با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
11 |
PortiK: A computer vision based solution for real-time automatic solid waste characterization – Application to an aluminium stream
PortiK: یک راه حل مبتنی بر بینایی کامپیوتری برای شناسایی خودکار زباله جامد در زمان واقعی - کاربرد در جریان آلومینیوم-2022 In Material Recovery Facilities (MRFs), recyclable municipal solid waste is turned into a precious commodity.
However, effective recycling relies on effective waste sorting, which is still a challenge to sustainable develop-
ment of our society. To help the operations improve and optimise their process, this paper describes PortiK, a
solution for automatic waste analysis. Based on image analysis and object recognition, it allows for continuous,
real-time, non-intrusive measurements of mass composition of waste streams. The end-to-end solution is detailed
with all the steps necessary for the system to operate, from hardware specifications and data collection to su-
pervisory information obtained by deep learning and statistical analysis. The overall system was tested and
validated in an operational environment in a material recovery facility.
PortiK monitored an aluminium can stream to estimate its purity. Aluminium cans were detected with 91.2%
precision and 90.3% recall, respectively, resulting in an underestimation of the number of cans by less than 1%.
Regarding contaminants (i.e. other types of waste), precision and recall were 80.2% and 78.4%, respectively,
giving an 2.2% underestimation. Based on five sample analyses where pieces of waste were counted and weighed
per batch, the detection results were used to estimate purity and its confidence level. The estimation error was
calculated to be within ±7% after 5 minutes of monitoring and ±5% after 8 hours. These results have demon-
strated the feasibility and the relevance of the proposed solution for online quality control of aluminium can
stream. keywords: امکانات بازیابی مواد | شناسایی مواد زائد جامد | یادگیری عمیق | شبکه عصبی عمیق | بینایی کامپیوتر | Material recovery facilities | MRF | Solid waste characterization | Deep-learning | Deep neural network | Computer vision |
مقاله انگلیسی |
12 |
Towards automatic waste containers management in cities via computer vision: containers localization and geo-positioning in city maps
به سمت مدیریت خودکار ظروف زباله در شهرها از طریق بینایی کامپیوتری: محلی سازی ظروف و موقعیت جغرافیایی در نقشه های شهر-2022 This paper describes the scientific achievements of a collaboration between a research group and the waste
management division of a company. While these results might be the basis for several practical or commercial
developments, we here focus on a novel scientific contribution: a methodology to automatically generate geo-
located waste container maps. It is based on the use of Computer Vision algorithms to detect waste containers
and identify their geographic location and dimensions. Algorithms analyze a video sequence and provide an
automatic discrimination between images with and without containers. More precisely, two state-of-the-art
object detectors based on deep learning techniques have been selected for testing, according to their perfor-
mance and to their adaptability to an on-board real-time environment: EfficientDet and YOLOv5. Experimental
results indicate that the proposed visual model for waste container detection is able to effectively operate with
consistent performance disregarding the container type (organic waste, plastic, glass and paper recycling,…) and
the city layout, which has been assessed by evaluating it on eleven different Spanish cities that vary in terms of
size, climate, urban layout and containers’ appearance. keywords: Waste container localization | Deep Learning | Computer Vision | Object detection |
مقاله انگلیسی |
13 |
A computer vision framework using Convolutional Neural Networks for airport-airside surveillance
چارچوب بینایی کامپیوتری با استفاده از شبکههای عصبی کانولوشن برای نظارت در فرودگاه-2022 Modern airports often have large and complex airside environments featuring multiple runways, with changing configurations, numerous taxiways for effective circulation of flights and tens, if not hundreds, of gates. With inherent uncertainties in gate push-back and taxiway routing, efficient surveillance and management of airport-airside operations is a highly challenging task for air traffic controllers. An increase in air traffic may lead to gate delays, taxiway congestion, taxiway incursions as well as significant increase in the workload of air traffic controllers. With the advent of Digital Towers, airports are increasingly being equipped with surveillance camera systems. This paper proposes a novel computer vision framework for airport-airside surveillance, using cameras to monitor ground movement objects for safety enhancement and operational efficiency improvement. The framework adopts Convolutional Neural Networks and camera calibration techniques for aircraft detection and tracking, push-back prediction, and maneuvering monitoring. The proposed framework is applied on video camera feeds from Houston Airport, USA (for maneuvering monitoring) and Obihiro Airport, Japan (for push-back prediction). The object detection models of the proposed framework achieve up to 73.36% average precision on Houston airport and 87.3% on Obihiro airport. The framework estimates aircraft speed and distance with low error (up to 6 meters), and aircraft push-back is predicted with an average error of 3 min from the time an aircraft arrives with the error-rate reducing until the aircraft’s actual push-back event.
