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World File Search System视觉识别
基于视觉变压器的图像分类
这项研究通过使用视觉变压器（VIT）体系结构引入了一种创新的图像分类方法。实际上，视力传输（VIT）已成为用于图像分析任务的卷积神经网络（CNN）的有前途的选择，提供可扩展性和提高的性能。Vision Transformer VIT模型能够捕获图像元素之间的全局规定和链接。这导致了特征表示的增强。当VIT模型在不同模型上训练时，它表现出在不同的IMEGE类别中的强大分类功能。VIT直接处理图像贴片的能力而不依赖空间层次结构，简化了分类过程并证明了计算效率。在这项研究中，我们使用TensorFlow提出了Python的启动，以采用（VIT）模型进行图像分类。将使用四类动物，例如（牛，狗，马和绵羊），用于分类。（VIT）模型用于从图像中提取微不足道的特征，并添加分类头以预测类标签。该模型在CIFAR-10数据集上进行了训练，并评估了准确性和性能。这项研究的发现不仅会揭示视觉变压器模型在图像分类任务中的有效性，而且还可以作为解决复杂的视觉识别问题的强大工具的潜力。这项研究通过引入一种新颖的方法来填补现有的知识空白，该方法挑战了计算机视觉领域的传统卷积神经网络（CNN）。虽然CNN是图像分类任务的主要体系结构，但它们在捕获图像数据中的长距离依赖性方面存在局限性，并且需要手工设计的层次层次特征提取。关键字
机器人的交互式视觉任务学习
我们为机器人提供了一个框架，可以通过与人类用户的原位语言互动来学习新颖的视觉识别和任务。先前的方法使用了大型预训练的视觉模型来推断新的对象零射击，或者添加了新颖的概念及其属性和表示形式。我们通过使他们能够学习新颖的概念并与他们解决看不见的机器人技术任务来扩展着专注于学习视觉概念层次结构的方法。为了使视觉概念学习者能够单次解决机器人技术任务，我们开发了两种不同的技术。首先，我们提出了一种新颖的方法，即Hi-viscont（任务的等级视觉概念学习者），该方法将新颖概念的信息扩大到概念等级的父母节点。此信息传播允许层次结构中的所有概念都可以更新，因为在继续学习的环境中教授新颖的概念。其次，我们将视觉任务表示为带有语言注释的场景图，使我们能够对显示的任务零射击的新颖置换。我们提出两组结果。首先，我们将Hi-Viscont与三个域中的视觉问题答案（VQA）上的基线模型（Falcon）进行了比较。虽然在叶片水平概念上是基线模型，但Hi-Viscont平均而言，在非叶概念上取得了9％以上的改善。其次，我们进行了一个人类受试者实验，用户在该实验中教我们的机器人视觉任务。我们将模型的性能与基线猎鹰模型相结合。与基线模型相比，我们的框架可实现33％的成功率指标，对象水平准确度提高了19％。通过这两个结果，我们证明了我们的模型在机器人持续学习环境中学习任务和概念的能力。
手指触摸检测
机器学习是“一个研究领域，它使计算机能够学习而无需明确地进行学习” [11]。机器学习的起源始于康奈尔大学的心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）。基于人类神经系统的机器设计。该机器被称为“ Perceptron”，其目的是识别字母的字母[8]。随着机器学习的领域的增长，可以完成的任务数量也随之增长。例如，对象检测是通过使用机器学习进一步研究，测试和部署的众多任务之一。对象检测是计算机视觉中的视觉识别问题，其目标是在给定图像中找到某些目标类的对象，并为每个对象分配一个相应的类标签。由于近年来基于深度学习的图像分类的成功，它结合了深度学习技术[12]。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。 创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。 在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。 最后，本文将以结论结束。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。最后，本文将以结论结束。
人工智能助力盲人和残障人士打造无障碍厨房
