亚洲巨大的大黄蜂（AGH）出现在华盛顿州，似乎具有生物侵入的潜在危险。华盛顿州收集了公众照片和检测到的昆虫的视频，以进行验证和进一步调查。在本文中，我们分析了使用数据分析，统计，离散数学和深度学习技术来处理数据的数据分析，统计技术来处理数据。首先，我们可视化华盛顿州昆虫的地理分布。然后，我们将昆虫群体调查到今年的不同月和一个月不同的日子。第三，我们采用小波分析来检查AGH的周期性蔓延。第四，我们应用普通微分方程以检查不同自然生长率和反应速度的AGH数字，输出电位传播系数。接下来，我们利用蜂窝自动机结合潜在的传播系数来模拟改变电位传播下的地理差异。要更新模型，我们使用延迟微分方程来模拟人为干预。我们使用检测时间和提交时间之间的时间差来确定延迟时间的时间单位。之后，我们构建一个名为Sheeezenet的轻量级CNN，并评估其分类性能。然后，我们涉及几个非参考图像质量指标，包括NIQE，图像梯度，熵，对比度和Topsis来判断错误分类的原因。此外，我们建立一个随机林分类器，仅基于图像质量来识别正面和阴性样本。我们还显示了该特征重要性并进行错误分析。此外，我们呈现敏感性分析以验证模型的稳健性。最后，我们展示了我们模型的优势和缺点，并得出了结论。

通过卫星摄像机获取关于地球表面的大面积的信息使我们能够看到远远超过我们在地面上看到的更多。这有助于我们在检测和监测土地使用模式，大气条件，森林覆盖和许多非上市方面的地区的物理特征。所获得的图像不仅跟踪连续的自然现象，而且对解决严重森林砍伐的全球挑战也至关重要。其中亚马逊盆地每年占最大份额。适当的数据分析将有助于利用可持续健康的氛围来限制对生态系统和生物多样性的不利影响。本报告旨在通过不同的机器学习和优越的深度学习模型用大气和各种陆地覆盖或土地使用亚马逊雨林的卫星图像芯片。评估是基于F2度量完成的，而用于损耗函数，我们都有S形跨熵以及Softmax交叉熵。在使用预先训练的ImageNet架构中仅提取功能之后，图像被间接馈送到机器学习分类器。鉴于深度学习模型，通过传输学习使用微调Imagenet预训练模型的集合。到目前为止，我们的最佳分数与F2度量为0.927。

为了确保全球粮食安全和利益相关者的总体利润，正确检测和分类植物疾病的重要性至关重要。在这方面，基于深度学习的图像分类的出现引入了大量解决方案。但是，这些解决方案在低端设备中的适用性需要快速，准确和计算廉价的系统。这项工作提出了一种基于轻巧的转移学习方法，用于从番茄叶中检测疾病。它利用一种有效的预处理方法来增强具有照明校正的叶片图像，以改善分类。我们的系统使用组合模型来提取功能，该模型由预审计的MobilenETV2体系结构和分类器网络组成，以进行有效的预测。传统的增强方法被运行时的增加取代，以避免数据泄漏并解决类不平衡问题。来自PlantVillage数据集的番茄叶图像的评估表明，所提出的体系结构可实现99.30％的精度，型号大小为9.60mb和4.87亿个浮点操作，使其成为低端设备中现实生活的合适选择。我们的代码和型号可在https://github.com/redwankarimsony/project-tomato中找到。

在视频中，人类的行为是三维（3D）信号。这些视频研究了人类行为的时空知识。使用3D卷积神经网络（CNN）研究了有希望的能力。 3D CNN尚未在静止照片中为其建立良好的二维（2D）等效物获得高输出。董事会3D卷积记忆和时空融合面部训练难以防止3D CNN完成非凡的评估。在本文中，我们实施了混合深度学习体系结构，该体系结构结合了Stip和3D CNN功能，以有效地增强3D视频的性能。实施后，在每个时空融合圈中进行训练的较详细和更深的图表。训练模型在处理模型的复杂评估后进一步增强了结果。视频分类模型在此实现模型中使用。引入了使用深度学习的多媒体数据分类的智能3D网络协议，以进一步了解人类努力中的时空关联。在实施结果时，著名的数据集（即UCF101）评估了提出的混合技术的性能。结果击败了提出的混合技术，该混合动力技术基本上超过了最初的3D CNN。将结果与文献的最新框架进行比较，以识别UCF101的行动识别，准确度为95％。

