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MosquIoT: 一种基于物联网和机器学习的 Aedes aegypti（双翅目：蚊科）监测系统
设计、开发和测试了一种名为 MosquIoT 的创新系统，该系统基于传统的卵捕器，嵌入了物联网和微型机器学习技术，能够检测和量化埃及伊蚊的卵，并帮助实现从当前的反应性昆虫学监测模式到主动性和预测性数字模式的转变。
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5 months ago
利用神经突触分析自动检测埃及伊蚊中的寨卡病毒和登革热
本研究提出了一种基于人工智能的方法来对埃及伊蚊的神经尖峰进行分类，通过归一化、特征重要性和降维等预处理方法，结合卷积神经网络和额外的梯度提升树算法 (XGBoost) 来分类，该方法表现出优秀的性能，并在区分感染与未感染蚊子样本方面优于其他
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7 months ago
蚊子价值 16x16 个幼虫：深度学习架构在蚊子幼虫分类中的应用评价
本研究介绍了视觉变换器在 Aedes 和 Culex 幼虫图像分类中的应用，并比较了两个 ViT 模型、两个 CNN 模型的效果，最终发现 ConvNeXT 对于蚊虫幼虫分类非常有效，未来的研究方向包括将 CNN 和 Transformer
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2 years ago
用于改善媒介传播疾病预测的深层景观特征
此研究探讨了卫星图像中的景观特征在感染病预测模型中的应用，通过采用卷积神经网络从卫星数据中提取并标记的景观特征，结合巴基斯坦的登革热病例数据与 SIR 疫情模型，发现卫星图像中的景观特征能够显著提高疾病爆发的预测能力，对主动和战略性的监测和
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5 years ago
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