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术，为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器，并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量，并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理，该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量，当重量低于预设阈值时，系统会发出语音提示，通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境，并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面，该系统采用先进的人工智能驱动技术，进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称，从而无需进行视觉识别。此外，基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果，并提供实时语音反馈，从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合，打造出强大且用户友好的解决方案，提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距，使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词：无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。
机器人的交互式视觉任务学习
我们为机器人提供了一个可证明的框架，可以通过与人类用户的原位语言互动来学习新颖的视觉概念和视觉任务。compoter视觉中的先前方法已经使用了大型的预训练的视觉模式来推断新的对象为零，或者添加了新颖的概念及其属性和表示形式。我们扩展了专注于学习视觉概念层次结构的方法，并将这一能力进一步发展，以展示对机器人的新任务解决以及博学的视觉概念。为了使视觉识别学习者能够单发解决机器人技术任务，我们开发了两种不同的技术。首先，我们提出了一种新颖的方法，即Hi-viscont（任务的层次视觉概念学习者），该方法在概念层次结构中向其父节点增强了新颖概念的信息，该信息正在教授。此信息传播允许层次结构中的所有概念都可以更新，因为在不断学习的环境中教授新颖概念。其次，我们将视觉任务表示为带有语言注释的场景图。场景图允许我们创建一个现场的零射击任务零射击的新颖置换。结合了两种技术，我们在一个真实机器人上提出了一个示例，该机器人从与人类用户的原位互动中以一击学习视觉任务和概念，并概括地执行以零射击相同类型的新型视觉任务。我们将与机器人和其他必需的硬件亲自展示我们的工作相互作用的学习管道。如主会议pa的研究所示，我们的系统在正确地解决整个任务的概括方面达到了50％的成功率，基线的表现为17％，而没有任何能力将新颖的任务和概念推广到新任务。
可辩护的空间年度通知-L.A。县消防局
•为什么我收到此通知？您的财产位于林业和Cal Fire FHSZ Viewer（CA.Gov）识别的火灾危害严重性区（FHSZ）内，或者历史上已被洛杉矶县消防局潜在的火灾危害。•什么是非常高，高和中等的火灾危害严重性区域，以及谁决定这些区域。fhszs表明，基于几个因素，包括植被，地形，最恶劣的天气状况，火灾历史，预测火焰长度，燃烧概率和Ember铸造，这可能存在着土地区域的潜在火灾危害。Cal Fire命令将州内的所有土地分类。•消防部门在哪里有权进行可辩护的空间检查？《加利福尼亚公共资源法》 4291（PRC 4291）将检查的要求定义为：“一个拥有，租赁，控制，操作，运营或维护建筑物或建筑物的人，在山区，山区，森林覆盖的土地，灌木丛覆盖的土地，被覆盖的土地，覆盖草皮的土地，被覆盖的土地，覆盖着弗拉姆的材料……”。•我的财产周围没有刷子，为什么要检查？如果您的财产位于指定的FHSZ内，则需要检查。由于Ember铸件，这包括在没有开放土地（本地植被）内的开发内部的结构。•为什么这是我第一次收到此通知？可用的GIS技术和映射程序允许消防部门识别FHSZ中的所有包裹。•何时检查我的财产？在将GIS技术集成到检查计划中之前，通过火灾历史和视觉识别来确定结构。新技术允许更高的准确性，并首次确定了一些结构。根据该物业的位置，检查将于4月开始对沙漠地区，5月1日的内陆地区，以及6月1日的沿海地区。•进行检查时我需要回家吗？您不必回家才能完成检查。•消防部门会与我预约检查我的财产。如果您想预约，请致电您当地的消防局以设置方便的时间。如果您错过了检查，收到了违规并想要其他信息，将会有一个电话号码在“联系电话”框中的检查表格顶部拨打本地站。
使用机器学习的高频交易
