和 Boodle Hatfield 的 3070 万英镑，分别排在第 100 位。也许这并不特别令人震惊，但 1992 年也并不真正重视多样性，只有一名女性出现在榜单上（不用说，没有一位高级女性）。如果 Magic Circle 有一位女性高级合伙人，那将是无足轻重的。
强场Qed
量子场理论在存在强背景字段的情况下包含有关量子计算机有一天可能提供有价值的合成资源的相互关系的问题。在NISQ时代，考虑更简单的基准概率，以开发可行的方法，确定当前硬件的关键局限性并构建新的仿真工具。在这里，我们使用实时非线性BREIT-WHEELER配对生产作为原型过程，对3+1维的强场QED（SFQED）进行量子模拟。在毛茸茸的伏尔科夫模式的扩展中，强烈的Qed hamiltonian被解散和截断，与Breit-wheeler相关的相互作用转化为量子电路。量子模拟与经典模拟非常吻合，包括我们开发并适应具有时间依赖性汉密尔顿的Trotterterization的不对称解答算法。我们还讨论了SFQED量子模拟的长期目标。
