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低成本遥控飞机系统 (RPAS) 配备多光谱传感器，用于绘制和分类潮间带生物牡蛎礁
低空遥感用 RPAS 技术和增强成像用微型传感器的蓬勃发展，推动了海洋生态应用的增加。然而，可见电磁波谱中传感器的 RPAS 的普遍性可能会限制沿温带潮间带岩礁的生物海洋栖息地的精细测绘、监测和识别应用。在这里，我们使用低成本 RPAS 结合多光谱传感器 (MicaSense® RedEdge™) 和基于对象的图像分析 (OBIA) 工作流程，在新西兰奥克兰怀特玛塔港制作生物牡蛎礁的超高分辨率地图。结果表明，可见电磁波谱以外的光谱带逐渐增强了图像上的特征检测，并增加了在异质海洋生态系统中描绘目标特征的潜力。使用基于规则的分类技术提取目标特征，基于分割后的光谱特征，总体准确率为 83.9%，kappa 系数为 69.8%。使用附加光谱带可提高牡蛎礁栖息地测绘的光谱分辨率。高空间尺度监测和测绘浑浊的潮间带岩礁带来了独特的挑战，但这些挑战可以通过在理想的气象和海洋条件下使用 RPAS 进行目标飞行来缓解。
低成本遥控飞机系统 (RPAS) 配备多光谱传感器，用于绘制和分类潮间带生物牡蛎礁
用于低空遥感的 RPAS 技术和用于增强成像的微型传感器的蓬勃发展，导致了海洋生态应用的增加。然而，带有可见电磁波谱传感器的 RPAS 的普遍性可能会限制沿温带潮间带岩礁的生物海洋栖息地的精细测绘、监测和识别应用。在这里，我们使用低成本的 RPAS 结合多光谱传感器 (MicaSense® RedEdge™) 和基于对象的图像分析 (OBIA) 工作流程，在新西兰奥克兰怀特玛塔港制作了生物牡蛎礁的超高分辨率地图。结果表明，具有可见电磁波谱以外的光谱带逐渐增强了图像上的特征检测，并增加了在异质海洋生态系统中描绘目标特征的潜力。使用基于规则的分类技术提取目标特征，基于分割后的光谱特征，总体准确率为 83.9%，kappa 系数为 69.8%。使用附加光谱带可提高牡蛎礁栖息地测绘的光谱分辨率。高空间尺度监测和测绘浑浊的潮间带岩石礁带来了独特的挑战，但这些挑战可以通过在理想的气象和海洋条件下使用 RPAS 进行瞄准飞行来缓解。
一种用于检测倍数和有问题特征的计算方法
摘要在金属添加剂制造中，具有高纵横比（AR）特征的几何形状通常与由热应力和其他相关构建故障引起的缺陷有关。理想情况下，将在设计阶段检测和删除过高的AR功能，以避免制造过程中不必要的故障。但是，AR是规模和方向独立的，并且在所有尺度和方向上识别特征非常具有挑战性。此外，并非所有高AR特征都像薄壁和细小的针头一样容易识别。因此，在添加剂制造过程的有问题特征检测领域的进一步发展需要进一步发展。在这项工作中，提出了基于从三角形的网格几何形状提取的两个距离指标的无量纲比率（d 1/ d 2）。基于此方法，具有不同特征的几何形状（例如薄壁，螺旋和多面体），以产生与AR相似的指标。将预测结果与典型几何的已知理论AR值进行了比较。通过将此度量与网格分割结合在一起，进一步扩展了该方法以分析具有复杂特征的几何形状。所提出的方法提供了一种强大，一般且有前途的方法，可以自动检测高AR功能并在制造前解决相关的缺陷问题。
基于事件的视觉：一项调查
摘要 —事件相机是一种受生物启发的传感器，不同于传统的帧相机：它们不是以固定速率捕获图像，而是异步测量每个像素的亮度变化，并输出对亮度变化的时间、位置和符号进行编码的事件流。与传统相机相比，事件相机具有吸引人的特性：高时间分辨率（μs 级）、非常高的动态范围（140 dB 对 60 dB）、低功耗和高像素带宽（kHz 级），从而减少运动模糊。因此，事件相机在传统相机面临的挑战性场景（例如低延迟、高速度和高动态范围）中具有巨大的机器人和计算机视觉潜力。然而，需要新颖的方法来处理这些传感器的非常规输出，以释放它们的潜力。本文全面概述了新兴的基于事件的视觉领域，重点介绍了为解锁事件相机的优秀性能而开发的应用程序和算法。我们从工作原理、实际可用的传感器以及它们所用于的任务等方面介绍了事件相机，从低级视觉（特征检测和跟踪、光流等）到高级视觉（重建、分割、识别）。我们还讨论了为处理事件而开发的技术，包括基于学习的技术，以及这些新型传感器的专用处理器，例如脉冲神经网络。此外，我们还强调了尚待解决的挑战以及在寻找一种更有效、更符合生物启发的机器感知和与世界互动的方式方面面临的机遇。
DNA序列分类技术的评论
