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Jefferson Oliva PhD
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CNNs在不同图像类型的黑色素瘤检测中进行比较
一篇新的研究论文评估了几种预训练卷积神经网络（CNNs）在黑色素瘤检测中的有效性，使用了皮肤镜图像和组织病理学图像。该研究利用了HAM10000、ISIC-2018和CR-AI4SkIN等数据集，比较了包括ResNet50、VGG16、VGG19、MobileNet和InceptionV3在内的架构。结果表明，ResNet50在皮肤镜图像上表现最佳，在HAM10000数据集上准确率为84%，在CR-AI4SkIN数据集的组织病理学图像…
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机器学习增强土壤分析以量化碳和氮
研究人员开发了一种利用近红外（NIR）光谱进行机器学习的方法，以量化新成土和砖红壤的碳和氮含量。该研究评估了各种预处理技术，其中Savitzky-Golay滤波器和鲁棒的离群值去除方法被证明最有效。集成学习模型，包括偏最小二乘法（PLS）、支持向量回归（SVR）和Ridge回归，实现了大于2.0的RPD且过拟合率低，展示了快速土壤分析以支持可持续农业的潜力。