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World File Search System预测图
块状硫化物潜力的预测图...
缺乏全面的块状硫化物潜力图是阻碍 Escambray 地形中块状硫化物勘探和采矿投资和开发的主要因素。为了解决这个问题，新技术和方法被应用于完整的地理勘探数据集，以预测研究区域的潜力。矿床识别标准是基于研究区域和其他地区块状硫化物矿床特征从地理数据集中提取空间证据的基础。使用 Crósta 技术、软件脱叶剂技术和矿物成像技术来检测 Escambray 地形中的褐铁矿和粘土蚀变带。使用面积关联系数对这些技术的结果进行比较，表明矿物成像技术是检测与植被茂盛的地形中的块状硫化物矿床相关的粘土蚀变带的最佳方法。应用河流沉积物样品的主成分分析绘制地球化学异常区。研究了磁场分析信号和第一垂直梯度，以绘制现有地质图中缺少的结构和岩性特征。航空磁数据被证明分别可用于检测镁铁质/超镁铁质和断层/线性构造。为了量化地质特征与块状硫化物矿床之间的空间关联，使用了证据权重法。它产生了具有统计意义的结果，并表明几个地质特征（例如地球化学证据、与断层/裂缝的接近度、与超镁铁质/镁铁质岩的接近度、热液蚀变带和围岩）在空间上与块状硫化物矿床相关。证据权重建模也被证明对该地区进行预测建模是有效的。由此产生的预测图表明，埃斯坎布雷地形约 28% 具有形成块状硫化物矿床的潜力。预测图的预测率至少为 71%。预测图可用于指导该地区的进一步勘探工作。
古巴埃斯坎布雷地形西部块状硫化物潜力的预测制图
缺乏全面的块状硫化物潜力图是阻碍 Escambray 地形中块状硫化物勘探和采矿投资和开发的主要因素。为了解决这个问题，新技术和方法被应用于完整的地理勘探数据集，以预测研究区域的潜力。矿床识别标准是基于研究区域和其他地区块状硫化物矿床特征从地理数据集中提取空间证据的基础。使用 Crósta 技术、软件脱叶剂技术和矿物成像技术来检测 Escambray 地形中的褐铁矿和粘土蚀变带。使用面积关联系数对这些技术的结果进行比较，表明矿物成像技术是检测与植被茂盛的地形中的块状硫化物矿床相关的粘土蚀变带的最佳方法。应用河流沉积物样品的主成分分析绘制地球化学异常区。研究了磁场分析信号和第一垂直梯度，以绘制现有地质图中缺少的结构和岩性特征。航空磁数据被证明分别可用于检测镁铁质/超镁铁质和断层/线性构造。为了量化地质特征与块状硫化物矿床之间的空间关联，使用了证据权重法。它产生了具有统计意义的结果，并表明几个地质特征（例如地球化学证据、与断层/裂缝的接近度、与超镁铁质/镁铁质岩的接近度、热液蚀变带和围岩）在空间上与块状硫化物矿床相关。证据权重建模也被证明对该地区进行预测建模是有效的。由此产生的预测图表明，埃斯坎布雷地形约 28% 具有形成块状硫化物矿床的潜力。预测图的预测率至少为 71%。预测图可用于指导该地区的进一步勘探工作。
255 - 风能与太阳能互补指数... - JNS
本研究旨在确定阿尔巴尼亚发罗拉可再生能源的互补指数。该市的电力供应主要以水力发电为主。近年来，随着负荷需求的增加，利用可再生能源的需求也日益增加，而阿尔巴尼亚优越的地理位置也推动了这一需求。分析不同时间和空间尺度上的风能和太阳能数据对于优化这些能源的发电至关重要。这两种能源之间的互补性可以减少混合系统中对储能的需求。确定最佳互补性可确保持续的能源供应，同时防止生产过剩。通过检查每月平均风速和太阳辐射数据，我们可以预测使用适合该地区的光伏系统和涡轮机的每月发电量。根据太阳能和风能生产的预测图，我们确定了时间、能量和幅度的互补指数。结果表明，它们的生产在一段时间内具有中等程度的同步性，尽管它们并不总是完全互补。
侵入性蓝蟹Callinectes Sapidus热响应
气候变化和全球化的后果之一是在地中海的侵入性蓝蟹Callinectes sapidus最近的扩散。在这项研究中，基于物种代谢反应（测量呼吸率）至较大温度范围的实验研究了肉芽梭菌的热耐受性。基于代谢率，对地中海的当前和期货温度条件进行了热栖息地适用性（THS）图。热性能曲线在40°C下显示CTMAX，在24°C下显示最佳。呼吸速率在12°C和24°C之间增加，并降低至30°C。在最高温度（>至30°C）下，从生物体死亡在40°C死亡之前的32°C观察到呼吸率值的尖锐增加。预测图显示，在所有使用的变暖方案中，整个盆地都显示出适合肉芽梭菌种群维持的条件。未来的情况显示一年中THS的平均增加为+0.2。本研究增加了对肉芽梭菌的生态性能和潜在分布的理解。这些信息将有助于在地中海有影响力的甲壳类动物的风险评估和管理计划的设计和实施。
npj |数字医学
