自动图像处理算法可以提高分类异构碳酸盐岩石形态的质量，效率和一致性，可以无缝地处理大量的数据和图像。地质学家面临困难在设定从岩石图像，微计算断层扫描（UCT）或磁共振成像（MRI）中确定岩石物理性质的最佳方法的方向。大多数成功的工作是来自同质岩石，专注于2D图像，较少关注3D并需要数值模拟。目前，图像分析方法会聚到三种方法：图像处理，人工智能和具有人工智能的组合图像处理。在这项工作中，我们提出了两种方法来确定3D UCT和MRI图像的孔隙率：具有图像分辨率的图像处理方法优化高斯算法（IROGA）;高斯随机森林机器学习差异（MLDGRF）启用先进的图像识别方法。我们已经建立了参考3D微型模型和收集的图像以校准Iroga和MLDGRF方法。为了评估这些校准方法的预测能力，我们在3D UCT和天然异质碳酸盐岩的MRI图像上运行它们。我们分别测量了三种行业标准方式的碳酸盐岩的孔隙度和岩性，分别为参考值。值得注意的是，与三种实验测量相比，IROGA和MLDGRF的精度产生96.2％和97.1％的精度为96.2％和97.1％，91.7％和94.4％。我们使用两种方法，X射线粉末衍射和晶粒密度测量测量石灰石和硫铁矿参考值。 MLDGRF生产岩性（石灰石和硫铁矿）卷，精度为97.7％。
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渗透性对天然液的流动性具有显性影响。格子Boltzmann模拟器确定纳米和微孔网络的渗透率。模拟器占据了数百万的流动动态计算，其累积的误差和高耗电量的计算能力。为了有效且始终如一地预测渗透性，我们提出了一种形态学解码器，从3D微型计算机层面扫描和核磁共振图像中提出了机器学习的平行和串行流量重建。对于3D视觉，我们将可控可测量的卷引入新的监督分段，其中一组独特的体素强度对应于晶粒和孔喉部尺寸。形态解码器以新颖的方式贬低并汇集形态边界以产生渗透性。形态学解码器方法由五种新方法组成，其中描述了本文，这些新方法是：（1）几何3D渗透率，（2）机器学习引导3D特性识别岩石形态，（3）3D图像特性集成模型的渗透率（4）MRI渗透成像器，（5）形态解码器（整合其他四个新颖过程的过程）。
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FIB/SEM断层扫描代表了电池研究和许多其他领域中三维纳米结构表征的必不可少的工具。然而，在许多情况下，对比度和3D分类/重建问题出现，这极大地限制了该技术的适用性，尤其是在多孔材料上，例如电池或燃料电池中用于电极材料的材料。区分不同的组件（例如主动LI存储颗粒和碳/粘合剂材料）很困难，并且通常可以防止对图像数据进行可靠的定量分析，甚至可能导致关于结构 - 质地关系的错误结论。在这项贡献中，我们提出了一种新型的数据分类方法，该方法是通过FIB/SEM断层扫描获得的三维图像数据及其在NMC电池电极材料中的应用。我们使用两个不同的图像信号，即Angled SE2腔室检测器和Inlens检测器信号的信号，将信号组合在一起并训练一个随机森林，即特定的机器学习算法。我们证明，这种方法可以克服适合多相测量的现有技术的当前局限性，并且即使在当前的最新技术失败或对大型训练集的需求之后，它也可以进行定量数据重建。这种方法可能会作为使用FIB/SEM断层扫描的未来研究指南。
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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3D地质模型中的每个网格块都需要一种代表该块的所有物理和化学性质的岩石类型。分类岩石类型的性质是岩性，渗透性和毛细管压力。科学家和工程师使用传统的实验室测量确定这些性质，其将破坏性方法嵌入样品或改变其一些性质（即，润湿性，渗透率和孔隙率），因为测量过程包括样品粉碎，流体流动或流体饱和度。最近，数字岩体物理学（DRT）已经出现了从微观计算机断层扫描（UCT）和磁共振成像（MRI）图像中量化这些性质。然而，文献没有尝试以完全数字语境的摇滚打字。我们提出表演数字摇滚打字（DRT）：（1）整合最新的DRP在授予数字岩石属性确定的新工艺中; （2）数字化碳酸盐中最新的岩石打字方法，（3）引入了一种新颖的碳酸盐岩字打字过程，该过程利用计算机视觉功能，为异构碳酸岩纹理提供更多洞察力。
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我们提出了一种新颖的方法，该方法将基于机器学习的交互式图像分割结合在一起，使用Supersoxels与聚类方法结合了用于自动识别大型数据集中类似颜色的图像的聚类方法，从而使分类器的指导重复使用。我们的方法解决了普遍的颜色可变性的问题，并且在生物学和医学图像中通常不可避免，这通常会导致分割恶化和量化精度，从而大大降低了必要的训练工作。效率的这种提高促进了大量图像的量化，从而为高通量成像中的最新技术进步提供了交互式图像分析。所呈现的方法几乎适用于任何图像类型，并代表通常用于图像分析任务的有用工具。