大多数杂草物种都会通过竞争高价值作物所需的营养而产生对农业生产力的不利影响。手动除草对于大型种植区不实用。已经开展了许多研究，为农业作物制定了自动杂草管理系统。在这个过程中，其中一个主要任务是识别图像中的杂草。但是，杂草的认可是一个具有挑战性的任务。它是因为杂草和作物植物的颜色，纹理和形状类似，可以通过成像条件，当记录图像时的成像条件，地理或天气条件进一步加剧。先进的机器学习技术可用于从图像中识别杂草。在本文中，我们调查了五个最先进的深神经网络，即VGG16，Reset-50，Inception-V3，Inception-Resnet-V2和MobileNetv2，并评估其杂草识别的性能。我们使用了多种实验设置和多个数据集合组合。特别是，我们通过组合几个较小的数据集，通过数据增强构成了一个大型DataSet，缓解了类别不平衡，并在基于深度神经网络的基准测试中使用此数据集。我们通过保留预先训练的权重来调查使用转移学习技术来利用作物和杂草数据集的图像提取特征和微调它们。我们发现VGG16比小规模数据集更好地执行，而ResET-50比其他大型数据集上的其他深网络更好地执行。

机器学习（ML）是指根据大量数据预测有意义的输出或对复杂系统进行分类的计算机算法。 ML应用于各个领域，包括自然科学，工程，太空探索甚至游戏开发。本文的重点是在化学和生物海洋学领域使用机器学习。在预测全球固定氮水平，部分二氧化碳压力和其他化学特性时，ML的应用是一种有前途的工具。机器学习还用于生物海洋学领域，可从各种图像（即显微镜，流车和视频记录器），光谱仪和其他信号处理技术中检测浮游形式。此外，ML使用其声学成功地对哺乳动物进行了分类，在特定的环境中检测到濒临灭绝的哺乳动物和鱼类。最重要的是，使用环境数据，ML被证明是预测缺氧条件和有害藻华事件的有效方法，这是对环境监测的重要测量。此外，机器学习被用来为各种物种构建许多对其他研究人员有用的数据库，而创建新算法将帮助海洋研究界更好地理解海洋的化学和生物学。

第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

血浆定义为物质的第四个状态，在高电场下可以在大气压下产生非热血浆。现在众所周知，血浆激活液体（PAL）的强和广谱抗菌作用。机器学习（ML）在医疗领域的可靠适用性也鼓励其在等离子体医学领域的应用。因此，在PALS上的ML应用可以提出一种新的观点，以更好地了解各种参数对其抗菌作用的影响。在本文中，通过使用先前获得的数据来定性预测PAL的体外抗菌活性，从而介绍了比较监督的ML模型。进行了文献搜索，并从33个相关文章中收集了数据。在所需的预处理步骤之后，将两种监督的ML方法（即分类和回归）应用于数据以获得微生物灭活（MI）预测。对于分类，MI分为四类，对于回归，MI被用作连续变量。为分类和回归模型进行了两种不同的可靠交叉验证策略，以评估所提出的方法。重复分层的K折交叉验证和K折交叉验证。我们还研究了不同特征对模型的影响。结果表明，高参数优化的随机森林分类器（ORFC）和随机森林回归者（ORFR）分别比其他模型进行了分类和回归的模型更好。最后，获得ORFC的最佳测试精度为82.68％，ORFR的R2为0.75。 ML技术可能有助于更好地理解在所需的抗菌作用中具有主要作用的血浆参数。此外，此类发现可能有助于将来的血浆剂量定义。

手写数字识别（HDR）是光学特征识别（OCR）领域中最具挑战性的任务之一。不管语言如何，HDR都存在一些固有的挑战，这主要是由于个人跨个人的写作风格的变化，编写媒介和环境的变化，无法在反复编写任何数字等时保持相同的笔触。除此之外，特定语言数字的结构复杂性可能会导致HDR的模棱两可。多年来，研究人员开发了许多离线和在线HDR管道，其中不同的图像处理技术与传统的机器学习（ML）基于基于的和/或基于深度学习（DL）的体系结构相结合。尽管文献中存在有关HDR的广泛审查研究的证据，例如：英语，阿拉伯语，印度，法尔西，中文等，但几乎没有对孟加拉人HDR（BHDR）的调查，这缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究，而这些调查缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究。挑战，基础识别过程以及可能的未来方向。在本文中，已经分析了孟加拉语手写数字的特征和固有的歧义，以及二十年来最先进的数据集的全面见解和离线BHDR的方法。此外，还详细讨论了一些涉及BHDR的现实应用特定研究。本文还将作为对离线BHDR背后科学感兴趣的研究人员的汇编，煽动了对相关研究的新途径的探索，这可能会进一步导致在不同应用领域对孟加拉语手写数字进行更好的离线认识。

