XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精确识别
使用深度学习
vi。总结，将深度学习方法的整合到医学剥离识别领域是一种变革性的进步，对药物实践产生了深远的影响。精心构建和注释的数据集成为开发强大的深度学习模型的基础，该模型表现出令人印象深刻的性能指标。定量分析不仅表明了高度准确性，还表明了精确度，回忆和F1得分，强调了该模型精确识别关键信息的能力，例如药物名称，剂量规格和有关多种药物条的到期日期。定性评估进一步阐明了该模型在现实情况下的功效，展示了成功识别和提取相关细节的实例。这些例子不仅强调了该模型的实用性，而且还为其优势和潜在的改进领域提供了宝贵的见解。但是，必须认识到，数据集本身和注释过程都带有固有的挑战，包括偏见和局限性。解决这些方面对于确保模型的普遍性和最大程度地降低了现实世界中的任何意外后果。这种向深度学习的转变不仅表示该领域的范式变化，而且还强调了更广泛的医疗自动化应用的潜力。
基于主动激光照明的GISC光谱成像目标识别技术研究
针对光谱成像技术在卫星遥感、生物医学诊断、海洋探测与救援、农林监测与分类、军事伪装识别等方面的应用需求，本文采用532和650 nm激光器作为光源，利用多光谱强度相关成像设备——基于稀疏性约束鬼成像（GISC）的快照式光谱相机实现目标的精确识别。本文阐述了快照式GISC光谱成像原理，并开展了基于主动激光照明的GISC光谱成像目标识别技术实验研究工作。实验结果表明，采用532 nm激光作为光源照射目标物体可以准确识别绿色目标字母“I”；采用650 nm激光作为光源照射目标物体可以准确识别红色目标字母“Q”。并给出了GISC光谱相机在446~698nm波长范围内单次曝光获取的彩色目标“QIT”的光谱成像结果，包括伪彩色图和彩色融合图。为了进一步说明实验的可行性，对重建图像的光谱分布进行了分析，具有重要的实际意义和工程价值。
傅里叶变换红外光谱在微生物细胞生物学和环境微生物学中的应用：进展、挑战和未来前景
微生物在塑造生态系统和生物地球化学循环中发挥着关键作用。它们错综复杂的相互作用涉及复杂的生化过程。傅里叶变换红外 (FT-IR) 光谱是一种监测这些相互作用的强大工具，可揭示微生物的组成和对环境的反应。本综述探讨了 FT-IR 光谱在微生物学领域的多种应用，重点介绍了其在微生物细胞生物学和环境微生物学中的具体用途。它强调了微生物鉴定、过程监测、细胞壁分析、生物膜检查、应激反应评估和环境相互作用研究等关键应用，展示了 FT-IR 在增进我们对微生物系统的理解方面的关键作用。此外，我们还解决了包括样本复杂性、数据解释细微差别以及与互补技术集成的需求等挑战。FT-IR 在环境微生物学中的未来前景包括广泛的变革性应用和进步。这些包括开发全面且标准化的 FT-IR 库以精确识别微生物、集成先进的分析技术、采用高通量和单细胞分析、使用便携式 FT-IR 系统进行实时环境监测以及将 FT-IR 数据纳入生态模型以预测微生物对环境变化的反应。这些创新途径有望大大提高我们对微生物及其在各种生态系统中的复杂相互作用的理解。
社论：动态地质灾害的评估、预测与防治：地球物理方法与数值模式的进展与应用
准确评估地下地质条件对于地下能源资源的可持续管理至关重要。随着浅层储量枯竭导致能源勘探向更深的深度延伸，地质变形的复杂性也随之增加。为了应对这些挑战，人们一直在努力将各种地球物理、岩土工程和地质调查与分析和数值模型相结合，但由于地下非均匀性、流变性质变化和复杂的应力状态，理解变形机制仍然十分困难。虽然在测量技术和先进建模方面取得了重大进展，但仍然迫切需要将数据和精确的地质模型结合起来，从而增强与地下挖掘和资源开采相关的变形的量化。这种综合方法对于管理带来巨大社会风险的不确定地质条件至关重要（Khan 等人，2021 年；Khan 等人，2022 年）。尽管地球物理技术已应用于动态地质灾害的监测和预警，但由于信息识别、数据挖掘和处理方面的限制，灾害风险的精确识别和分类仍然具有挑战性。有效预防和控制动态地质灾害需要快速动态监测、多维智能分析和综合预警策略。为此，本研究主题的目标是通过创新的地球物理工作流程、智能方法和数值建模技术展示评估、预测和预防动态地质灾害的最新进展。探索创新理论、方法和技术，以
超材料形式化方法可提高对脑组织活检中胶质瘤区域的识别
摘要：早期发现肿瘤使患者最终战胜癌症并康复的可能性更大。广义的癌症诊断的主要目标是确定患者是否患有肿瘤、肿瘤位于何处以及肿瘤的组织学类型和严重程度。癌症感染组织的主要特征是样本中存在神经胶质瘤细胞。目前的诊断方法主要侧重于微生物学、免疫学和病理学方面，而不是疾病的“超材料几何”。随着有效介质近似技术的发展，确定生物组织样本的有效特性并将其视为无序超材料介质已成为可能。它们的优势在于能够将生物组织样本视为具有经过充分研究的特性的超材料结构。在这里，我们首次介绍了有关生物组织超材料特性的研究，以识别脑组织中的健康和癌症区域。结果表明，超材料的特性会因组织类型（健康或不健康）的不同而有很大差异。获得的有效介电常数值取决于各种因素，例如样本中不同细胞类型的数量及其分布。基于这些发现，我们根据其有效介质特性对癌症感染区域进行了识别。这些结果证明了超材料模型能够识别癌症感染区域。所提出的方法可以对精确识别病理组织的方法学方法的发展产生重大影响，并可以更有效地检测与癌症相关的变化。
用于能量色散 X 射线的硅漂移探测器模拟...