肿瘤内异质性对复发性胶质母细胞瘤的诊断和治疗构成了重大挑战。本研究涉及对每个患者整个病变中组织病理学改变的异质景观的非侵入性方法的需求。我们开发了一种生物知识的神经网络Bionet，以预测两个主要组织基因模块的区域分布：增殖肿瘤（Pro）和反应性/炎症细胞（INF）。Bionet显着胜过现有方法（P <2E-26）。在交叉验证中，Bionet的AUC为0.80（Pro）和0.81（INF），精度分别为80％和75％。在盲试验中，Bionet的AUC为0.80（Pro）和0.76（INF），精度为81％和74％。竞争方法的AUC较低或0.6左右，精度较低或约70％。Bionet的体素级预测图显示了肿瘤内异质性，有可能改善靶向活检和治疗评估。这种非侵入性方法促进了定期监测和及时的治疗调整，突出了ML在精确医学中的作用。
通过空间变化系数占用模型对复杂的物种环境关系进行建模
Occupancy models are frequently used by ecologists to quantify spatial variation in species distributions while accounting for observational biases in the collection of detection-nondetectiondata.However,thecommonassumptionthatasinglesetofregres- sion coefficients can adequately explain species-environment relationships is often unre- alistic, especially across large spatial domains.在这里，我们开发了单物种（即单品）和多种物种（即多变量）空间变化的系数（SVC），以解释空间变化的物种环境关系。我们在层次的贝叶斯框架中采用最近的邻居高斯流程和pólya-gamma数据增强，以产生计算清晰的Gibbs采样器，我们在Spoccupancy R软件包中实现了这些样本。对于多种物种模型，我们使用缩小空间因子维度对具有大量物种（例如，> 10）的有效模型数据集。分层贝叶斯框架很容易使SVC的后验预测图产生，并具有完全传播的不确定性。我们应用我们的SVC模型来量化最大繁殖季节温度与全美21种草地鸟类物种的发生概率之间的关系。共同建模物种通常优于单物种模型，这均显示出与最高温度的物种发生关系的显着空间变异性。在线提供了本文的补充材料。我们的模型与使用大规模监测计划中的检测非探测数据量化物种环境关系特别重要，这些数据越来越普遍回答有关野生生物对全球变化的宏观生态问题的回答。
基于最优卷积神经网络的脑肿瘤检测
引言：肿瘤是当今第二大癌症病因。许多人因癌症而处于危险之中。为了检测脑肿瘤等癌症，医疗部门需要一种快速、自动化、高效和可靠的程序。目的：治疗的早期阶段对于检测至关重要。如果能够准确诊断肿瘤，医生就可以保护患者免受危险。在这个程序中，使用了几种图像处理算法。方法：利用这种方法，无数癌症患者得到了治疗，挽救了他们的生命。肿瘤只不过是不受控制地增殖的细胞的集合。脑衰竭是由脑癌细胞的发展引起的，这些细胞会吞噬健康细胞和组织所需的所有营养。目前，医生会仔细检查大脑的 MRI 图像，以确定患者脑肿瘤的位置和大小。这需要大量时间，并会增加错误的肿瘤检测。结果：肿瘤是不受控制的组织生长。迁移学习可用于检测脑癌。该模型能够预测图片中是否存在癌症，这是其最大的优势。如果存在肿瘤，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。结论：总之，使用 CNN 和深度学习算法识别脑肿瘤已显示出巨大的前景，并有可能彻底改变放射学学科。
材料
摘要：由于切削力过大、表面完整性低和刀具磨损，通过传统金属切削工艺加工用于骨科植入物的钛合金 (Ti6Al4V) 具有挑战性。为了克服这些困难并确保高质量的产品，各行各业都采用线切割电火花加工 (WEDM) 来精确加工形状复杂的钛合金。目标是使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 和非支配排序遗传算法 II (NSGA II) 使 WEDM 加工参数尽可能高效地加工生物相容性合金 Ti6Al4V。创建了一个二次数学模型来表示生产率和质量因子 (MRR 和表面粗糙度)，输入参数包括不同的输入参数，例如脉冲有效 (T on) 时间、脉冲无效 (T off) 时间、峰值幅度 (A) 电流和施加的伺服 (V) 电压。建立的回归模型和相关的预测图提供了一种可靠的方法来预测工艺变量如何影响两个响应，即 MRR 和 SR。研究了四个工艺变量对两种响应的影响，结果表明脉冲持续时间和电压对材料去除率 (MRR) 有重大影响，而脉冲持续时间则影响质量 (SR)。当包含重要的工艺因素时，MRR 和 SR 之间的权衡强调了对可靠的多目标优化方法的需求。利用名为非支配排序遗传算法 II (NSGA II) 的智能元启发式优化方法提供帕累托最优解，以实现高材料去除率 (MRR) 和低表面粗糙度 (SR)。
