q9r0s的博客

本文提出了一种基于深度学习卷积神经网络（CNN）的油棕树检测与计数方法，旨在解决传统人工计数方法劳动强度大、准确性低以及现有技术方法在复杂场景下性能不足的问题。通过使用高分辨率遥感图像和无人机图像，结合CNN模型训练与优化，实现了高精度的油棕树检测与计数，并构建了用户友好的应用程序，提高了检测效率和实用性。实验结果表明，该方法在不同树况下均表现出较高的准确率，尤其在处理拥挤树木时优势明显。

本文介绍了一种基于高斯辅助的心电图心室搏动分类方法，结合新的分割方法和自动聚类方法，对QTDB和MIT-BIH AR两个心电图数据库进行了性能评估。该方法通过预处理、分割、模板提取、高斯参数估计等步骤，实现了对心电图信号的高效分类。实验结果表明，该方法在MIT-BIH数据库的心室搏动分类中表现出较高的灵敏度和阳性预测值，在QTDB数据库的患者特定分类中也取得了良好的准确率。

本博客探讨了深度学习技术在眼科图像分析和心电图（ECG）信号处理中的应用。在眼科领域，比较了多种卷积神经网络模型，其中ResNet152在眼底图像数据集上表现出色，测试准确率达到87%。在心电图分类方面，提出了一种基于高斯参数字典的新方法，在心室搏动分类上取得了显著的改进，提升了诊断的准确性和效率。文章还讨论了未来发展方向，包括模型优化、多模态数据融合和知识驱动方法的应用，以推动深度学习在医疗领域的进一步发展。

本博文探讨了深度学习在新生儿疼痛面部检测和青光眼视网膜图像分析中的应用。新生儿疼痛检测系统结合面部几何形状和局部二值模式（LBP）算法，通过支持向量机（SVM）实现高准确率的疼痛分类。而在青光眼分析中，基于VGG16和ResNet152的模型结合预处理技术和超参数优化，有效提升了青光眼图像分类的准确率。研究展示了深度学习技术在医疗诊断中的潜力，为新生儿护理和眼科疾病的早期检测提供了有力的技术支持。

本文介绍了左心室自动定位和新生儿面部疼痛检测技术，探讨了它们在医学领域的应用价值与意义。左心室自动定位技术通过CHT模型实现了较高的定位准确率，为心脏疾病诊断提供了可靠支持；新生儿面部疼痛检测技术则利用面部特征提取和分类算法（如SVM、随机森林等），实现了对新生儿疼痛的高准确率检测，为新生儿健康管理和医学发展提供了新的解决方案。文章还分析了两项技术的优势、应用前景、面临的挑战及未来发展方向。

本博客探讨了深度学习在两个不同领域的应用：面部表情识别和医学图像分析中的左心室自动定位。在面部表情识别方面，研究利用Google Colaboratory的云服务器快速训练模型，结合EarlyStopping和数据增强技术，取得了较高的准确率和良好的泛化能力，展现了其在安全系统和人机交互中的应用前景。在左心室自动定位研究中，提出了一种基于圆形Hough变换的方法，实现了对心脏磁共振图像中左心室的快速检测，为心脏疾病诊断提供了有效支持，同时也指出了心尖切片检测准确率低的改进方向。两种研究共同体现了深度学习在图

本博文介绍了一种基于深度学习的实时面部表情识别方法，结合卷积神经网络（CNN）和数据增强技术，旨在从视频流数据中准确识别十种面部表情。研究创新性地增加了三种新的表情类别（嘲笑、思考和眨眼），并利用数据增强技术扩展数据集，提高模型的泛化能力。文章详细阐述了CNN模型架构、数据收集与预处理流程，以及系统实现方式，并通过实验验证了模型的性能与应用价值。该系统在安全监控和人机交互等领域具有潜在的应用前景。