扫描电子显微镜与能量色散 X 射线光谱法 (SEM-EDS) 相结合是一种应用广泛的元素微分析方法。硅漂移探测器 (SDD) 的集成显著增强了 EDS 性能，由于其灵敏面积大、输出电容低，因此能够精确识别元素。对 SDD 的精确模拟可以提供洞察力，使未来模型的设计和优化成为可能，而无需昂贵且耗时的实验迭代。此外，当前基于模型的 EDS 应用量化方法已达到其最大预测精度。因此，创建更精确的模拟模型可以帮助在这些量化模型中实现更高的精度，这对所有 EDS 应用都具有极大的价值。考虑到这一目标，基于 Geant4、Allpix Squared 和 COMSOL Multiphysics 开发了一个用于在 EDS 中建模 SDD 的模拟框架。模拟涵盖整个物理流程，包括目标样品的特征 X 射线发射及其在探测器中的吸收。探测器内产生的电荷载体通过 SDD 的内部电场传播，并测量它们各自的电荷贡献以模拟 EDS 光谱。模拟模型与现有文献和内部实验测量结果进行了比较，在 SDD 调整良好的情况下显示出很强的一致性。讨论了模拟框架的局限性，并探索了进一步的研究以提高准确性和速度。关键词：X 射线光谱、硅漂移探测器、扫描电子显微镜、探测器模拟
通过深度学习技术检测蛮力攻击的强大框架
摘要：在网络环境中对蛮力威胁的精确识别引起了相当大的关注。它强调了新方法的需求，因为现有方法通常会导致许多错误的警报，并在实时威胁检测中延迟。为了解决这些问题，本研究提出了一个新颖的入侵检测框架，该框架利用深度学习模型，以更准确，有效地检测蛮力攻击。该框架的结构包括使用CSE-CICIDS2018数据集在研究开始时执行的数据收集和预处理组件。设计体系结构包括数据收集和预处理步骤。采用特征提取和选择技术来优化模型培训的数据。此外，在构建模型后，从功能选择中从数据中提取了各种属性，将在培训中使用。然后，建造深度学习算法的多个体系结构，其中包括人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型。评估结果表明，CNN和LSTM的精度分别达到99.995％和99.99％。它展示了其检测网络流量中复杂攻击模式的能力。表明CNN网络获得了最佳结果，测试时间为9.94秒。这将CNN作为一种有效的方法确定，可以迅速达到高精度。相比，我们在解决它们的弱点的同时超过了当前方法的准确性。这些发现与CNN在蛮力攻击检测框架中的有效性是一种更准确，更快的替代方案，从而提高了实时检测网络入侵的能力。
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。
与手动评估相比
目的：在这项概念验证研究中，我们提出了一种新的方法，用于将泡沫的数字量化（优先表达的黑色素瘤抗原）作为诊断辅助，以区分良性和恶性黑素细胞病变。所提出的方法利用了Prame和Sox10的免疫组织化学虚拟双核染色来精确识别感兴趣的黑素细胞细胞，该细胞与数字图像分析相结合以量化词点。方法：我们的研究包括10种化合物Nevi，3个Halo Nevi和10个黑色素瘤。组织载玻片用泡沫染色，扫描，盖玻璃玻璃玻璃玻璃，用Sox10染色，再次扫描，最后进行数字分析。使用标准的定位系统，将数字定量的核索引与皮肤科医生的手动定性评估进行了比较。结果：数字量化的核索引的灵敏度为70％，特异性为100％，用于将黑色素瘤与良性病变分离。手动定性核得分的灵敏度为60％，特异性为100％。使用ROC-Analyses比较两种方法，我们的数字定量方法（AUC：0.931，95％CI：0.834; 1.00，SD：0.050）与手动定性方法（AUC：0.877，95％CI：0.725：0.725; 1.725; 1.00，SD：0.725; 1.00; 1.00; 1.00; 0.078：0.025;结论：我们发现，我们的新型数字定量方法至少在将病变分类为良性或恶性的情况下与当前的手动定性评估一样精确。我们的方法具有成为操作员独立，客观和可复制的优势。此外，我们的方法可以轻松地在已经数字化的病理部门中实施。鉴于队列的大小很小，要进行更多的研究来验证我们的发现。
智能电动汽车充电基础设施中的计算机视觉应用
摘要。该研究检查了将计算机视觉技术用于智能电动汽车（EV）充电基础设施的使用。目标是提高电台功能，最大化资源使用情况并增强用户体验。对充电站的数据进行检查表明其能力和功能存在差异。某些车站可以同时处理更多的汽车，因为它们具有较高的功率输出和许多充电连接。车辆识别数据说明了计算机视觉精确识别各种电动车辆类型的功效，从而优化身份验证程序以进行有效充电。对充电会话数据的分析揭示了会话之间能源使用和持续时间的差异，强调了充电实践对充电站利用的影响。对使用的检查揭示了电台之间的会话和能量使用量的差异，这突出了对基础设施的自适应管理解决方案的需求。百分比变更研究证明了资源使用的波动模式，强调了对灵活资源分配技术的需求。结果强调了计算机视觉可能对提高电动汽车充电基础设施的效率和灵活性产生的重大影响。该研究强调了优化资源分配，改善各种情况的算法以及应用自适应解决方案的重要性，以实现充电基础架构的最佳管理。本质上，这项研究有助于进一步了解计算机视觉如何有助于智能电动汽车充电系统的发展。它为提高基础架构的效率并丰富了电动移动性领域的用户体验提供了宝贵的见解。