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计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
计算机科学丰富活动
●杰里米·库比卡（Jeremy Kubica）的计算童话故事。ISBN：978-1477550298故事。 ●人工智能：迈克尔·沃尔德里奇（Michael Wooldridge）的瓢虫专家书。 ISBN：978-0718188757●从前的算法：Martin Erwig的故事如何解释计算。 ISBN：978-0262036634。 ●计算机科学：J。GlennBrookshear的概述。 ISBN：978-0321544285。 ●代码：Charles Petzold的计算机硬件和软件的隐藏语言。 ISBN：978-0735611313●D Shasha和Cathy Lazere的脑海中。 ISBN：978-3540979920。 ●石材上的图案：使计算机运作的简单想法由丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）起作用。 ISBN：978-0465025961●信息：历史，理论，詹姆斯·格里克（James Gleick）的洪水。 ISBN：978-0007225736●超过：从Facebook和Google到Fake News and Filter Bubbles - 控制我们生活的算法，David Sumpter的算法。 ISBN：978-1472947413。 ●AI：Margaret A Boden的本质和未来。 ISBN：978-0198777984。 ●TomKôrner的计数乐趣。 ISBN：978-0521568234-将数学纳入如何用于解决现实世界问题的上下文中。 ●西蒙·辛格（Simon Singh）的代码簿。 ISBN：978-1857028898●缩小差距：Vicky Neale的质量数字的任务。 ISBN：978-0198788287。 ●Anany Levitin和Maria Levitin的算法难题。 ISBN：978-0199740444●Kee Dewdney的新图灵综合。 ISBN：978-0805071665ISBN：978-1477550298故事。●人工智能：迈克尔·沃尔德里奇（Michael Wooldridge）的瓢虫专家书。ISBN：978-0718188757●从前的算法：Martin Erwig的故事如何解释计算。 ISBN：978-0262036634。 ●计算机科学：J。GlennBrookshear的概述。 ISBN：978-0321544285。 ●代码：Charles Petzold的计算机硬件和软件的隐藏语言。 ISBN：978-0735611313●D Shasha和Cathy Lazere的脑海中。 ISBN：978-3540979920。 ●石材上的图案：使计算机运作的简单想法由丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）起作用。 ISBN：978-0465025961●信息：历史，理论，詹姆斯·格里克（James Gleick）的洪水。 ISBN：978-0007225736●超过：从Facebook和Google到Fake News and Filter Bubbles - 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基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
屏蔽数据王国：掌握计算机的艺术...
在一个时代，信息占据了至高无上的“屏蔽数据王国：掌握计算机安全的艺术”是浏览复杂数字保护景观的重要指南。这本综合书籍研究了保护敏感数据免受网络威胁所必需的基本原理和高级技术。将理论见解和实际应用结合在一起，涵盖了各种各样的主题，包括加密，网络安全，威胁检测和事件响应。无论您是IT专业人员，网络安全爱好者，还是只是希望增强知识的人，这本书都是您掌握计算机安全艺术的确定资源。
大脑计算机界面
英国研究人员卡顿（1）在1875年设法测量了兔子和猴子大脑中的自发电活动，1924年，德国神经精神病学家汉斯·伯格（Hans Berger）首次通过人头皮肤获得了贝伊（Bey）的电记录。汉斯·伯杰（Hans Berger）于1929年发表了这项研究（2）。Hans Berger在第一批记录中定义了Alpha（8-13 Hz）和Beta（15-30 Hz）的波，并将此电气记录称为“脑电图”（EEG）。大脑中的神经细胞与电连接相互通信，并且在获取细胞记录时，可以测量突触后的抑制剂，退出器突触电位后出口并最终导致动作电位。当有效电极连接到头骨上并作为第二电极中的参考电极连接时，测量该电极下神经细胞的所有电气集体活性。这些记录在大脑头皮上拍摄的记录是不正确的复杂信号。这些信号取决于人类的瞬时大脑活动，时间，频率和拓扑差异。汉斯·伯格（Hans Berger）表明，即使在第一次记录期间，枕骨闭嘴，大脑的视觉区域，阿尔法波也有所增加。在Alpha和Beta波之后，1936年，Walter（3）定义了Delta（0.5-3.5 Hz）和TETA（4-7 Hz）波，所有频带在1938年被命名为Gamma波（4）。今天，在许多书籍中，这些频带已成为任务说明
CSCI5370.pdf - 香港中文大学计算机科学与工程系
课程：CSCI5370 课程 ID：002640 生效日期：2024-07-01 Crse 状态：有效 审批状态：已批准 [ 新课程 ] 量子计算 量子計算 本课程介绍量子计算中的以下主题：1.量子计算和通信模型；2.量子算法及其局限性；3.其他主题（量子通信、量子密码学、量子证明、量子纠错、量子霸权）。