本研究提出了一种基于深度学习的脑部肿瘤检测方法，利用定制化的卷积神经网络（CNN）模型对脑部MRI图像进行分类和检测。通过在Kaggle数据集D1和D2上进行实验，并采用数据预处理、数据增强和10折交叉验证技术，模型在验证集上分别取得了平均99.22%和99.43%的准确率。研究结果表明，该方法在脑部肿瘤分类任务中具有优异的性能，并与其他先进技术进行了对比验证其优越性。未来研究将关注模型性能优化、肿瘤分割扩展及临床应用验证。

本文探讨了医学数据处理与疾病检测模型的构建，重点分析了慢性肾病（CKD）和脑肿瘤的检测方法。研究涵盖了数据预处理技术（如主成分分析PCA和合成少数过采样技术SMOTE），以及多种机器学习分类器（包括支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯等）的应用。通过实验比较，随机森林（RF）在CKD检测中表现最佳，而深度神经网络（DNN）在脑肿瘤MRI数据检测中取得了优异的结果。文章还总结了关键技术的优势与挑战，并提出了未来研究方向，如数据集扩展、先进模型探索和多模态数据融合等，旨在提升疾病检测的准确性与可靠性。

本博客主要介绍了氧化微腔在紫外线检测中的研究结论及其在不同氧化条件下的光学特性变化。此外，还探讨了慢性肾病（CKD）的检测研究背景与方法，通过结合深度神经网络和统计方法对UCI CKD数据集进行预处理，并使用多种机器学习分类器进行分析，最终发现随机森林分类器的准确率达到98.5%。研究为CKD的早期检测提供了一种有效的解决方案，并展望了未来优化模型和临床应用的方向。

本文介绍了多频段天线设计与智能医疗无线系统的开发与应用。多频段天线包括超宽带环形天线和四频段环形天线，分别通过优化接地设计和分形结构实现高性能带宽。智能医疗系统基于指纹识别和无线通信技术，构建了多用户护士呼叫系统与电子公告板，提高了医院服务的安全性和效率。系统核心硬件包括Arduino Uno、指纹传感器和nRF24L01无线模块，实现了便捷的身份验证和远程通信功能。

本文探讨了三项关键技术：低成本事故检测原型、水滴形分形贴片天线以及多频段和超宽带微带天线。低成本事故检测系统通过快速响应和本地通信，为交通和公共安全提供保障；水滴形分形贴片天线在太赫兹频段展现出优异性能，适用于通信与传感领域；三频段、四频段及超宽带微带天线则满足未来无线技术对小型化和宽带的需求。这些技术的发展将推动交通、通信和传感领域的持续进步。

本文介绍了一种低成本事故检测原型（LCADP），专门用于车辆自组织网络（VANET）环境下的道路安全应用。该原型结合了Arduino UNO、XBee无线模块、力敏传感器（FSR）和GSM通信技术，能够在事故发生时快速检测并传输警报信息至紧急响应服务（ERS）。文章详细阐述了原型的设计思路、硬件配置、算法逻辑以及其在成本、数据速率和安全性方面的优势。LCADP为发展中国家及低收入地区提供了一种高效、经济的交通事故检测解决方案，具有良好的应用前景。

本文探讨了交通拥堵的成因及其对碳排放和城市生活质量的影响，重点分析了通过减少交通信号灯、升级道路结构和优化路口设计来改善交通流动性的措施。研究结合了定量与定性方法，以问卷调查和实地观察为基础，提出了缓解交通拥堵的具体策略，并展望了未来智能交通系统、绿色出行方式以及区域协同管理的发展方向，旨在推动可持续出行的实现。

本研究围绕出行方式分担概念展开，通过问卷调查和观察方法，结合三角测量法与简单随机抽样，深入分析了公共交通在缓解交通拥堵、减少碳排放及促进可持续发展方面的作用。研究发现，政府和相关组织的承诺对于推动出行方式分担至关重要，而意识、安全、设施及成本等因素对公众理解和接受该概念具有积极影响。研究还提出了加强宣传、优化设施和经济激励等建议，以促进绿色出行方式的发展。

本文探讨了智能技术在农业和交通领域的应用，包括低成本独立智能灌溉系统、提升物联网传感器设备寿命的智能数据包过滤算法，以及出行方式分担在马来西亚交通中的应用。这些技术的应用不仅提高了农业生产的效率和可持续性，还为交通领域带来了减少碳排放和改善环境质量的潜力。文章进一步展望了这些智能技术在农业与交通领域的综合影响与未来发展。