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X射线微型计算机断层摄影成像中存在固有的视野和分辨率折衷，这限制了多尺寸多孔系统的表征，分析和模型开发。在本文中，我们通过开发3D增强的深层超分辨率（EDSR）卷积神经网络来克服这些权衡来通过来自低分辨率数据的大型空间尺度创建增强的高分辨率数据。配对高分辨率（HR，2 $ \ MU $ M）和低分辨率（LR，6 $ \ MU $ M）来自Bentheimer Rock样本的图像数据用于培训网络。来自训练样本的未见LR和HR数据以及具有不同微结构的另一个样本，用于验证具有各种度量的网络：文本分析，分段行为和孔网络模型（PNM）多相流模拟。经过验证的EDSR网络用于为每个长度为6-7厘米的全核样品生成约1000个高分辨率转速子图像（总图像大小为约6000x6000x32000体素）。每个子培养物都具有从PNMS预测的不同的岩石物理特性，它们组合以创建每个样本的3D连续级模型。在一系列分数流动下模拟低毛细管数不混溶的流动，并直接在1：1的基础上与实验压力和3D饱和度进行比较。 EDSR产生的模型比在存在异质性存在下预测实验行为的基础LR模型更准确，特别是在遇到孔隙尺寸的广泛分布的流动状态下。该模型通常在预测到在实验重复性和三个数量级的实验重复性和相对渗透率内的饱和度准确。所示的工作流程是一个完全预测的，无需校准，并且打开了在真正的多尺度异构系统中的图像，模拟和分析流动的可能性。
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胆道是一个管网络，将肝脏与胆囊连接到胆囊，这是一个正下方的器官。胆管是胆汁树中的主要管。胆管的扩张是人体中更多主要问题的关键指标，例如石头和肿瘤，这些问题通常是由胰腺或Vater的乳头状引起的。在许多情况下，胆管扩张的检测对于初学者或未经训练的医务人员来说可能具有挑战性。即使是专业人士也无法用肉眼检测到胆管扩张。这项研究提出了一种基于视觉的独特模型，用于初始诊断。为了从磁共振图像分割胆道树，框架使用了不同的图像处理方法（MRI）。在对图像的感兴趣区域进行了细分后，对其进行了许多计算，以提取10个特征，包括主要轴和次要轴，胆管区域，胆汁树面积，紧凑性和某些纹理特征（对比度，平均值，方差和相关性）。这项研究使用了约旦安曼国王侯赛因医学中心的图像数据库，其中包括200张MRI图像，100例正常病例和100例胆管扩张的患者。提取特征后，使用各种分类器来确定患者的健康状况（正常或扩张）。研究结果表明，提取的特征在曲线下的准确性和面积方面与所有分类器都很好。这项研究的独特之处在于，它使用自动方法从MRI图像中分割胆汁树，并且科学地将检索到的特征与胆道树状态相关联，而文献中从未做过。
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为了定义最佳机器学习算法，该决定并不容易，我们将选择它。为了帮助未来的研究人员，我们在本文中描述了最好的算法中的最佳状态。我们构建了一个合成数据集，并执行了5个不同算法的监督机器学习。对于异质性，我们确定了随机森林等，是最好的算法。
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机器学习和计算机视觉技术近年来由于其自动化，适合性和产生惊人结果的能力而迅速发展。因此，在本文中，我们调查了2014年至2022年之间发表的关键研究，展示了不同的机器学习算法研究人员用来分割肝脏，肝肿瘤和肝脉管结构的研究。我们根据感兴趣的组织（肝果，肝肿瘤或肝毒剂）对被调查的研究进行了划分，强调了同时解决多个任务的研究。此外，机器学习算法被归类为受监督或无监督的，如果属于某个方案的工作量很大，则将进一步分区。此外，对文献和包含上述组织面具的网站发现的不同数据集和挑战进行了彻底讨论，强调了组织者的原始贡献和其他研究人员的贡献。同样，在我们的评论中提到了文献中过度使用的指标，这强调了它们与手头的任务的相关性。最后，强调创新研究人员应对需要解决的差距的关键挑战和未来的方向，例如许多关于船舶分割挑战的研究的稀缺性以及为什么需要早日处理他们的缺席。
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动态磁共振成像（MRI）是一种流行的医学成像技术，可生成组织和器官内部对比度材料流动的图像序列。但是，仅在少数可行性研究中证明了它在通过食道运动中的成像运动中的应用，并且相对尚未探索。在这项工作中，我们提出了一个称为力学的MRI（MRI-MEC）的计算框架，该计算框架增强了该能力，从而增加了动态MRI在诊断食管疾病中的适用性。菠萝汁用作动态MRI的吞咽对比材料，MRI图像序列被用作MRI-MECH的输入。 MRI-MECH将食道建模为柔性的一维管，弹性管壁遵循线性管定律。然后，通过一维质量和动量保护方程式，通过食道流动。这些方程是使用物理信息的神经网络（PINN）求解的。 PINN最大程度地减少了MRI测量和模型预测之间的差异，以确保始终遵循流体流量问题的物理。 MRI-Mech计算了食管转运期间的流体速度和压力，并通过计算壁刚度和主动弛豫来估计食道健康的机械健康。此外，MRI-Mech预测了在排空过程中有关下食管下括约肌的缺失信息，这证明了其适用于缺少数据或图像分辨率差的方案。除了基于食管机械健康的定量估计值来改善临床决策外，MRI-MECH还可以增强用于应用其他医学成像方式以增强其功能。
