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Muhammad Junaid Asif
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混合人工智能方法在太阳能电池板缺陷检测中达到99.17%的准确率
研究人员开发了一种用于自动化太阳能电池板缺陷检测的混合方法，将手工制作的特征与深度学习相结合。该方法利用局部二值模式（Local Binary Pattern）、方向梯度直方图（Histogram of Gradients）和Gabor滤波器提取手工特征，并使用DenseNet-169提取深度特征。当将这些特征连接起来并输入到支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）和轻量级梯度提升机（LGBM）等分类器时，该混合框架表现出…
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AI模型使用传感器数据准确分类帕金森病严重程度
研究人员开发了一种机器学习方法，利用三轴惯性测量单元（IMU）传感器的数据来分类帕金森病的严重程度。该研究比较了几种分类模型，其中LightGBM模型表现最佳，准确率、精确率、召回率和F1分数均达到约97%。其他模型如决策树和XGBoost的表现接近96%，而K近邻和支持向量机的准确率分别约为90%和94%。这种AI驱动的方法证明了其在无创PD严重程度预测方面的有效能力。