XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别方法
使用新的基于注意力的深卷积神经网络的实时交通标志识别方法
摘要：汽车行业中的人工智能（AI）允许汽车制造商通过整合AI驱动的高级驾驶员辅助系统（ADAS）和/或自动化驾驶系统（ADS）（例如Traffiffififififient识别（TSR）系统），从而为智能和自动驾驶汽车提供智能和自动驾驶汽车。现有的TSR解决方案集中在他们认识的某些标志上。出于这个原因，提出了一种TSR方法，其中涵盖了更多的道路标志类别，例如警告，监管，强制性和优先符号，以构建一个智能和实时系统，能够分析，检测和分类为正确类别。提出的方法基于对不同的特征符号检测（TSD）和Traffim符号分类（TSC）的概述，旨在在准确性和处理时间方面选择最佳的特征。因此，提出的方法将HAAR级联技术与深CNN模型分类结合在一起。开发的TSC模型在GTSRB数据集上进行了培训，然后在各种路标上进行了测试。所达到的测试精度率达到98.56％。为了提高分类性能，我们提出了一个新的基于注意力的深卷积神经网络。由于获得的测试准确性和F1测量率分别达到99.91％和99％，因此所达到的结果比其他符号分类研究中存在的结果更好。在Raspberry Pi 4板上评估并验证了开发的TSR系统。实验结果证实了建议的方法的可靠性。
基于Kinect的手势识别方法的概述
机器人技术取得了重大进展，使机器人能够自主规划路线[1]并在医学上与人类互动[2]，教育[3]和救援行动[4]。通过语音和手势控制机器人是最自然的互动方式[5]，因为人类每天使用这些方法。使用手势的控制可以使用视觉传感器[6]，肌电图方法（跟踪人体肌肉收缩[7]），采用触摸屏，加速度计或其他传感器[8]来实现。本文概述了使用Kinect传感器在机器人技术中的手势控制实现。kinect最初是用于游戏的Microsoft运动控制器，它使用计算机视觉方法进行基于手势的控制。后来Microsoft启用了使用软件开发套件的自定义应用程序开发[9]。本研究总结了有关机器人技术中Microsoft Kinect使用的信息，比较了不同的手势识别方法的准确性，并强调了Kinect在各种任务中的潜伏期。
DNA条形码作为植物识别方法
1化学系，伊奥尼纳大学有机化学和生物化学部，45110 IOANNINA，希腊2植物分子生物学实验室，农业作物生产和农村环境系，沙质大学，38446 Magnesia，38446 Magnesia，Greece 3 Intersied Instute of Applied Biosciences（erteried 7）希腊塞萨洛尼基4农村经济局，埃皮鲁斯地区，45221 IOANNINA，希腊5号，植物和食品科学系55221，巴里大学（Dispa），巴里大学，巴利大学70126，意大利70126，意大利6实验室6个发育生物学和分子神经生物学系实验室。希腊的亚历山大罗普利斯； mgrigor@mbg.duth.gr 7分子法规和诊断技术实验室，分子生物学与遗传学系，德拉斯民主分子大学，68100 Alexandroupolis，希腊8号，81440 Myrina Incustling and Intuctuntion of Materion and Incuption Intuctuntion of Food Science and Nutrition，Intuction Intuctiant of Food Science and Nutrition，Intuction Instuntial Instuntial Instuntion of Intunity Institution of Intuntical and Instuntion inst Instuction of Intunity Instuntion 4希腊Ioannina *信件：atzakos@uoi.gr;电话。： +30-26510-08387
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
可减少用户校准负担的强大肌电模式识别方法：挑战和未来
肌电模式识别（MPR）已演变为一项广泛用于控制肌接口（MI）设备（如假肢和矫形机器人）的技术。当前的MIS不仅能够对假肢的多元自由控制，而且还具有消费电子产品的巨大潜力。但是，肌电信号的非平稳随机特征构成了挑战，从而在诸如电极移动和切换新用户之类的实际情况下导致性能退化。常规误差通常需要细致的校准，对用户造成重大负担。为解决校准过程中用户挫败感，研究人员致力于确定减轻这种负担的MPR方法。本文将基于数据分布变化和基于动态数据类别的校准负担负担的常见场景分类。然后进一步研究并总结了用于减轻用户校准负担的流行强大的MPR算法。我们将这些算法分为基于数据操纵，特征操纵和模型结构。并描述了每种方法适用的情况以及校准所需的条件。最后，本次审查以强大的MPR以及其余的挑战和未来的机会的优势结束。
