В данной работе представлен вычислительный алгоритм для
обнаружения и извлечения пожара из видеоизображений на основе термохимической реакции. Алгоритм позволяет точно определять границы пожарных и непожарных областей, что имеет важное значение для мониторинга пожаров, раннего обнаружения возгораний и оценки пожаров. Исследования показали, что традиционные методы обнаружения пожара имеют недостаточную точность. В данной работе предложен алгоритм, который обнаруживает и устраняет нежелательные артефакты, выявляя ключевые символические огни и границы огня.
The rapid evolution of cyber threats demands innovative approaches to network security. This article delves into the realm of AI-driven network security, exploring how artificial intelligence is revolutionizing threat detection, response, and prevention in modern network infrastructures. We discuss the key techniques, benefits, and challenges associated with AI in network security.
Bashoratlash algoritmlari bir narsani kategoriyalash, tahlil qilish yoki bashorat berish uchun ishlatiladi. Ular masalan, ta’lim, marketing, tadbirkorlik, va boshqa sohalar bo‘yicha amal qiladi. Bashoratlash algoritmlaming qay birini tanlash sizning maqsadingiz va masalangizga bog‘liq.
Zamonaviy kuzatuv tizimlarida virtual chegaralarning CCTV kameralari bilan o‘zaro integratsiyalashuvi belgilangan hududlarda kuzatuvni ta’minlash va virtual belgilangan chegaralarning ichki qismida anomal obyektlarni aniqlash imkonini beradi. Ushbu tezisda virtual chegaralar bilan CCTV kuzatuv tizimlari yordamida ob'ektni aniqlash usullarining samaradorligi va afzalliklari keltirilgan. Tezisda virtual chegaralarning chegaralangan hududlarni belgilash va obyektlarni aniqlash, shuningdek, CCTV tasvirlarida anomal obyektlarni aniqlash bilan bog‘liq muammolarga yechimlar ko‘rib chiqilgan. Tezisda ilg‘or metodologiyalarni, xususan, chuqur o‘rganishga asoslangan modellarni qo’llash orqali obyektni aniqlash algoritmlarini aniqligini oshirish va ushbu modellarni virtual chegaralar bilan integratsiya qilish samarali yechim sifatida taqdim etilgan.
Обнаружение при обследовании пациента или во время лапаротомии сопутствующих хирургических заболеваний органов брюшной полости ставит перед хирургом вопрос о необходимости и возможности его устранения путем выполнения симультанной операции. Если учесть, что в последние годы у 20-30% больных поступающих в хирургические стационары выявляют сочетанные заболевания органов брюшной полости, требующих хирургической коррекции, то актуальность проблемы не вызывает сомнений.
Совершенствование хирургической техники, успехи анестезиологии позволяют [расширить показания к выполнению симультанных операций в абдоминальной хирургии.
Одновременная хирургическая коррекция нескольких заболеваний во многом представляется предпочтительней, чем многоэтапное лечение, так как избавляет больного от двух или более заболеваний, от необходимости проведения повторной операции и связанных с ней возможных послеоперационных осложнений.
Выполнение симультанных операций имеет также определенные экономические преимущества за счет сокращения продолжительности пребывания больного в лечебном учреждении и временной нетрудоспособности в сравнении с многоэтапным хирургическим лечением.
Раннее выявление заболеваний доброкачественных заболеваний шейки матки у женщин репродуктивного возраста, рациональное лечение выявленной патологии являются действенной профилактикой предраковых состояний и рака шейки матки. В связи с этим ранняя диагностика и лечение фоновых заболеваний, безусловно, могут явиться важными мероприятиями, направленными на снижение заболеваемости раком шейки матки и уменьшение числа запущенных форм. Основной задачей предупреждения рака является раннее обнаружение патологических изменений шейки матки и своевременное патогенети- ческиобоснованное лечение.
As with many other fields where the involvement of intelligent systems with the help of Artificial Intelligence is prevalent, transportation system cannot be ignored when it comes to incorporating AI and automation in order to improve the current transportation system by using new advanced technologies. There have been a lot of new tech nologies have been implemented in transportation systems especially in public transportation, making it convenient to use for commuters and other users. Having said that, de spite the fact that new technologies have been used to tackle some of the existing issues,there are some problems that are still persisting. For instance, traffc jams can be seen even in developed cities around the world, making specialists think deeply and push the boundaries of technology to come up with innovative solutions to cure existing hurdles in transportation. In terms of easing the heavy traffc flow, intelligent traffc lights powered with AI have their own role to play and huge progress can be seen in this area of research.Some of the technologies that are used in smart traffc lights are induction loops, microwave radar, and video detection. What has been done in this work is quite different from previous technologies and methods and proposes a new methodology to be used in traffic lights and with help of this method, traffc jams can be reduced significantly. Precisely, an algorithm based on a convolutional neural network is used to detect vehicles, and depending on the traffc density determined by live video footage, traffc lights make a smart decision about which road should be opened more while other another road should be closed for less time. From the environmental and economic perspective, this technology with the proposed methodology reduces greatly gasoline use by cars, thus reducing carbon dioxide emissions and saving the time passengers waste when stuck in traffc jams.