副教授 - PG系[M.C.A. ]，印度古吉拉特邦甘帕特大学。 抽象深度学习在我们的生活中起着重要作用。 它已经对癌症诊断，个性化医学，自动驾驶汽车，预测分析和语音识别等领域产生了巨大影响。 在传统学习，分类和模型识别系统中使用的直观手工制作的功能对于大型数据集很有价值。 在许多情况下，根据问题的复杂性，DL还可以克服过去稀疏网络的局限性，以防止有效的训练和空间表示高维训练数据。 深层网络使用具有复杂算法和体系结构的许多单元（深）单元。 本文回顾了几种优化方法，以提高训练准确性并减少训练时间。 我们深入研究了最新深层网络中使用的培训算法背后的数学。 我们描述当前的失败，改进和实现。 该评论还涵盖了不同类型的深度体系结构，例如深卷积网络，深层网络，常规网络，强化学习，差异自动编码器等。 关键字：机器学习算法，优化，人工智能，深度神经网络体系结构，卷积神经网络，反向传播，监督和无监督的学习。 1。 简介深度学习是一种训练计算机和人工智能的机器学习技术。 它是受人脑结构的启发。副教授 - PG系[M.C.A.]，印度古吉拉特邦甘帕特大学。抽象深度学习在我们的生活中起着重要作用。它已经对癌症诊断，个性化医学，自动驾驶汽车，预测分析和语音识别等领域产生了巨大影响。在传统学习，分类和模型识别系统中使用的直观手工制作的功能对于大型数据集很有价值。在许多情况下，根据问题的复杂性，DL还可以克服过去稀疏网络的局限性，以防止有效的训练和空间表示高维训练数据。深层网络使用具有复杂算法和体系结构的许多单元（深）单元。本文回顾了几种优化方法，以提高训练准确性并减少训练时间。我们深入研究了最新深层网络中使用的培训算法背后的数学。我们描述当前的失败，改进和实现。该评论还涵盖了不同类型的深度体系结构，例如深卷积网络，深层网络，常规网络，强化学习，差异自动编码器等。关键字：机器学习算法，优化，人工智能，深度神经网络体系结构，卷积神经网络，反向传播，监督和无监督的学习。1。简介深度学习是一种训练计算机和人工智能的机器学习技术。它是受人脑结构的启发。深度学习起源于人工神经网络（ANN），经过数年的研究和开发，与其他机器学习算法相比，它的发展效率更高[1]。深度学习算法旨在通过基于逻辑模式不断分析数据来绘制与人类相同的判断。深度学习使机器能够处理像人类这样的图像，文本或音频文件，以完成类似人类的任务。为了实现这一目标，深度学习使用了一组称为神经网络的算法集。顾名思义，深度学习涉及将网络层的深入研究，其中包括隐藏的层。 随着人们提取更深入，更复杂的信息。 深度学习是基于迭代学习方法，该方法将机器暴露于大量数据中。 它可以帮助计算机学会识别行为并适应变化。 机器能够学习数据集之间的差异，理解逻辑并在重复接触后做出更好的决策[2]。 [3]中介绍了有关深度学习的审查。 在[3]中提供以下信息：统计模型包含许多层以控制。 使他们能够通过深度学习学习具有不同级别的数据表示。 通过使用这些技术，现代技术已经在许多领域开发，包括视觉识别，语音识别，基因组学，药物顾名思义，深度学习涉及将网络层的深入研究，其中包括隐藏的层。随着人们提取更深入，更复杂的信息。深度学习是基于迭代学习方法，该方法将机器暴露于大量数据中。它可以帮助计算机学会识别行为并适应变化。机器能够学习数据集之间的差异，理解逻辑并在重复接触后做出更好的决策[2]。[3]中介绍了有关深度学习的审查。在[3]中提供以下信息：统计模型包含许多层以控制。使他们能够通过深度学习学习具有不同级别的数据表示。通过使用这些技术，现代技术已经在许多领域开发，包括视觉识别，语音识别，基因组学，药物
使用Chatgpt
深度学习模型的出现彻底改变了人工智能的领域，这是克里兹赫夫斯基等人2012年的胜利。在Imagenet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中的模型[1] [2]。这一突破标志着深度学习在图像和语音识别以及自然语言处理等领域的主导地位。大型语言模型（LLMS）的发展，例如Chatgpt [3]，代表了自然语言处理的显着进步，到2023年，Chatgpt实现了超过1亿个全球用户群。在网络安全的动态场中，不断寻求创新的方法来增强网络防御。llms之类的Chatgpt在各种网络安全领域中发挥了作用，包括安全操作中心（SOC）和教育计划。socs在监视和应对网络事件中起着至关重要的作用，通过整合ChatGPT [4]，可以增强能力。同样，网络安全教育领域也从Chatgpt [5]促进的互动学习经验中得到了好处。但是，网络攻击中LLM的潜在滥用是人们日益关注的领域。LLM（例如ChatGpt）产生令人信服的句子，图像和程序源代码的能力为它们在信息攻击中的概述提供了途径，例如信息收集[6]，网络钓鱼[7]和恶意软件创建[8]。在对称键密码学领域中，LLM在生成密码AES，CHAM [9]和ASCON [10]的程序源代码方面表现出了希望。差异性隐式分析[11]和线性隐性分析[12]在分析对称键块密码方面一直是关键的。最近的研究利用了混合整数线性编程（MILP）和满足能力问题（SAT）来增强这些分析[13] [14] [15] [16] [17] [17] [18]。由于使用MILP或SAT的方法不仅需要密码分析的知识，而且还需要高度编程技能，因此初学者有障碍可以克服。从讨论的观点来看，很明显，Chatgpt-4有可能大大降低密码分析领域的初学者的障碍。通过简化学习曲线，
