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使用机器学习和计算机视觉自动从印刷收据中提取数据
对自动化的追求旨在简化从Au的汽车到AI聊天机器人的日常任务。这样的重复性任务是跟踪业务费用，尤其是在瑞典，公司必须跟踪和宣布所有费用，存储印刷收据几年。现有解决方案通常不足，特别是对于瑞典收据，这些收入需要特定信息，例如税收细节。本研究介绍了一种旨在处理印刷收据的系统，并提取关键信息，包括税收，商人名称，日期和总价。该系统采用计算机视觉，光学字符识别（OCR）和大型语言模型（LLMS）来解决子问题，例如收据本地化，文本提取和文本分类。对系统的性能进行了各种图像质量和子问题的评估。结果表明该系统既快速又准确，这表明高质量的输入图像对于最佳性能至关重要。尽管该系统不是完美的，但该系统可以大大减少从印刷收据中提取信息的时间，从而为企业提供实用的解决方案。
使用图像...
Panimalar Institute of Technology, Chennai -----------------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------------- Abstract-- The visual representations of the inner constituents of body along with the functions of either organs or tissues comprising its physiology are developed in medical imaging..本文提到的系统的目的是检测出血的存在并在检测到其类型的情况下进行分类。ct图像在这里考虑找到出血。进行预处理技术是为了使输入图像适合进一步处理。进行预处理后，图像通过形态操作进行。然后采用分割算法进行分割。绘制了主动轮廓并提取了特征。可以通过医疗援助来查看和解释最终结果。这项研究的结果增加了预测图像出血，然后对其类型进行分类的机会。系统在分类三种类型的出血时的平均准确性被发现为98％。关键词 - CT，脑内出血，硬膜下出血，外部出血，蛛网膜下腔出血，流域算法。
通过 FPGA 实现数字图像处理算法的开发
实时图像处理是实现 IR 4.0 的基本要素之一。数字图像处理技术的快速发展使得医疗保健、交通运输和制造业等领域的各种应用成为可能。人们正在寻求更高性能的图像处理，因为传统的图像处理已不再满足需求。基于 FPGA 的数字图像处理已成为公众的选择之一，因为它具有并行流水线功能，可以缩短处理时间并提高性能。该项目开发了几种数字图像处理算法，包括灰度变换、亮度控制、对比度调整、阈值和反转。它们是数字图像处理中最流行的算法。使用 Microsoft Paint 将彩色输入图像的格式转换为位图格式，然后使用 MATLAB 将其转换为十六进制文件，以便在 FPGA 中读取和写入。使用 ModelSim Altera 和 Intel Quartus II 等平台为数字图像处理算法编写 Verilog HDL。结果，从模拟中获得了五个十六进制文件。输出的十六进制文件在 MATLAB 中进一步处理以生成相应的图像。
由示例指导的生成面部镶嵌
我们提出了一种新型的使用生成对抗网络的新型典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅保留了输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们引入了一种新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨油漆区域边界的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。我们通过实用应用程序对公共Celeba-HQ和FFHQ数据集进行了广泛的评估，这证明了面部涂漆的视觉质量卓越。源代码可在https://github.com/longlongaaago/exe-gan上找到。
对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
生成对抗网（GAN）[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布，因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上，一个分类器作为判别模型，以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成，也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样，由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度，然后对Vanilla Gan及其变体产生，因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性，是从数据中采样的实际图像，而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是，我们可以考虑其他方法，其中之一是Wasserstein-Gan（Wgan），它不训练歧视者（评论家）作为分类器输出