keywords: Air traffic control | Convolutional Neural Network | Computer vision |
مقاله انگلیسی |
14 |
A radiological image analysis framework for early screening of the COVID-19 infection: A computer vision-based approach
چارچوب تجزیه و تحلیل تصویر رادیولوژیکی برای غربالگری اولیه عفونت COVID-19: یک رویکرد مبتنی بر بینایی کامپیوتری-2022 Due to the absence of any specialized drugs, the novel coronavirus disease 2019 or COVID-19 is
one of the biggest threats to mankind Although the RT-PCR test is the gold standard to confirm
the presence of this virus, some radiological investigations find some important features from the
CT scans of the chest region, which are helpful to identify the suspected COVID-19 patients. This
article proposes a novel fuzzy superpixel-based unsupervised clustering approach that can be useful
to automatically process the CT scan images without any manual annotation and helpful in the easy
interpretation. The proposed approach is based on artificial cell swarm optimization and will be
known as the SUFACSO (SUperpixel based Fuzzy Artificial Cell Swarm Optimization) and implemented
in the Matlab environment. The proposed approach uses a novel superpixel computation method
which is helpful to effectively represent the pixel intensity information which is beneficial for the
optimization process. Superpixels are further clustered using the proposed fuzzy artificial cell swarm
optimization approach. So, a twofold contribution can be observed in this work which is helpful
to quickly diagnose the patients in an unsupervised manner so that, the suspected persons can be
isolated at an early phase to combat the spread of the COVID-19 virus and it is the major clinical
impact of this work. Both qualitative and quantitative experimental results show the effectiveness of
the proposed approach and also establish it as an effective computer-aided tool to fight against the
COVID-19 virus. Four well-known cluster validity measures Davies–Bouldin, Dunn, Xie–Beni, and β
index are used to quantify the segmented results and it is observed that the proposed approach not
only performs well but also outperforms some of the standard approaches. On average, the proposed
approach achieves 1.709792, 1.473037, 1.752433, 1.709912 values of the Xie–Beni index for 3, 5,7, and
9 clusters respectively and these values are significantly lesser compared to the other state-of-the-art
approaches. The general direction of this research is worthwhile pursuing leading, eventually, to a
contribution to the community.
keywords: کووید-۱۹ | تفسیر تصویر رادیولوژیکی | سوپرپیکسل | سیستم فازی نوع 2 | بهینه سازی ازدحام سلول های مصنوعی | COVID-19 | Radiological image interpretation | Superpixel | Type 2 fuzzy system | Artificial cell swarm optimization |
مقاله انگلیسی |
15 |
In-situ optimization of thermoset composite additive manufacturing via deep learning and computer vision
بهینه سازی درجای تولید افزودنی کامپوزیت ترموست از طریق یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری-2022 With the advent of extrusion additive manufacturing (AM), fabrication of high-performance thermoset com-
posites without the need of tooling has become a reality. However, finding an optimal set of printing parameters
for these thermoset composites during extrusion requires tedious experimentation as composite ink properties
can vary significantly with respect to environmental parameters such as temperature and relative humidity.
Addressing this challenge, this study presents a novel optimization framework that utilizes computer vision and
deep learning (DL) to optimize the calibration and printing processes of thermoset composite AM. Unlike
traditional DL models where printing parameters are determined prior to printing, our proposed framework
dynamically and autonomously adjusts the printing parameters during extrusion. A novel DL integrated extrusion
AM system is developed to determine the optimal printing parameters including print speed, road width, and
layer height for a given composite ink. This closed loop system is consisted of a computer communicating with an
extrusion AM system, a camera to perform in-situ imaging and several high accuracy convolution neural net-
works (CNNs) selecting the ideal process parameters for composite AM. The results show that our proposed
process optimization framework was able to autonomously determine these parameters for a carbon fiber-
composite ink. Consequently, specimens with complex geometries could be fabricated without visible defects
and with maximum fiber alignment and thus enhancing the mechanical performance of the specimen’s com-
posite material. Moreover, our proposed framework minimizes a labor-intensive procedure required to additively
manufacture thermoset composites by optimizing the extrusion process without any user intervention. keywords: یادگیری عمیق | بینایی کامپیوتر | اکستروژن | پرینت سه بعدی کامپوزیت | Deep learning | Computer vision | Extrusion | Composite 3D printing |
مقاله انگلیسی |
16 |
Protected Quantum Teleportation Through Noisy Channel by Weak Measurement and Environment-Assisted Measurement
انتقال کوانتومی محافظت شده از طریق کانال نویزدار با اندازه گیری ضعیف و اندازه گیری به کمک محیط-2022 Quantum teleportation as a key protocol for quantum communication and quantum computing demonstrates the
stark difference between quantum and classical information
transmission. An ideal teleportation protocol requires pure maximally entangled state as the teleportation channel, while in real
implementations the shared entanglement is severely degraded
due to decoherence. In this letter, we propose a scheme to
protect the quantum teleportation from decoherence by means
of environment assisted measurement with weak measurements
and flip operations. We show that the teleportation fidelity of
our proposed scheme is significantly improved compared to
teleportation with no protection and a teleportation protocol
based on quantum measurement reversal. Also, the explicit
formula of average teleportation fidelity and success probability
of the entanglement protection are derived.