本文探讨了两种技术方法在不同领域的应用：一是射击法与离散化方法在解决特许权使用费问题中的应用，通过三阶段特许权函数与数值技术对比分析，验证了最优控制问题的求解精度；二是基于模糊神经网络（FNN）的低成本独立智能灌溉系统，以孟加拉国为例，解决了传统灌溉用水效率低的问题。研究表明，FNN智能灌溉系统在节水和降低运行成本方面表现优异，具有广泛的应用前景。文章最后对未来研究方向进行了展望，包括平滑值优化、多算法结合、物联网集成及农业数据扩展等。

本文探讨了门诊排队系统与特许权支付问题的解决方案。在门诊排队系统研究中，通过数据收集与模拟分析，发现增加挂号柜台和咨询室能显著减少患者等待时间，其中模拟排队模型2效果最佳。在特许权支付问题研究中，针对非经典最优控制问题，采用射击法结合离散化方法进行求解，旨在获得更精确的最优解。未来的研究方向包括优化模型与算法、拓展实际应用范围，以提升医疗服务效率和经济决策水平。

本研究聚焦于马来西亚医院手术室调度与排队管理系统的优化。在手术室调度方面，采用整数线性规划方法（ILP）构建了高效的周调度方案，并通过AMPL软件验证了模型的可行性，同时提出了周日开放手术室的敏感性建议以进一步提高手术室利用率。在排队管理系统方面，结合排队理论和模拟方法，分析了公立医院门诊患者挂号与咨询的等待时间问题，并提出了增加服务器数量、优化资源分配和调整服务流程等优化建议。研究结果表明，这些优化措施能显著提升医院运营效率，提高患者满意度。

本研究针对马来西亚一家医院的手术室调度问题，采用整数线性规划（ILP）方法构建优化模型，旨在最大化手术室的使用效率。通过对比现有时间表与模型生成的时间表，结果显示新方法能更有效地满足各科室的手术需求。此外，敏感性分析表明，增加手术室的可用时间（如周日开放）可进一步提升调度效果。研究验证了ILP模型在手术室调度中的有效性，为医院资源优化提供了实践参考。

本博文深入探讨了巴株巴辖地区公共交通乘客量的影响因素及马来西亚公立医院手术室调度问题。在公共交通研究部分，分析了客户服务、基础设施、组织系统及停车换乘系统对乘客量的影响，并提出了改进建议。在手术室调度问题中，采用整数线性规划方法构建调度模型，有效提升了手术室使用效率，并提出了未来优化方向。研究结果为提升公共交通服务质量及医院运营效率提供了科学依据和实践参考。

本文探讨了智慧城市中智慧经济与公共交通出行的关键因素及其协同发展潜力。智慧经济通过电子商务、生产力、信息通信技术和创新等元素推动经济增长和转型，而公共交通则在减少污染、缓解拥堵和支持城市可持续发展方面发挥重要作用。两者相辅相成，通过技术创新、资源优化和政策支持，可以共同推动智慧城市的高质量发展。

本文探讨了智能城市中的智能环境和智能经济两个重要组成部分。文章首先介绍了智能环境的建设，包括其对环境监测和多样性改善的作用，并结合Pengerang地区的研究案例，分析了生活质量的重要性。随后聚焦智能经济，探讨了其背景、挑战及概念，并通过调查数据分析了电子商务、生产力、信息和通信技术（ICT）以及创新等关键要素的表现和相互关系。文章还分析了影响智能经济发展的因素，并提出了推动智能经济发展的策略建议，结合实际案例展示了智能经济的成功应用。最终，文章强调了智能经济发展对于城市可持续发展和居民生活质量提升的重要意