深度学习目前是机器学习中最重要的分支，在语音识别，计算机视觉，图像分类和医学成像分析中的应用。植物识别是可以使用图像分类通过其叶子识别植物物种的领域之一。植物学家通过亲自检查将大量时间用于识别植物物种。本文描述了一种剖析瑞典叶子和识别植物物种的颜色图像的方法。为了实现更高的准确性，该任务是在预先训练的分类器VGG-19的帮助下使用转移学习完成的。分类的四个主要过程是图像预处理，图像增强，特征提取和识别，这些过程是作为整体模型评估的一部分进行的。 VGG-19分类器通过采用预定义的隐藏层（例如卷积层，最大池层和完全连接的层）来掌握叶子的特征，并最终使用Soft-Max层为所有植物类生成特征表示。该模型获得了与瑞典叶数据集的各个方面相关的知识，其中包含15种树类，并有助于预测未知植物的适当类别，准确性为99.70％，这比以前报告的研究工作高。

系外行星的检测为发现新的可居住世界的发现打开了大门，并帮助我们了解行星的形成方式。 NASA的目的是寻找类似地球的宜居行星，推出了开普勒太空望远镜及其后续任务K2。观察能力的进步增加了可用于研究的新鲜数据的范围，并且手动处理它们既耗时又困难。机器学习和深度学习技术可以极大地帮助降低人类以经济和公正的方式处理这些系外行星计划的现代工具所产生的大量数据的努力。但是，应注意精确地检测所有系外行星，同时最大程度地减少对非外界星星的错误分类。在本文中，我们利用了两种生成对抗网络的变体，即半监督的生成对抗网络和辅助分类器生成对抗网络，在K2数据中检测传播系外行星。我们发现，这些模型的用法可能有助于用系外行星的恒星分类。我们的两种技术都能够在测试数据上以召回和精度为1.00的光曲线分类。我们的半监督技术有益于解决创建标签数据集的繁琐任务。

由于肿胀和病态增大，人体组织中组织的异常发育被称为肿瘤。它们主要被归类为良性和恶性。大脑中的肿瘤可能是致命的，因为它可能是癌性的，因此可以以附近的健康细胞为食并不断增加大小。这可能会影响大脑中软组织，神经细胞和小血管。因此，有必要以最高的精度在早期阶段检测和分类。脑肿瘤的大小和位置不同，这使得很难理解其性质。由于附近的健康细胞与肿瘤之间的相似性，即使使用先进的MRI（磁共振成像）技术，脑肿瘤的检测和分类过程也可能是一项繁重的任务。在本文中，我们使用Keras和Tensorflow来实施最先进的卷积神经网络（CNN）架构，例如EdgitionNetB0，Resnet50，Xpection，MobilenetV2和VGG16，使用转移学习来检测和分类三种类型的大脑肿瘤，即神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体。我们使用的数据集由3264个2-D磁共振图像和4个类组成。由于数据集的尺寸较小，因此使用各种数据增强技术来增加数据集的大小。我们提出的方法不仅包括数据增强，而且还包括各种图像降级技术，头骨剥离，裁剪和偏置校正。在我们提出的工作效率NETB0体系结构中，最佳准确性为97.61％。本文的目的是区分正常和异常像素，并以更好的准确性对它们进行分类。

有效的早期检测马铃薯晚枯萎病（PLB）是马铃薯栽培的必要方面。然而，由于缺乏在冠层水平上缺乏视觉线索，在具有传统成像方法的领域的早期阶段来检测晚期枯萎是一项挑战。高光谱成像可以，捕获来自宽范围波长的光谱信号也在视觉波长之外。在这种情况下，通过将2D卷积神经网络（2D-CNN）和3D-CNN与深度合作的网络（PLB-2D-3D-A）组合来提出高光谱图像的深度学习分类架构。首先，2D-CNN和3D-CNN用于提取丰富的光谱空间特征，然后使用注意力块和SE-RESET用于强调特征图中的突出特征，并提高模型的泛化能力。数据集采用15,360张图像（64x64x204）构建，从在实验领域捕获的240个原始图像裁剪，具有超过20种马铃薯基因型。 2000年图像的测试数据集中的精度在全带中达到0.739，特定带中的0.790（492nm，519nm，560nm，592nm，717nm和765nm）。本研究表明，具有深入学习和近端高光谱成像的早期检测PLB的令人鼓舞的结果。