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多参数磁共振成像（MPMRI）在检测前列腺癌病变中的作用越来越大。因此，解释这些扫描的医学专业人员通过使用计算机辅助检测系统来减少人为错误的风险。但是，系统实施中使用的各种算法产生了不同的结果。在这里，我们研究了每个前列腺区域的最佳机器学习分类器。我们还发现了明显的功能，以阐明模型的分类原理。在提供的数据中，我们收集并增强了T2加权图像和明显的扩散系数MAP图像，以首先通过三阶统计特征提取作为机器学习分类器的输入。对于我们的深度学习分类器，我们使用卷积神经网（CNN）体系结构进行自动提取和分类。通过显着映射以了解内部的分类机制，可以改善CNN结果的可解释性。最终，我们得出的结论是，有效检测周围和前纤维肌间基质（AS）病变更多地取决于统计分布特征，而过渡区（TZ）的病变更多地取决于纹理特征。合奏算法最适合PZ和TZ区域，而CNN在AS区域中最好。这些分类器可用于验证放射科医生的预测，并减少怀疑患有前列腺癌的患者的阅读差异。还可以进一步研究这项研究中报告的显着特征，以更好地了解使用mpMRI的前列腺病变的隐藏特征和生物标志物。
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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。
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人类生理学中的各种结构遵循特异性形态，通常在非常细的尺度上表达复杂性。这种结构的例子是胸前气道，视网膜血管和肝血管。可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到空间排列的磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），光学相干断层扫描（OCT）等医学成像模式（MRI），计算机断层扫描（CT），可以观察到空间排列的大量2D和3D图像的集合。这些结构在医学成像中的分割非常重要，因为对结构的分析提供了对疾病诊断，治疗计划和预后的见解。放射科医生手动标记广泛的数据通常是耗时且容易出错的。结果，在过去的二十年中，自动化或半自动化的计算模型已成为医学成像的流行研究领域，迄今为止，许多计算模型已经开发出来。在这项调查中，我们旨在对当前公开可用的数据集，细分算法和评估指标进行全面审查。此外，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
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近年来，新发现的矿物沉积物数量和不同矿物质需求的增加有LED探索地质学家，寻找在矿物勘探的每个阶段加工不同数据类型的更有效和创新的方法。作为主要步骤，诸如岩性单元，改变类型，结构和指示剂矿物的各种特征被映射以辅助靶向矿床的决策。不同类型的遥感数据集如卫星和空气传播数据，使得可以克服与映射地质特征相关的常见问题。从不同平台获得的遥感数据量的快速增加鼓励科学家培养先进，创新和强大的数据处理方法。机器学习方法可以帮助处理广泛的遥感数据集，并确定诸如反射连续体和感兴趣的特征的组件之间的关系。这些方法在处理频谱和地面真理测量中是稳健的，用于噪声和不确定性。近年来，通过补充与遥感数据集的地质调查进行了许多研究，现在在地球科学研究中突出。本文对一些流行的和最近建立的机器学习方法的实施和适应提供了全面的审查，用于处理不同类型的遥感数据，并调查其用于检测各种矿床类型的应用。我们展示了组合遥感数据和机器学习方法的高能力，以映射对于提供潜在地图至关重要的不同地质特征。此外，我们发现高级方法的范围来处理新一代遥感数据，以创建改进的矿物前景图。
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从连续流体流生成液滴需要精确调谐设备以找到优化的控制参数条件。它在分析上棘手，以计算产生优化液滴的液滴生成设备的必要控制参数值。此外，随着流体流动的长度尺度变化，地层物理和诱导流量分解成液滴的优化条件也会改变。因此，单个比例积分衍生控制器太低，无法优化不同长度尺度或不同控制参数的设备，而分类机学习技术需要数天捕获并要求数百万滴图像。因此，问题提出，可以创建一个单一的方法，该方法普遍优化多个数据点的多个长度液滴，并且比以前的方法更快？在本文中，贝叶斯优化和计算机视觉反馈回路旨在快速可靠地发现在不同长度级设备中生成优化的液滴的控制参数值。该方法被证明在仅2.3小时内仅使用60张图像的最佳参数值会聚到比以前的方法快30倍。两种不同的长度尺度设备演示了模型实现：毫师喷墨设备和MiCof流体设备。