I.引言机器学习（ML）方法对生物信息学产生了深远的影响，这对其成功做出了重大贡献。深度学习（DL）技术作为机器学习的分支（ML）出现，并生成了大量数据。当我们处理大量数据时，这些技术被认为更加成功和有效[1]。最近，深度学习在各种领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中表现出了显着的进步，现在是基因组学建模任务的首选方法，包括预测遗传变异对基因调节机制的影响[3]。通过深度学习机器学习的一部分，包括基因组学在内的许多领域已经改变了。下一代测序（NGS）方法在生物学和医学研究中至关重要，需要处理和分析方法来进行变异调用，元基因组分类，基因组特征检测和下游分析。机器学习技术，尤其是深度学习，已经为这些任务获得了吸引力。[2]它是指通过使用神经网络和其他技术对基因组学中生物数据的大规模分析和解释。DL模型能够识别复杂模式并在一系列基因组学任务中产生精确的预测。通过称为基因组分析的过程研究了包括DNA序列及其功能在内的生物体的整个基因组。DNA序列分类在基因组研究中至关重要，提供了对微生物的见解
大型数据库的跨膜β桶的一般特征
大数据集为典范以前研究的主题提供了新的见解。我们使用共同进化数据创建了跨膜β桶（TMBB）的大型高质量数据库。通过在生成的进化接触图上应用简单的特征检测，我们的方法（Isitabarrel）在区分蛋白质类别时可以达到95.88％的平衡精度。此外，与Isitabarrel的比较表明，在先前的TMBB算法中，假阳性率很高。除了比以前的数据集更准确之外，我们的数据库（在线可用）还包含来自38个门的1,938,936个细菌TMBB蛋白，比以前的Sets TMBB-DB和OMPDB大17和2.2倍。我们预计，由于其质量和大小，该数据库将作为需要高质量TMBB序列数据的有用资源。我们发现TMBB可以分为11种类型，其中三种尚未报告。我们发现，含TMBB的生物的蛋白质组百分比的巨大差异，其中一些使用其蛋白质组的6.79％用于TMBB，而另一些则使用其蛋白质组的0.27％。TMBBS长度的分布暗示了先前假设的重复事件。此外，我们发现C末端β-信号在不同类别的细菌之间会有所不同，尽管最常见的是LGLGYRF。但是，该β-信号仅是原型TMBB的特征。九种非原型枪管类型具有其他C末端基序，并且这些替代基序是否有助于TMBB插入或执行任何其他信号传导函数，尚待确定。
ROV的高级水下测量系统：整合声纳和立体声愿景，以增强海底基础设施维护
摘要：在海洋工程领域和海底结构的维护领域中，准确的下距离定量起着至关重要的作用。然而，由于向后散射和特征降解，这种测量的精度通常在水下环境中受到损害，从而对视觉技术的准确性产生不利影响。在应对这一挑战时，我们的研究引入了一种开创性的水下对象测量方法，将图像声纳与立体声视觉结合起来。这种方法旨在用声纳数据来补充水下视觉特征检测的差距，同时利用Sonar的距离信息进行增强的视觉匹配。我们的方法论将声纳数据无缝地集成到立体声视觉中使用的半全球块匹配（SGBM）算法中。这种集成涉及引入一个新型的基于声纳的成本术语并完善成本汇总过程，从而提高了深度估计的精度，并丰富了深度图内的纹理细节。这代表了对现有方法的实质性增强，尤其是在针对亚偏度环境下量身定制的深度图的质地增强中。通过广泛的比较分析，我们的方法表明，测量误差大大减少了1.6％，在挑战水下场景方面表现出了巨大的希望。我们算法在生成详细的深度图中的适应性和准确性使其与水下基础设施维护，勘探和检查特别相关。
使用机器学习和专家政策组合的内部人检测
计算机科学系，计算机科学与数学学院，库法大学，伊拉克纳贾夫，伊拉克电子邮件：buraqn.almusawy@uokufa.edu.iq（B.A.），alia.alramahi@uokufa.edu.iq（A.A.H.A。）摘要 - 如今，各种规模的组织在保护其数据，系统和工具方面面临许多困难。一个特别关注的问题是内部威胁。内部人员试图利用其特权破坏数据机密性，有效性和可用性。公司内某人犯下的任何破坏都会极大地损害公司的诚信，信誉和财务利润。自动化特征提取方法在用于对数据进行分类时，由于其趋势有时会返回结果不准确，导致过度拟合。此外，分析不规则数据需要大量的手动特征检测。我们提出了一种代表专家系统的算法，该算法也检测到内部人员并确定其风险水平。之后，决定性步骤将是使用多个算法与使用专家规则从内部检测算法获得的分类获得的结果相交。这项研究使用了几种可以处理此类数据的分类方法，以预测计算机网络中内部人员的状态。这项研究的主要目标是提高识别计算机网络内部人员的准确性和效率。模型性能评估包括重要参数，例如精度，回忆和F1分数。在0.99处获得最高的分类精度，将这些结果与所提出算法的结果结合在一起后，精度为100％。这些结果突出了这些模型准确检测内部状态的显着能力，从而鼓励了改善计算机网络中网络安全性的可能性。