本文探讨了智能环境在智慧城市建设中的关键作用，并以彭加兰地区为研究对象，分析了智能环境的核心要素与面临的挑战。文章指出，智能环境包括高品质生活、环境安全、清洁环境、可持续资源管理和灾害应对准备等重要元素。尽管彭加兰在智能环境建设方面取得了一定成果，但仍需应对监管框架不完善、交通压力、资源管理难题和水环境污染等问题。文章建议通过完善立法、推广绿色出行、优化资源管理、加强污水处理等措施推动智能环境发展。未来，智能环境将朝着智能化、可持续化和人性化的方向迈进，助力实现智慧城市的可持续发展目标。

本文围绕智慧人群对智慧城市发展的影响展开研究，明确了智慧人群的概念与构成要素，并通过问卷调查和数据分析考察了特定地区智慧人群的特征。研究发现，宜人性、尽责性、外向性、情绪稳定性和开放性等要素在当地居民中普遍较高，其中宜人性最为突出。文章还提出了智慧人群的培养策略，并结合实际案例和未来发展方向，为智慧城市的可持续发展提供了理论支持和实践参考。

本文探讨了公共交通系统与智能人群对城市发展的影响。通过混合研究方法，分析了公共交通系统的现状问题及改进方向，包括可达性、可靠性及智能化发展。同时，基于五因素模型，研究了智能人群的要素及其对智慧城市发展的推动作用。文章强调，公共交通系统的优化与智能人群的培养相互促进，共同构建更加智能、和谐和可持续的城市未来。

本博文探讨了两个重要领域的研究：一是夜班对医疗实习医生注意力和认知表现的影响，通过3D-MOT测试发现夜班显著降低了实习医生的注意力水平，并增加了安全风险；二是对马来西亚Batu Pahat地区的公共交通系统有效性进行的评估，研究发现提升公交系统的可负担性、安全性和舒适性有助于减少交通拥堵和碳排放。博文还提出了针对医疗实习医生的工作安排优化和疲劳管理策略，以及改善公共交通系统的具体措施，为医疗安全和城市可持续发展提供了实践参考。

本文综述了心电信号分析的计算技术，包括信号波形划分、特征提取和分类方法，并讨论了不同分类器的应用及其性能影响因素。同时，研究了医疗住院医师在长时间工作后的注意力变化，分析值班工作对认知表现的影响，并提出了改善措施，以提升患者护理质量和安全性。

本文综述了脑电信号（EEG）和心电信号（ECG）处理中的关键方法和技术。针对EEG信号，探讨了一种基于经验模态分解（EMD）和功率谱密度峰值频率的IMF选择方法，并比较了多种分类器的性能，结果显示kNN分类器在准确率上表现最佳。对于ECG信号，分析了导数和数字滤波器、变换方法（如小波变换和相量变换）以及机器学习方法的应用，探讨了它们在不同场景下的优缺点和适用性。最后，文章展望了未来EEG和ECG信号处理的发展趋势，包括多模态融合、深度学习的应用以及可穿戴设备的发展，为生物医学信号处理提供了新的思路和方向。

本研究探讨了为素食乳腺癌患者制定科学且经济的菜单规划，以及在EEG信号分析中选择有价值IMF的方法。通过线性规划和整数规划优化菜单，结果表明线性规划在成本和营养平衡方面更具优势。在EEG信号处理中，基于功率谱密度峰值频率的IMF选择方法被证明有效，分类准确率达到70%-86%，为认知活动监测提供了新思路。研究为医疗健康和信号分析领域提供了实用参考。

本博客探讨了针对特殊人群的饮食规划优化方法，重点分析了自闭症小学生和马来西亚素食乳腺癌患者的饮食需求与数学建模解决方案。通过线性规划、整数规划和二进制规划方法，结合Matlab、LPSolve和AMPL等工具，研究实现了满足营养标准且成本最低的菜单规划方案。博客还比较了两种方法的异同，并展望了其在更多人群中的应用潜力。

本研究聚焦于马来西亚自闭症儿童小学饮食规划和宫颈癌风险预测。针对自闭症儿童的饮食问题，利用线性规划、整数规划和二元规划方法构建小数据和大数据模型，以实现满足营养需求、控制成本并提供多样化饮食选择的目标。同时，对宫颈癌风险预测进行了分析，并提出了未来研究的建议。研究为自闭症儿童的饮食优化提供了科学依据，并为相关领域的研究开辟了新方向。

