XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自动识别
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 未来的人工智能 和Ledclinical longt5booksum，Ledbooksum，Ledlegal，Bartcnn，报告：评估GPT3Davinci，AI辅助radiologic
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
空军理工学院 - DTIC
目录 页码 摘要………………………………………………………………………………………...iv 致谢……………………………………………………………………………………………………...…v 目录…………………………………………………………………………………………vi 图表列表……………………………………………………………………………………...viii 表格列表…………………………………………………………………………………………...ix I. 简介………………………………………………………………………………….1 背景………………………………………………………………………………………1 问题陈述……………………………………………………………………………….2 研究问题……………………………………………………………………………….3 调查问题………………………………………………………………………………..3 研究目标………………………………………………………………………………4 研究范围和局限性……………………………………………………………………4方法论……………………………………………………………………………………..5 总结……………………………………………………………………………………6 II.文献综述…………………………………………………………………………8 介绍………………………………………………………………………………8 全面资产可视性……………………………………………………………………………….....8 射频识别 (RFID) ……………………………………………………………..21 RFID 在民用工业中的应用……………………………………………………………………31 伊拉克自由行动 (OIF) 补给分配问题………………………………...37 OIF 期间自动识别技术的使用………………………….43 综合…………………………………………………………………………………………45 总结……………………………………………………………………………………..46 III.方法论………………………………………………………………………………47 章节概述………………………………………………………………………………....47 问题陈述………………………………………………………………………….…..47 研究范式………………………………………………………………………….…..48 访谈选择……………………………………………………………………….…….52 访谈问题……………………………………………………………………….54 数据来源/数据分析……………………………………………………………...56 总结……………………………………………………………………………….….63
地面激光扫描 (TLS) 在采矿中的应用
高效处理和管理扫描数据，具有众多优势功能。这些功能包括记录扫描数据、定位和自动识别对象。Scene 专为 FARO Focus3D 和 Freestyle3D 建模扫描仪设计。3DReshaper：3DReshaper 是一款用于 3D 建模和处理点云的多功能软件。由于其在体积计算、网格创建和 CAD 应用中的实际用途，该软件经常用于 3D 建模应用（URL8）。JRC 3D Reconstructor：凭借 JRC 3D Reconstructor 的多功能性和高分辨率，该软件能够处理从各种来源获得的点云和图像。利用其 LineUp 功能，JRC 3D Reconstructor 可以进行无方向扫描和地理定位过程（URL5）。地面激光扫描在采矿领域的应用
革命性自适应电池充电器和...
APTO™技术自动识别您使用的电池类型，然后自动提供定制的充电程序，并告诉您多长时间，直到电池充电并准备就绪。无需按下按钮或选择模式 - 只需将CS ONE连接到任何12V电池，然后只是充电即可。无极性夹具意味着您甚至不需要担心哪个夹在哪里，因此您再也不会建立错误的连接了。夹具也没有火花，所以如果您不小心将它们触摸在一起，请不要担心。使用启用的CTEK应用程序解锁其他功能。选择“重新磨碎”以恢复电池并重新调整电池。选择“醒来”，用于锂电池的电压保护范围，或者将深层铅酸电池恢复活力。选择“供应”将CS One变成有用的12 V供应。您还可以监视充电器传递的电压和AMP。
使用计算机视觉方法对简单摆的振动分析
计算机视觉（CV）的目标是使计算设备能够识别数字图像中的对象或人员。在这项研究中，CV被用于自动识别振动对象的运动和频率。移动相机用于记录简单摆的视频，因为它以固有频率自由振荡。图像是从视频中获得的，该视频将进一步分析以研究摆的运动。通过图像在感兴趣的区域（ROI）应用角度检测算法。绘制了摆bob随时间的函数的位移，并进行了FFT以获得固有频率。可以在三个不同的字符串长度上检测到高达1 Hz的固有频率，记录为〜240 fps。提出的方法是检测振动对象频率的非接触式方法之一。
如何通过机器学习识别网络欺凌
摘要。网络欺凌是一种欺凌的形式，它已经出现，与社交媒体用户的指数增加有关。社交网络为这些欺凌者提供了一个合适的环境，以攻击并在受害者中引起严重的心理问题。为了减轻这些问题，积极的措施对于在传播有害内容之前检测和防止网络欺凌至关重要。考虑到了这一问题，本文提出了一种将TF-IDF与机器学习模型相结合的方法，以自动识别网络欺凌。使用诸如精度和F1评分等指标来评估这些模型，以识别和分类网络欺凌实例。该研究旨在为能够在社交媒体平台上抢先解决网络欺凌的自动化系统的发展做出贡献。
为商业保险经纪人提供人工智能保单检查
借助 Chisel AI，经纪人可以数字化比较不同长度和格式的保险文件（例如新保单、报价单、保险夹和现有保单），以快速识别错误和遗漏。我们开箱即用的屏幕保单清单可在几分钟内识别潜在错误和遗漏，例如缺少背书、限制不正确、地址错误或保费不足，从而无需熟练的知识工作者花费无数时间手动审查冗长而复杂的文件。Chisel AI 的自动化解决方案让员工可以专注于做他们最擅长的事情——提供建议和培养客户关系。易于使用的图形界面允许员工查看调查结果并自动识别不准确之处，并附带注释，这些注释可以下载为摘要 PDF 并共享以便及时解决问题。
果蝇连接组的分层模块结构
图 2. 网络扰动的影响。A. 半脑中的每个突触都有一个置信度分数，表明自动识别它们的机器学习算法的置信度。我们通过排除置信度分数低于某个阈值的突触来扰动网络。扰动网络中每条边的权重都是其原始权重的一小部分；这里显示的是这些权重比的分布。这种扰动导致整体边缘变弱，更高的阈值也会切断更多边缘（在 0.0 的箱中计数）。B. 扰动网络中发现的社区数量与原始网络中的数量相比。灰线表示相等。在更高的分辨率尺度下，随着扰动图变得弱连接，相对于原始网络发现了更多的簇。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 使用深学习相关癫痫 ajnr.a8171.full.pdf 审查引导的集中超声 - 成像MR ... MRI在婴儿早产早期 - 期与年龄脑白质损伤上的MRI 脑肿瘤的癫痫小儿患者，成人的运动和视觉区域以及术前映射和获取和预科 耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论 具有超高分辨率光子的神经血管成像 -
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。