多心跳数字听诊器
摘要：当今世界，数字医疗仪器对于快速、准确的诊断至关重要。通过将多种功能组合到单个设备中，可以更经济地提供医疗保健，并提供更好的患者护理和医疗效率。该项目描述了一种具有集成血氧仪传感器和声音传感器的经济高效的数字听诊器的开发。听诊器有助于同时监测 spO2（外周氧饱和度）水平和心脏活动。声音传感器将心音转换为电信号，从而能够检测心脏功能异常。这些生命体征的实时数据被传输到将部署在医生手机上的 Web 应用程序中，使他们能够立即访问患者信息。这种创新设备为患者和医护人员提供了一种二合一解决方案，既高效又经济实惠。关键词：听诊器、SpO2、心脏功能、Web 应用程序、监测。简介 监测和聆听心脏和肺部活动对于识别任何异常或与先前列出的两个器官相关的任何疾病的开始至关重要（美国肺脏协会，nd）。在快速发展的医疗领域，对多功能且特别是低成本设备的需求不断增加。集成血氧仪功能的数字听诊器的开发是该领域的一项重大进步。建议的 Multi-Beat 数字听诊器不仅简化了监测 spO2 和心脏活动水平的过程，而且还以非常实惠的成本提高了诊断的速度和可靠性。将此设备链接到可通过医生的智能手机或 PC（个人电脑）访问的移动网络应用程序，将依靠实时图表和高精度数值平滑任何异常视觉识别，即使通过听诊器听到不显眼的声音也是如此。 目标 该项目的目标是创建一种集成血氧仪功能的数字听诊器，以改善对患者的监测和诊断。该项目旨在通过将这些基本任务集成到一个价格实惠的小工具中来简化生命体征评估。这将使医护人员能够更有效地识别和治疗医疗问题。这款尖端工具将提供可通过移动应用程序访问的实时数据，从而促进更快、更明智的医疗选择，以改善患者护理。
Fernando CORINTO 博士
Fernando CORINTO，博士 电气工程教授 都灵理工大学 电子与电信系 Corso Duca degli Abruzzi, 24, 10129 - 都灵 - 意大利 个人简历 Fernando Corinto 分别于 2001 年和 2005 年获得都灵理工大学电子工程硕士学位和电子与通信工程博士学位。他还于 2005 年获得都灵理工大学欧洲博士学位。Corinto 教授于 2004 年荣获玛丽居里奖学金。他目前是都灵理工大学电子与电信系电气工程教授。他的研究活动主要集中在非线性动态电路和系统、复杂/神经网络和用于优化问题的忆阻器纳米技术方面。 Corinto 教授是 2 本书、7 个书籍章节和 150 多篇国际期刊和会议论文的合著者。自 2010 年以来，他担任 IEEE 高级会员。他还是 IEEE CAS 技术委员会“蜂窝纳米级网络和阵列计算”和“非线性电路和系统”的成员。Corinto 教授曾担任 IEEE 北意大利 CAS 分会的副主席。Corinto 教授于 2014-2015 年担任 IEEE 电路和系统汇刊 I 的副主编。自 2015 年 1 月以来，他还担任国际电路理论与应用杂志的编辑委员会和评论编辑。Corinto 教授曾担任 COST Action“忆阻器 - 器件、模型、电路、系统和应用 (MemoCiS)”的副主席。 Corinto 教授于 2013 年和 2017 年担任德累斯顿工业大学德累斯顿高级研究员。Corinto 教授也是慕尼黑工业大学 August-Wilhelm Scheer 客座教授和慕尼黑工业大学高等研究院成员。研究资助 1) 第 12 届科技合作执行计划（2019-2021 年）框架内研究项目“带有振荡神经元和事件驱动突触交叉开关的忆阻器脉冲神经网络用于神经形态视觉识别”的首席研究员。 2) 国家研究项目 PRIN 2007“带有动态开关忆阻器振荡器的模拟计算：理论、设备和应用（COSMO）”的首席研究员，该项目由大学及研究部（MIUR）支持。 3) COST 行动“忆阻器 - 设备、模型、电路、系统和应用（MemoCiS）”副主席http://www.cost.eu/COST_Actions/ict/Actions/IC1401。 4) 2013 - 2015年意大利共和国和韩国科技合作执行计划框架内研究项目“用于神经形态应用的基于忆阻器的混合蜂窝系统”的首席研究员。5) 2015 年法国意大利大学/意大利法国大学 (UFI/UIF) PHC Galilée 2015 项目“使用忆阻器实现复杂网络同步”研究项目的首席研究员。 6) 拉格朗日项目为期两年 (2005/7-2007/6) 研究奖学金 (由 CRT 基金会资助并在 ISI 基金会的科学监督下) 的首席研究员。 7) 2009-2011 年期间 CRT 基金会资助的“用于处理时空模式的纳米电路阵列”研究项目的首席研究员。 8) 2012-2014 年期间 CRT 基金会资助的“用于神经形态计算的局部连接混合系统”研究项目的首席研究员。