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我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。
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众所周知，学习障碍主要干扰阅读，写作和数学等基本学习技能，会影响世界上约10％的儿童。作为神经发育障碍的一部分的运动技能和运动协调不足可能成为学习写作困难（障碍）的原因因素，从而阻碍了个人的学术轨道。障碍症的体征和症状包括但不限于不规则的笔迹，不正确的写作媒介处理，缓慢或劳力的写作，不寻常的手部位等。所有类型的学习障碍的评估标准是由医学医学进行的检查专家。少数可用的人工智能筛查系统用于障碍症，依赖于相应图像中手写的独特特征。这项工作对文献中儿童的现有自动化障碍诊断系统进行了综述。这项工作的主要重点是审查基于人工智能的儿童诊断的基于人工智能的系统。这项工作讨论了数据收集方法，重要的手写功能，用于诊断障碍症的文献中使用的机器学习算法。除此之外，本文还讨论了一些基于非人工智能的自动化系统。此外，本文讨论了现有系统的缺点，并提出了一个新颖的障碍诊断框架。
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机器学习（ML）为生物处理工程的发展做出了重大贡献，但其应用仍然有限，阻碍了生物过程自动化的巨大潜力。用于模型构建自动化的ML可以看作是引入另一种抽象水平的一种方式，将专家的人类集中在生物过程开发的最认知任务中。首先，概率编程用于预测模型的自动构建。其次，机器学习会通过计划实验来测试假设并进行调查以收集信息性数据来自动评估替代决策，以收集基于模型预测不确定性的模型选择的信息数据。这篇评论提供了有关生物处理开发中基于ML的自动化的全面概述。一方面，生物技术和生物工程社区应意识到现有ML解决方案在生物技术和生物制药中的应用的限制。另一方面，必须确定缺失的链接，以使ML和人工智能（AI）解决方案轻松实施在有价值的生物社区解决方案中。我们总结了几个重要的生物处理系统的ML实施，并提出了两个至关重要的挑战，这些挑战仍然是生物技术自动化的瓶颈，并减少了生物技术开发的不确定性。没有一个合适的程序；但是，这项综述应有助于确定结合生物技术和ML领域的潜在自动化。
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Fruit is a key crop in worldwide agriculture feeding millions of people. The standard supply chain of fruit products involves quality checks to guarantee freshness, taste, and, most of all, safety. An important factor that determines fruit quality is its stage of ripening. This is usually manually classified by experts in the field, which makes it a labor-intensive and error-prone process. Thus, there is an arising need for automation in the process of fruit ripeness classification. Many automatic methods have been proposed that employ a variety of feature descriptors for the food item to be graded. Machine learning and deep learning techniques dominate the top-performing methods. Furthermore, deep learning can operate on raw data and thus relieve the users from having to compute complex engineered features, which are often crop-specific. In this survey, we review the latest methods proposed in the literature to automatize fruit ripeness classification, highlighting the most common feature descriptors they operate on.
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