本文基于马来西亚私立医院的数据，运用概率回归分析方法，探讨了女性宫颈癌的主要风险因素。研究表明，年龄和性传播疾病（STDs）是宫颈癌的主要影响因素，并建立了预测女性患癌风险的概率回归模型。研究旨在为医疗机构提供科学依据，帮助女性了解自身风险并采取有效预防措施，同时对未来的宫颈癌防治研究提出了展望。

本研究提出了一种基于双叠层环形谐振器（DDRR）的大肠杆菌检测方法，利用游标原理实现高灵敏度和扩展自由光谱范围。该传感器无需昂贵设备即可检测污染水中的大肠杆菌，具有快速检测、多波长适用性和高灵敏度的优势。通过模拟不同顶部包层情况，验证了DDRR在可见光和近红外波长范围内的卓越性能，为水质监测和食品安全提供了潜在的高效解决方案。

本文探讨了基于混合CNN-LSTM模型的情绪状态判定方法以及双叠层谐振器在大肠杆菌检测中的应用。混合CNN-LSTM模型在情绪识别任务中表现出高准确率，通过结合CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列处理能力，实现了对快乐、悲伤、愤怒和恐惧四种情绪的高效识别。同时，研究还提出了一种新型的大肠杆菌检测传感器——双叠层环形谐振器（DDRR），其具有高灵敏度和分辨率，为快速、准确检测大肠杆菌提供了新思路。文章还分析了模型和传感器的优化方向及应用前景，为相关领域的进一步研究提供了参考。

本研究提出了一种基于生理信号（ECG 和 GSR）的混合 CNN - LSTM 模型，用于更准确地识别情绪状态。通过结合卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和长短期记忆网络（LSTM）对序列数据的处理优势，实现了高效的情绪判定。实验结果表明，该模型在训练集和验证集上分别达到了 100% 和 99.05% 的准确率，优于其他常见的机器学习算法。未来的研究方向包括扩大数据集、优化模型架构、多模态融合以及实际应用探索。

本研究基于八度绘图测试探索人工智能认知工程的新方法，通过分析十位受试者的绘图行为构建时空架构，并提出量化潜意识思维的情绪状态数学模型。研究为模拟人类思维和决策过程提供了组织化的建模框架，为未来人工智能技术的发展提供了理论基础和实践方向。

本博文探讨了深度学习在实时自动考勤系统和认知工程中潜意识思维研究的应用。考勤系统通过增加图像数据和优化模型评估，实现了高达95%的准确率，但仍面临低光照和遮挡物等挑战。认知工程部分通过八项绘画测试揭示潜意识思维的特征，并构建了基于时钟架构的3D数学模型，为理解大脑决策机制提供了新视角。未来研究方向包括多模态识别融合、模型完善和神经科学交叉研究，旨在推动人工智能和人机交互的发展。

本文提出了一种基于深度学习的实时自动考勤系统，通过深度卷积神经网络（DCNN）和VIPLFaceNet等先进技术，结合OpenCV和SeetaFace算法，实现对人员面部的高效识别。系统能够实时处理视频流，自动记录出勤、缺勤、迟到、早退等信息，并存储到ERP数据库中，具有高自动化、高准确性、强实时性和良好适应性的特点。研究还指出了系统在低光照环境下识别的局限性，并提出了未来优化方向，如提升低光照性能、增加识别特征以及系统扩展性改进等。

本文介绍了一种基于混合深度学习方法的孟加拉语社交媒体抑郁文本检测模型。针对孟加拉语社交媒体数据缺乏有效抑郁检测工具的问题，研究提出了结合LSTM、GRU和CNN的深度学习架构，并构建了一个新的孟加拉语抑郁文本数据集。实验表明，该模型在准确率和灵敏度方面表现优异，达到了92.25%的准确率和94.46%的灵敏度，优于传统的机器学习模型和其他深度学习模型。此外，文章还探讨了模型的应用场景和未来改进方向，为孟加拉语社交媒体心理健康分析提供了重要的技术手段。