keywords: Quantum teleportation | environment assisted measurement | weak measurement | decoherence. |
مقاله انگلیسی |
17 |
Quantum Computing Based Optimization for Intelligent Reflecting Surface (IRS)-Aided Cell-Free Network
بهینهسازی مبتنی بر محاسبات کوانتومی برای شبکههای بدون سلول با کمک سطح بازتابی هوشمند (IRS)-2022 Intelligent reflecting surface (IRS) enables the control of propagation characteristics and is attracting considerable attention
as a technology to improve energy utilization efficiency in 6th generation mobile communication systems. As cell-free networks with
multiple distributed base stations (BSs) can communicate in a coordinated manner, they are being actively researched as a new
network architecture to resolve the problem of inter-cell interference in conventional cellular networks. The introduction of the IRS into
the cell-free network can avoid shadowing at a lower cost with less power consumption. Thus, in this study, we considered the case of
communication with user equipment (UE) in a shadowing environment using IRS in a cell-free network that contained distributed BSs
with a single antenna. Moreover, the selection of multiple access methods was derived according to the numbers of BSs, IRSs, and
UEs. In addition, we proposed a quadratic unconstrained binary optimization formulation to optimize the IRS reflection coefficient using
quantum computing. The simulation results verified that the application of the proposed method resulted in a more efficient
communication. Thus, this study clarifies that the optimum control method in every communication environment and aims to act as a
stepping stone to optimize the entire cell-free system.
Index Terms: Intelligent Reflecting Surface | Cell-Free Network | Quantum Computing | Quantum Annealing | Combinatorial Optimization. |
مقاله انگلیسی |
18 |
Quantum Computing With Trapped Ions: An overview
محاسبات کوانتومی با یون های به دام افتاده: یک نمای کلی-2022 AN ARRAY OF TRAPPED ATOMIC
ions that are laser cooled and isolated in
an ultrahigh-vacuum environment presents one of the most advanced physical
platforms for realizing a practical quantum computer. Small-scale ion quantum
computers up to tens of ions have been
built and achieved the highest fidelities on elementary quantum operations
and overall quantum volume (QV). This
article provides an overview of the elements of trapped-ion quantum computing (TIQC), current achievements in the
field, and future perspectives.
|
مقاله انگلیسی |
19 |
مدیریت بر اساس ارزش ها: مطالعه کیفی چگونگی مشاهده و اجرای مسئولیت های کارفرمای خود در رابطه با مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی توسط صاحبان مشاغل کوچک در بخش نظافت
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 25 برای این مطالعه با نه صاحب کسب و کار کوچک سوئدی در بخش نظافت در رابطه با نظرات و تجربیات شخصی آنها در مورد مسئولیت های کارفرما در رابطه با مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی مصاحبه شد. تجزیه و تحلیل توسط یک تحلیل محتوای کیفی هدایت می شود که استراتژی های اعمال شده برای رهبری مسئول را بررسی می کند. ما متوجه شدیم که یک الگوی رفتاری خاص وجود دارد که بیش از بقیه برجسته است. صاحبان مشاغل کوچک مرتباً شکلی از رهبری مسئولانه را اجرا می کنند که ما آن را مدیریت ارزش ها می نامیم. مدیریت بر اساس ارزش ها با استفاده از سه راهبرد ایجاد روابط کارکنان، مدیریت منطقی و انتقال مسئولیت به کار گرفته شد. این سبک مدیریت می تواند برای شرایط کاری کارکنان هم نقطه قوت و هم نقطه ضعف باشد. نقاط قوت این است که مالکان حمایت می کنند، راهنمایی می کنند، و برقراری ارتباط در رهبری خود با کارکنان خود در حالی که نقاط ضعف می تواند این باشد که آنها، مالکان، مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی خود را به جای دانش، بر ارزش ها قرار می دهند. در نتیجه، برای اقدامات مربوط به محیط کار، مسئولیتهایی از صاحبان مشاغل کوچک به کارکنانشان منتقل میشود. نتیجهگیری این مطالعه این است که با اعمال مدیریت بر اساس ارزشها، به نظر میرسد صاحبان کسبوکارهای کوچک شرایط کاری روانی-اجتماعی خوبی را در شرکتهای خود ارتقا میدهند و در عین حال کمبود دانش در مورد مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی نشان میدهند. این ممکن است به معنای این خطر باشد که رویکردهای سیستماتیک برای شرایط فیزیکی محیط کار در رابطه با مسائل ایمنی اعمال نشود. مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی خود را به جای دانش بر اساس ارزش ها قرار می دهند. در نتیجه، برای اقدامات مربوط به محیط کار، مسئولیتهایی از صاحبان مشاغل کوچک به کارکنانشان منتقل میشود. نتیجهگیری این مطالعه این است که با اعمال مدیریت بر اساس ارزشها، به نظر میرسد که صاحبان مشاغل کوچک شرایط کاری روانی-اجتماعی خوبی را در شرکتهای خود ارتقا میدهند و در عین حال کمبود دانش در مورد مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی نشان میدهند. این ممکن است به معنای این خطر باشد که رویکردهای سیستماتیک برای شرایط فیزیکی محیط کار در رابطه با مسائل ایمنی اعمال نشود. مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی خود را به جای دانش بر اساس ارزش ها قرار می دهند. در نتیجه، برای اقدامات مربوط به محیط کار، مسئولیتهایی از صاحبان مشاغل کوچک به کارکنانشان منتقل میشود. نتیجهگیری این مطالعه این است که با اعمال مدیریت بر اساس ارزشها، به نظر میرسد صاحبان کسبوکارهای کوچک شرایط کاری روانی-اجتماعی خوبی را در شرکتهای خود ارتقا میدهند و در عین حال کمبود دانش در مورد مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی نشان میدهند. این ممکن است به معنای این خطر باشد که رویکردهای سیستماتیک برای شرایط فیزیکی محیط کار در رابطه با مسائل ایمنی اعمال نشود. نتیجهگیری این مطالعه این است که با اعمال مدیریت بر اساس ارزشها، به نظر میرسد که صاحبان مشاغل کوچک شرایط کاری روانی-اجتماعی خوبی را در شرکتهای خود ارتقا میدهند و در عین حال کمبود دانش در مورد مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی نشان میدهند. این ممکن است به معنای این خطر باشد که رویکردهای سیستماتیک برای شرایط فیزیکی محیط کار در رابطه با مسائل ایمنی اعمال نشود. نتیجهگیری این مطالعه این است که با اعمال مدیریت بر اساس ارزشها، به نظر میرسد که صاحبان مشاغل کوچک شرایط کاری روانی-اجتماعی خوبی را در شرکتهای خود ارتقا میدهند و در عین حال کمبود دانش در مورد مدیریت ایمنی و بهداشت شغلی نشان میدهند. این ممکن است به معنای این خطر باشد که رویکردهای سیستماتیک برای شرایط فیزیکی محیط کار در رابطه با مسائل ایمنی اعمال نشود.
کلید واژه ها: صاحبان مشاغل کوچک | صنعت نظافت | بهداشت و ایمنی شغلی | رهبری مسئول |
مقاله ترجمه شده |
20 |
پیاده سازی یک راه حل حسابداری هزینه هوش تجاری در یک محیط مراقبت های بهداشتی
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 6 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 12 محیط سیستم سلامت در پرتغال یک نگرانی دائمی برای جامعه ما است. با توجه به این موضوع، مانند هر بخش دیگری، منطقه بیمارستان دارای ساختار پیچیده ای است که حجم زیادی از اطلاعات را در خود جای داده است که فرآیند تصمیم گیری را دشوار می کند. با این کار، نیاز به بهبود مدیریت خدمات و منابع موسسات بهداشتی وجود دارد. با در نظر گرفتن این موضوع، راه حل شامل تبدیل سیستم فعلی با کمک سیستم های اطلاعاتی برای پیاده سازی می شود. بنابراین، ایده پیادهسازی سیستمهای اطلاعاتی که از هوش تجاری در بیمارستانها استفاده میکنند، مطرح میشود، تمرکز این پروژه کمک به مدیران در تحلیل حسابداری تحلیلی است. با مشارکت Centro Hospitalar Universitário do Porto، تصمیم گرفته شد تا استفاده از هوش تجاری را با هدف پیاده سازی یک راه حل تکمیلی برای طرح حسابداری بهای تمام شده موجود، با هدف بهبود کارایی و ارائه ابزارهای جدید مدیریت به مدیران مورد بررسی قرار دهیم.
کلمات کلیدی: حسابداری بهای تمام شده | هوش تجاری | مراقبت های بهداشتی |
مقاله ترجمه شده |