mobilenetv2：大象检测的转移学习
（1）输入图像：模型的输入是大小为32×32×3的图像，其中32×32表示空间分辨率，3表示RGB通道（2）初始卷积层：卷积层应用于提取初始低级特征，例如提取初始低级特征，例如Edges和Tex-ters和Tex-ters。该层之后的输出的大小为16×16×32，其中32是过滤器生成的特征地图数量（3）瓶颈残留块：该体系结构的主要构件是瓶颈残留块。这些块对于特征提取很有效，并形成网络（4）过渡层的骨干：在最终的瓶颈块之后，速溶层进一步调整了特征的维度。输出大小减小到1×1×1290，代表高度连接的空间信息（5）完全连接的层：最后阶段是一个完全连接的层，可将功能映射到输出类概率中。输出大小为1×1×3，对应于带有3个输出类的分类任务
Visual Cot：使用全面的数据集和基准来推进多模式模型
多模式大型语言模型（MLLM）在各种VQA任务中表现出了令人印象深刻的性能。但是，他们通常缺乏可解释性和在复杂的视觉输入中挣扎，尤其是当输入图像的分辨率很高时，或者当有兴趣的区域可以为回答问题提供关键信息时。为了应对这些挑战，我们收集并介绍了包括438K问答对的大规模视觉COT数据集，并用中间边界框注释，突出了突出了回答问题必不可少的关键区域。此外，将大约98k对以详细的推理步骤注释。重要的是，我们提出了一个多转弯处理管道，该管道动态着眼于视觉输入并提供可解释的思想。我们还引入了相关的基准测试，以评估需要特定局部区域识别的情况下的MLLM。广泛的实验证明了我们框架的有效性，并阐明了更好的推理策略。可在此网页上提供可视化的婴儿床数据集，基准和预培训模型，以支持该领域的进一步研究。
利用 Essential AI 设计更智能、更安全的汽车
AKIDA 驱动的智能传感器：范围为 250 至 400 米的智能传感器被放置在车顶、格栅后面、后视镜内以及嵌入在后窗或后挡板中。这些智能传感器实时分析整个数据量大的输入图像，并使用嵌入式 AI 加速器从特定感兴趣区域智能地提取有意义的信息。AKIDA AI 加速器：通过将推理限制在 ROI，AKIDA AI 加速器可帮助 LiDAR 系统更有效地检测移动车辆、行人、动物和物体。此外，智能传感器上的 AKIDA AI 加速器通过最小化发送到嵌入在 ADAS ECU 中的 AI 加速器的推理数据包的大小和复杂性来减少延迟。ADAS ECU：嵌入在 ADAS ECU 中的 AKIDA AI 加速器进一步分析可操作的 LiDAR 推理数据，以精确分类和识别车辆、行人、动物、路牌和物体。通过优化推理数据，AKIDA 消除了对通用 CPU 和 GPU 等计算和能耗密集型硬件的需求，这些硬件会增加 LiDAR 系统的尺寸和重量。
CCCPublications 基于深度学习的语义...
首先，从 BRATS 2013 数据集获取输入图像并进行预处理，使用基于卷积神经网络 (CNN) 的语义分割进行分割，并使用改进的多路径 GoogLeNetCNN 分类器方法进行分类。预处理阶段使用偏差校正滤波进行。提出了一种基于深度学习的 MRI 图像脑肿瘤语义分割方案，以有效地对脑肿瘤进行分类。在这种方法中，采用语义分割进行分割。改进的多路径 GoogLeNetCNN 用于对脑肿瘤进行分类，以对脑 MRI 图像进行分类并将脑肿瘤分为三类（脑膜瘤、垂体瘤和神经胶质瘤）。输入数据集中共有 3064 张 T1 加权对比增强图片，代表 233 名患者。在 MATLAB 中计算了所提出方法的准确度、灵敏度、特异性和精确度估计值。得到的结果表明，预计方法的分类器总体性能达到 99.7% 准确度、100% 灵敏度、99.717% 特异性和 99.06% 精度。结果表明，所建议的系统优于最先进的方法。
使用卷积神经的手写方程求解器...
1个学生，2个学生，3个学生1计算机科学与工程，1 Sreenidhi科学技术研究所，印度城市摘要：由于技术进步，机器学习和深度学习变得越来越重要。手写识别，机器人技术，人工智能以及更多的行业现在正在使用机器学习和深度学习方法。这样的系统需要数据培训，使我们的机器可以学习并做出必要的预测。在这项研究中，证明了具有可观精度为98％的手写方程求解器。它是使用卷积神经网络和某些图像处理技术对手写数字和数学符号进行了训练的。数字0到9的图像，plus和sinus符号（+），手写符号 *构成数据集。为了提取功能，我们将使用轮廓提取。在此项目中，我们使用卷积神经网络构建模型，并训练该模型以评估手工编写的方程式，我们使用数字和操作员手工编写的数据集。给出了手写方程的输入图像，将图像转换为灰色背景，为此，我们使用轮廓提取来获取特征。输出是通过评估方程式