无人驾驶航空公司（UAV）成功地在许多应用领域中使用，例如军事，安全，监测，应急援助，旅游，农业和林业。本研究旨在从UAV获得的高分辨率图像自动在Siirt University Campus上的指定区域中计算树木。使用Adobe Photoshop的照片合并工具在地面站缝合在30米高的图像上获得的20％重叠。通过施加3x3中值和平均过滤器，将所得图像分别被释放并平滑。在某些区域生成由UAV捕获的空中图像的正极图之后，在这些地图上的不同对象的边界框标记在HSV（色调饱和值），RGB（红色绿色蓝色）和灰色的方式中标记。生成培训，验证和测试数据集，然后已经评估了使用各种机器学习算法与树检测相关的分类成功率。在最后一步中，通过获取实际的树编号来建立地面真理模型，然后通过将参考地面真理数据与所提出的模型进行比较来计算预测性能。认为已经为使用预定区域中的MLP分类器获得的平均精度率为87％的平均精度率已经实现了显着的成功。

The application of combinatorial optimization problems to solving the problems of planning processes for industries based on a fund of reconfigurable production resources is considered. The results of their solution by mixed integer programming methods are presented.

The prediction of pancreatic ductal adenocarcinoma therapy response is a clinically challenging and important task in this high-mortality tumour entity. The training of neural networks able to tackle this challenge is impeded by a lack of large datasets and the difficult anatomical localisation of the pancreas. Here, we propose a hybrid deep neural network pipeline to predict tumour response to initial chemotherapy which is based on the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) score, a standardised method for cancer response evaluation by clinicians as well as tumour markers, and clinical evaluation of the patients. We leverage a combination of representation transfer from segmentation to classification, as well as localisation and representation learning. Our approach yields a remarkably data-efficient method able to predict treatment response with a ROC-AUC of 63.7% using only 477 datasets in total.

上印度河盆地喜马拉雅山为2.7亿人和无数的生态系统提供水。然而，在这一领域，降水是水文建模的关键组成部分。围绕这种不确定性的关键挑战来自整个盆地降水的复杂时空分布。在这项工作中，我们提出了具有结构化非平稳核的高斯过程，以模拟UIB中的降水模式。先前试图在印度库什karakoram喜马拉雅地区量化或建模降水的尝试通常是定性的，或者包括在较低分辨率下无法解决的粗略假设和简化。这项研究也几乎没有错误传播。我们用非平稳的Gibbs内核参数为输入依赖性长度尺度来解释降水的空间变化。这允许后函数样品适应印度河地区不同基础地形所固有的不同降水模式。输入依赖的长度尺寸由带有固定平方 - 指数内核的潜在高斯过程控制，以使功能级别的超参数平稳变化。在消融实验中，我们通过证明其对空间协方差，时间结构和关节时空重建的能力来激励所提出的内核的每个组成部分。我们通过固定的高斯工艺和深度高斯工艺进行基准测试模型。

本文讨论了一种识别蜂窝块片段轮廓的算法。显示了OpenCV库的现成功能的不适用性。考虑了两个提出的算法。直接扫描算法在二值化图像中找到极端的白色像素，它充分适用于产品的凸形形状，但在凹形区域和产品的空腔中找不到轮廓。为了解决这个问题，提出了一种使用滑动矩阵的扫描算法，其在任何形状的产品上正常工作。