在本文中，我们探讨了通过深度学习来检测C波段SAR图像中极性低的可能性。具体而言，我们介绍了一个新的数据集，该数据集由Sentinel-1图像组成，分为两个类别，分别代表海上中clo子的存在和不存在。该数据集是使用ERE5数据集作为基线构建的，它由2004年注释的图像组成。据我们所知，这是公开发布此类数据集的第一个数据集。该数据集用于训练深度学习模型以对标记的图像进行分类。该模型在独立的测试集上进行了评估，其F-1得分为0.95，表明可以从SAR图像中始终检测到极性低。应用于深度学习模型的可解释性技术表明，大气方面和旋风眼是分类的关键特征。此外，实验结果表明，即使：（i）由于SAR的宽度有限，该模型是正确的：（ii）特征部分被海冰覆盖，（iii）土地覆盖了显着图像的一部分。通过评估多个输入图像分辨率上的模型性能（像素大小为500m，1km和2km），发现较高的分辨率会产生最佳性能。这强调了使用高分辨率传感器（例如SAR来检测极性低）的潜力，与常规使用的传感器（例如散射计）相比。

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

纯粹后的损害评估对于管理资源分配和执行有效响应至关重要。传统上，这种评估是通过野外侦察进行的，该侦察速度缓慢，危险且艰巨。取而代之的是，在本文中，我们进一步提出了通过卷积神经网络实施深度学习的想法，以便将建筑物的后卫星卫星图像分类为被洪水/损坏或未损坏的。该实验是在2017年哈维飓风之后使用的，该数据集采用了一个包含大休斯顿地区的纯种后卫星图像的数据集进行。本文实施了三个卷积神经网络模型体系结构，并配对了其他模型考虑，以实现高精度（超过99％），（超过99％），，超过99％），（超过99％）加强在殖民后灾难评估中有效使用机器学习。

疟疾是一种威胁生命的疾病，影响了数百万。基于显微镜的薄膜评估是（i）确定疟疾物种和（ii）定量高寄生虫感染的标准方法。通过机器学习（ML）对疟疾显微镜的完全自动化是一项具有挑战性的任务，因为预先准备的滑动在质量和表现方面差异很大，并且伪像通常超过相对较少的寄生虫。在这项工作中，我们描述了一个用于薄膜疟疾分析的完整，完全自动化的框架，该框架应用了ML方法，包括卷积神经网（CNN），该方法在大型且多样化的田间预先准备的薄膜数据集中进行了训练。定量和物种鉴定结果几乎足够准确地满足了耐药性监测和临床用例的混凝土需求。我们将方法和性能指标集中在现场用例要求上。我们讨论了将ML方法应用于疟疾显微镜的关键问题和重要指标。

射频干扰（RFI）缓解仍然是寻找无线电技术的主要挑战。典型的缓解策略包括原点方向（DOO）滤波器，如果在天空上的多个方向上检测到信号，则将信号分类为RFI。这些分类通常依赖于信号属性的估计，例如频率和频率漂移速率。卷积神经网络（CNNS）提供了对现有过滤器的有希望的补充，因为它们可以接受培训以直接分析动态光谱，而不是依赖于推断的信号属性。在这项工作中，我们编译了由标记的动态谱的图像组组成的几个数据集，并且我们设计和训练了可以确定在另一扫描中检测到的信号是否在另一扫描中检测到的CNN。基于CNN的DOO滤波器优于基线2D相关模型以及现有的DOO过滤器在一系列指标范围内，分别具有99.15％和97.81％的精度和召回值。我们发现CNN在标称情况下将传统的DOO过滤器施加6-16倍，减少了需要目视检查的信号数。

随着现代世界中对高度安全和可靠的轻质系统的需求增加，物理上无统治的功能（PUF）继续承诺可轻巧的高成本加密技术和安全钥匙存储。虽然PUF承诺的安全功能对安全系统设计师具有很高的吸引力，但已证明它们容易受到各种复杂攻击的攻击 - 最著名的是基于机器的建模攻击（ML -MA），这些攻击（ML -MA）试图以数字方式克隆PUF行为因此破坏了他们的安全。最新的ML-MA甚至还利用了PUF误差校正所需的公开辅助数据，以预测PUF响应而无需了解响应数据。为此，与传统的PUF储存技术和比较的PUF技术相反，研究开始研究PUF设备的身份验证，并进行了著名的挑战 - 响应对（CRP）的比较。在本文中，我们基于新颖的“ PUF - 表型”概念提出了一个使用ML的分类系统，以准确识别起点并确定得出的噪声记忆（DRAM）PUF响应的有效性作为助手数据依赖数据的Denoisis技术的替代方法。据我们所知，我们是第一个每个模型对多个设备进行分类的人，以实现基于组的PUF身份验证方案。我们使用修改后的深卷积神经网络（CNN）最多达到98 \％的分类精度，并与几个完善的分类器结合使用特征提取。我们还在实验中验证了在Raspberry Pi设备上模型的性能，以确定在资源约束环境中部署我们所提出的模型的适用性。