XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System热生
使用热的...
与互联网连接的相机支持许多有用的家庭监控和健康应用。但是，这些相同的摄像机indiscrim-捕获敏感和个人身份信息（PII），限制了它们在某些情况（例如房屋）中的接受。先前的工作删除了感兴趣的区域（ROI）以确保图像并改善隐私。但是，仅依靠RGB信息查找人员的方法容易受到环境和照明条件的影响，从而导致它们失败和泄漏PII。从我们的部署研究中，使用仅RGB的方法时，将近一半的包含人的图像泄漏。此外，经常进行ROI删除，要求服务器对这些操作进行可信赖。这项工作介绍了隐私系统，在添加热传感的情况下，我们的系统具有明显增强的RGB图像和视频中的人的能力，并在存储或传输任何数据之前在设备上有效地将其删除，同时又留在典型的IoT Power限制下。从我们上述的部署研究中，在办公室建造中庭，家庭住宅和室外公园环境中，私人原型有效地以99的消毒率有效地消除了PII。1％。此外，Privacylens可以使用其嵌入式GPU生成用于下游CV/ML任务的设备功能，如三个说明性应用中所示，进一步降低了PII的集合和存储。
热码头
应用 • 标准化可更换单元 • 航天器组装和重新配置 • 月球探索和开发 • 机器人末端执行器连接/断开 特点 • 雌雄同体设计 • 90 度对称 • 扁平轮廓 • 可对角接合 • 形状配合功能（支持定位和机械负载转移） • 高机械负载转移 • 设计安全可靠 • 防尘 • 可扩展 可用服务 定制机械、电源、信号和/或热传递性能。 欲了解更多信息，请访问：https://www.spaceapplications.com 或联系我们： Michel.Ilzkovitz@spaceapplications.com Pierre.Letier@spaceapplications.com 关于 SPACE APPLICATIONS SERVICES Space Applications Services NV/SA 是一家独立的比利时公司，成立于 1987 年，在美国休斯顿设有子公司。我们的目标是研究和开发创新系统、解决方案和产品，并为航空航天和安全市场及相关行业提供服务。我们的活动涵盖载人和无人航天器、发射/再入飞行器、控制中心、机器人和广泛的信息系统。
令和7年度 东京科学大学（理工学系）科目等履修生 履修科目 ...
数学系 ........................................................................................................................................ 1
生姜의生姜의대한最近动向
结果：研究最终包括六项研究。1。四项研究主要集中在使用体外或体内实验的抗炎作用上。2。两项研究主要集中于使用体外实验的抗氧化剂的作用。3。使用体外或体内研究研究了其他药理作用，包括改善胃肠道功能，抑制体温降低和抗衰老。
限热生酮饮食对肺癌脑转移及肝癌肺转移的意义：两例病例报告
在葡萄糖缺乏的情况下，由于线粒体功能障碍和酮体利用所需酶的下调，癌细胞无法转而使用酮体来代替能量 [2]。癌细胞缺乏代谢灵活性，这为癌症治疗提供了治疗潜力。生酮饮食 (KD) 是一种高脂肪/低碳水化合物/适量蛋白质的饮食，最初用于治疗癫痫 [3, 4]，最近被建议作为癌症治疗的辅助疗法 [5, 6]。KD 旨在利用瓦博格效应，通过葡萄糖饥饿导致癌细胞死亡，而正常细胞则调整其新陈代谢以利用酮体作为能量的替代品，从而正常细胞存活。此外，降低血糖也与胰岛素和胰岛素样生长因子水平降低有关，而这两者在癌细胞增殖中起着重要作用 [7]。许多临床前研究已经为 KD 的抗癌作用提供了证据 [5, 6, 8-12]。 KD 在癌症治疗中的临床潜力最近才被探索。大多数临床数据来自病例报告 [13-17] 或主要关注 KD 安全性的试点研究 [18, 19]。迄今为止只有一项随机对照试验 [20]。这些临床试验的结果令人鼓舞，特别是对于脑肿瘤 [5, 13, 14]。重要的是，这些研究中没有与 KD 干预相关的严重不良反应或毒性。我们在此介绍两例确诊为颅内转移性肿瘤肺癌和肺转移性原发性肝癌患者的病例研究。两名患者均在常规治疗失败后开始接受 KD 治疗。我们的研究证实了 KD 在癌症治疗中的有益作用。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。