肠炎沙门氏菌 ATCC 13076 中浮游细胞和固着细胞的比较代谢研究：阐明驱动生物膜形成的代谢途径
微生物倾向于积聚在表面，形成诸如生物膜之类的聚集体，这使它们能够抵抗各种环境压力和抗菌剂。这种能力阻碍了对包括沙门氏菌在内的致病微生物引起的疾病的有效治疗，沙门氏菌是造成全球大量死亡的罪魁祸首。本研究旨在使用代谢组学方法比较肠炎沙门氏菌浮游细胞和固着细胞的代谢特征。用 LC/MS 方法分析从细菌细胞中提取的代谢物。使用 Thermo Xcalibur v 3.1 软件分析原始数据。对于数据处理，使用 XCMS 进行特征检测、保留时间、校正和对齐。通过 MetaboAnalyst 软件 v 6.0 中的单变量和多变量统计方法（PCA、PLS-DA、热图）分析数据矩阵。总共 121 种代谢物被推定为两种细菌状态之间的差异代谢特征，并且它们与它们相应的代谢途径相关。在浮游细胞中表现出正向调节的代谢物包括脯氨酸、苯丙氨酸，它们是必需代谢物的前体，也是应激适应机制的一部分。此外，腐胺和尸胺在生长、应激反应和细胞稳定性中起着至关重要的作用。相反，固着细胞中最具代表性的代谢物包括赖氨酸、腺苷、嘌呤、嘧啶和柠檬酸，主要与维持细胞稳态、应激反应和代谢调节有关。最后，通路富集分析确定了 11 条通路的代谢变化，主要涉及嘌呤和嘧啶代谢、精氨酸和脯氨酸代谢以及维生素 B6 代谢。这些发现有助于鉴定与肠炎沙门氏菌固着细胞生物膜形成有关的潜在代谢途径。
在线教师发展计划（FDP）...
（由印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 赞助）序言：“电子与信息通信技术学院”在印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 的资助下，于瓦朗加尔国立理工学院 (NIT Warangal) 成立。该学院的管辖范围包括特伦甘纳邦、安得拉邦、卡纳塔克邦、果阿邦、本地治里以及安达曼和尼科巴群岛。该学院的职责是提供标准化课程和新兴电子、信息通信技术领域的教师发展计划，为行业提供培训和咨询服务，为行业提供课程开发，为在职专业人员提供持续教育计划 (CEP)，并为技术孵化和创业活动提供建议和支持。关于 FDP：该 FDP 旨在提供强大的理论背景以及计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何借助基于计算机视觉和医学图像分析的算法高效地实现图像的可视化和分析。在“数字印度”计划蓬勃发展的时代，计算机视觉在机器视觉和医学成像领域变得至关重要，因为图像的多种应用决定并有助于提高整个地区和国家的社会经济地位。著名的 CV 和医学成像专家将提供基于计算机视觉和医学成像的方法。该 FDP 旨在传授知识并培训人工智能工程方面的基础知识以及使用人工智能在最近的计算机视觉医学图像分析应用中的见解。FDP 将有助于在计算机视觉和医学图像分析应用的 AI/ML 领域工作的教师和研究人员。主要课程内容： 计算机视觉和医学图像分析应用简介。 机器学习基础，数据预处理和数据可视化。 监督和无监督学习方法、SVM 分类、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于 CV 和医学成像实现的 CNN 架构。 视频分析、目标检测/追踪、分割、Yolo 模型、RCN、Unet 和 FRCNN。 生物特征检测、人体活动和人脸识别、情绪识别。 医学图像数据处理与分析。 用于生物医学成像的 AI/ML、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底成像和医学图像分类。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 使用 Python/MATLAB 进行实践课程。 在 Jetson Nano、TX2 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。负责此课程的教师：该项目将由瓦朗加尔国立理工学院 (NIT Warangal) 的教职员工授课；印度理工学院 (IIT)、印度理工学院 (NIT) 和印度理工学院 (IIIT) 相关领域的学者也将受邀授课。此外，预计来自各行各业的演讲嘉宾也将参与课程。