自动食品识别和卡路里管理...
1人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV）和对象检测之间的关系。。。。。。。。。。。。4 2通过乘以网格单元中存在的ob ject的概率以及在预测和地面真相边界框之间与联合（iou）相交的概率来计算YOLO中的信心评分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3边界框预测图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 4 iou通用公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 5 iou二进制公式（tp = true straine，fn = false n = false and and fp =假阳性。）6 6 YOLO架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 7边界盒坐标损耗包含对象的网格单元。。。。。。。。。。。7 8包含对象的网格单元的边界框宽度和高度损失。。。。。。。。7 9包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。。。7 10不包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。7 11分类损失在网格细胞中存在对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 12目录结构，用于组织食物图像及其相应的标签，用于在Yolo模型中进行训练，验证和测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 13各种食物类别的yolov5对象检测的精确构态曲线。。17 14 F1分数曲线Yolov5对象在各种食物类别上检测。。。。。。。。。17 15 Yolov5损失曲线和关键指标（精度，召回和地图）在时期。。。18 16混淆矩阵说明了Yolov5模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 17各种食物类别的yolov6对象检测的精确构度曲线。19 18 F1分数曲线Yolov6对象检测各种食物类别。。。。。19 19 Yolov6损失曲线和关键指标（精度，回忆和地图）。。。20 20混乱矩阵说明了Yolov6模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 21各种食物类别的yolov7对象检测的精确构度曲线。。21 22 22 F1分数曲线在各种食物类别上检测。。。。。。。。。21 23 Yolov7损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）在时期。。。。22 24混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 25在各种食物类别上用于yolov8对象检测的精确构度曲线。。23 26 F1在各种食物类别上检测Yolov8对象检测的得分曲线。。。。。。。。。23 27 Yolov8损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）。。。。24 28混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 29 YOLO模型的比较：检测速度和训练时间。。。。。。。。。。26 30跨关键评估大会的YOLO模型的全面绩效比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 31用户帐户注册提示用户输入其个人信息和健康数据以进行个性化卡路里跟踪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 32登录页面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 33带有输入接口的主页，具有使用设备相机捕获图像或从设备存储中上传现有图像的选项。。。。。。。。30 34卡路里跟踪页面，显示每日卡路里限制，当天消耗卡路里，详细的食物日志以及每月的日历，突出显示每日卡路里的摄入量。。。。31