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使用深...
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。
使用深...
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。
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
根际耕作的根际微生物组工程
自闭症谱系障碍（ASDS）是影响社会交流，行为和感觉处理的一组神经发育障碍，其中PUFA被认为很重要。这篇微型审查文章旨在调查有关使用必需脂肪酸（EFA）在自闭症谱系障碍（ASDS）治疗中的当前证据。该研究研究了与EFA，它们的好处及其在ASD治疗中的作用有关的各种研究。本文着重于探索EFA对ASD的影响的潜在机制，包括其抗炎性，抗氧化剂和神经保护特性。此外，该研究讨论了与在ASD治疗中使用EFA有关的局限性和挑战，包括剂量和治疗持续时间的变异性。这篇综述的结果表明，尽管一些研究表明EFA对ASD症状产生积极影响，但目前有没有有效的证据支持其常规用作ASD的独立治疗方法。需要进一步研究以更好地了解ASD治疗中EFA的潜在利益和局限性。
纽根公司
前瞻性陈述符合经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条的含义，在本年度报告表 10-K 中有所体现，包括与管理层对新产品推出的期望有关的陈述；我们某些组件、原材料和成品来源的充分性；以及我们利用某些库存的能力。为此，本文中包含的任何非历史事实陈述均可视为前瞻性陈述。在不限制前述条款的情况下，“相信”、“预期”、“计划”、“期望”、“寻求”、“估计”等词语和类似表达旨在识别前瞻性陈述。这些前瞻性陈述旨在提供我们当前的预期或对未来事件的预测；基于当前的估计、预测、信念和假设；并不保证未来的业绩。实际事件或结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异。本 10-K 表格中的风险因素以及公司不时向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的报告中的风险因素，可能导致 Neogen Corporation 的结果与此类前瞻性陈述所示的结果存在重大差异。有许多重要因素，包括竞争、招聘和对关键员工的依赖、天气对农业和粮食生产的影响、持续的 COVID-19 疫情对我们业务的影响、俄罗斯入侵乌克兰和相关制裁造成的全球业务中断、经营成果、流动性、财务状况和股价、通货膨胀、供应链、收购的识别和整合、研发风险、专利和商业秘密保护、政府监管、与完成 3M 交易相关的风险以及第 1A 项中详述的其他风险。