研究论文：基于小波卷积神经网络和支持向量机的混合脑电情绪识别方法
方法：本文提出了一种基于从小波 CNN（WCNN）加权层提取的深度特征和多类支持向量机（MSVM）的混合方法来提高从脑电图（EEG）信号中识别情绪状态的能力。首先，使用连续小波变换（CWT）方法对 EEG 信号进行预处理并将其转换为时频（TF）颜色表示或尺度图。然后，将尺度图输入到四个流行的预训练 CNN，AlexNet、ResNet-18、VGG-19 和 Inception-v3 中进行微调。然后，将每个 CNN 中的最佳特征层用作 MSVM 方法的输入，以对效价-唤醒模型的四个季度进行分类。最后，使用与受试者无关的留一受试者排除标准在 DEAP 和 MAHNOB-HCI 数据库上评估所提出的方法。
构建利用多脑区 GLCM 特征和机器学习技术的精神分裂症识别方法
摘要：准确诊断精神分裂症是一种复杂的精神疾病，对于有效管理治疗过程和方法至关重要。各种类型的磁共振 (MR) 图像都有可能作为精神分裂症的生物标志物。本研究旨在通过结构 MR 图像对精神分裂症患者和健康对照者大脑双侧杏仁核、尾状核、苍白球、壳核和丘脑区域可能出现的纹理特征差异进行数值分析。为此，使用机器学习方法对从右脑、左脑和双侧大脑的五个区域获得的灰度共生矩阵 (GLCM) 特征进行分类。此外，还分析了这些特征在哪个半球更具特色，以及 Adaboost、Gradient Boost、eXtreme Gradient Boosting、随机森林、k-Nearest Neighbors、线性判别分析 (LDA) 和朴素贝叶斯中的哪种方法具有更高的分类成功率。检查结果显示，左半球这五个区域的 GLCM 特征在精神分裂症患者中的分类性能优于健康人。使用 LDA 算法，在健康和精神分裂症患者中，分类成功率为 100% AUC、94.4% 准确率、92.31% 灵敏度、100% 特异性和 91.9% F1 得分。因此，这表明五个预定区域而不是整个大脑的纹理特征是识别精神分裂症的重要指标。
研究文章是一种听觉诱发磁场的新识别方法
摘要：本文将条件令牌（CT）定义为具有特定条件的令牌，并提出了其在智能合约中操作的使用功能，以便可以在公共区块链中部署。如果CTS被交换为/同等的货币，那么所有条件均已实现，即所需的履行和义务/权利。在使用中，义务类型的CT可以用作可划分的抵押贷款，也可以用作应收账款，应付账款和凭证的代表。虽然权利类型的CT可以用作可分开的固定收入债券或投资工具。因此，可以将两种类型的CT与匹配的方法集成在一起，因此可以在分散率的任何类型的对等（P2P）系统中使用，例如众筹和P2P贷款。本文应用了这个新模型来解决供应链财务的复杂问题。对于可行性，本研究得出结论是CT是“ Verdinglichung obsigatorischer rechte”，而在成本和收益方面，CTS比当前的公司贷款更好。此外，它还能够将风险转移给其他投资者。在实施方面，本文提出了一个系统框架，并完成了系统概念证明。
新型抗疟药物的现有和新兴靶标识别方法
疟疾仍然是全世界最常见的传染病之一，世界 40% 以上的人口生活在疟疾流行地区（世界卫生组织，2021 年）。2020 年，疟疾病例超过 2 亿，死亡人数超过 60 万，主要由两种疟原虫引起，即恶性疟原虫和间日疟原虫（世界卫生组织，2021 年）。其中，恶性疟原虫占人类感染病例的 90% 以上，是全球沉重的健康负担。这些病例对发展中国家的影响尤为严重，19 个非洲国家和印度承担了 85% 的疟疾负担。此外，大多数死亡病例发生在 5 岁以下儿童中。疟疾预防工作的成功与否参半。使用杀虫剂处理过的蚊帐可有效降低寄生虫患病率和儿童死亡率，并已成为疟疾控制计划的核心内容（Pryce 等人，2018 年）。然而，疫苗的研发取得了有限的成功，最近批准的 RTS,S 疫苗 (Mosquirix ™) 显示出有限的效果，使儿童临床疟疾发病率降低了 26-38%（Morrison，2015 年）。由于缺乏高效疫苗，疟疾管理目前依赖于小分子抗疟药物，这些药物可以快速有效地治疗活动性
以航空公司为例，使用提示列表提出风险识别方法
摘要：风险管理和安全是经常被提及的主导话题，尤其是在这个时期。安全管理系统 (SMS) 基于风险管理，航空运输以及其他运输方式都需要实施风险管理。事实上，乘客和工作人员的安全是每家航空公司的首要任务，这些人会面临一些常见的风险。风险识别对于成功的风险管理至关重要，因为只有识别出的风险才能得到管理。根据对已发布的框架和标准的研究，设计了一种风险识别方法，使用了一份按逻辑顺序排列的风险清单，这些风险与典型的航空活动以及该方法所处的特定环境有关。提示列表是根据背景分析编制的，该分析侧重于内部和外部背景，并以此为基础确定提示列表的结构，以便可以根据各种标准将风险从列表转移到风险登记册，以便进一步处理。该清单包含来自多个领域（经济、生态、社会、个人、商业、营销等）的风险。提示列表本身的设计还包括对其编制、使用和更新方法的提议。