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不是可爱的中风：对规则和神经网络的分析 -
我们介绍了三个临床信息提取（IE）系统的深入比较，这些系统在大脑成像报告上进行了实体识别和否定检测：Edie-R，一个基于定制的基于规则的系统，以及两个Neu-Ral网络模型，Edie-Bilstm和Edie-Bert，Edie-Bilstm和Edie-Bert，均与BiLILSTM和BILSSTM的多人兼而有多元表的学习模型。我们将模型在样本外和样本外数据集上进行了比较，其中包含中风发现的情况，并利用我们的错误分析，以提出改进新域的临床NLP模型时有效的nlp。我们的分析发现我们的基于规则的系统在两个数据集上的表现都优于神经模型，并且似乎概括到样本外数据集。另一方面，尽管在样本内数据集中指标建议其他指标，但神经模型并未将否定为样本外数据集。
卷积神经网络的深度图像挖掘
图像挖掘是一种从庞大的图像数据集中搜索和发现有价值的信息和知识的方法。图像挖掘基于数据挖掘、数字图像处理、机器学习、图像检索和人工智能。图像挖掘处理隐藏信息提取、图像数据关联和图像中不清晰可见的附加模式。选择适合图像挖掘过程的适当对象或图像特征是程序员面临的主要挑战。该过程包括在更短的时间内找出最有效的路线并节省用户的工作量。本文的主要目标是设计和实现具有更高性能的图像分类系统，其中使用 CIFAR-10 数据集来训练和测试使用 CNN 的分类模型。卷积神经网络是值得信赖的，它可以产生高质量的结果。使用深度卷积神经网络 (DCNN) 获得了 98% 的高准确率。
用非冗余小波代表高维数据的动力学
数据科学中的一个至关重要的问题是将高维数据中的有意义的信息提取到一个低维功能集中，这些特征可以在不同级别上表示原始数据。小波分析是将时间序列信号分解为具有详细时间分辨率的几个级别的普遍方法。但是，获得的小波在每个样本中以及一个人群中的不同样本之间相互交织并过度代表。在这里，使用模拟尖峰，实验性尖峰，钙成像信号和人类电视学信号的神经科学数据，我们在小波之间利用条件互信息进行特征选择。验证了所选特征的有意义，以高精度地解码刺激或条件，但仅使用一小部分特征。这些结果提供了一种新的小波分析方法，用于提取时空神经数据动力学的基本特征，然后可以通过代表性特征支持机器学习的新型模型设计。
影像学杂志
人类的注意力和视觉认知能力现在引起了成像和计算机视觉研究人员的极大兴趣；本期杂志的目的是以一种易于理解的方式介绍这些人类能力，让这些研究人员和认知科学家都能理解，同时展示大脑。理想的论文将提供对人类注意力和视觉认知功能方面的宏观洞察。此外，探索高级人机概念相互作用的论文也很受关注。为了表明本期杂志的内容，以下论文已承诺或正在审核中：Gronau，N。一目了然地掌握世界：注意力在视觉和语义联想处理中的作用。Loschky，L. 等人。使用场景感知和事件理解理论 (SPECT) 解释自上而下对真实世界视频中信息提取和注意力选择的影响。Sanocki，T. 和 Prakash，A。注意力设置和大脑机制。
量子模拟器中数据驱动的统计相关信息发现
量子模拟器为研究强相关量子物质提供了强大的手段。然而，解释此类系统中的测量结果带来了重大挑战。在这里，我们提出了合成量子物质中信息提取的理论框架，以自旋玻色-爱因斯坦凝聚态实验中的量子猝灭为例。利用提供不同信息内容度量的非参数无监督学习工具，我们展示了一种与理论无关的方法来识别主要自由度。这使我们能够根据运算符的相关性对其进行排序，类似于有效场论。为了表征相应的有效描述，我们随后探索数据集的固有维度作为动态复杂性的度量。这揭示了数据结构的简化，这与所研究系统中时间相关的通用行为的出现相关。我们的无假设方法可以立即应用于各种实验平台。
使用异质特征跨注意的神经网络
视网膜血管在检测视网膜疾病（包括高血压性视网膜病）中的生物标志物中起着关键作用。这些视网膜容器的手动识别既是资源密集的又耗时。自动化方法中血管分割的履带直接取决于眼底图像的质量。在亚最佳图像质量的实例中，应用基于深度学习的方法作为精确分割的一种更有效的方法。我们提出了一个异质的神经网络，结合了卷积神经网络和远距离空间特征挖掘变压器网络结构的局部语义信息提取的好处。这种跨注意网络结构增强了该模型在视网膜图像中处理血管结构的能力。在四个公开数据集上进行的实验证明了我们的模型在血管分割方面的出色性能以及高血压视网膜病变量化的巨大潜力。
（2-12）高管学习-人工智能A4
Sara Noeman 是 IBM 埃及的数据科学家和认知架构师 - 隶属于 Watson 和云平台部门。她于 2005 年加入 IBM 研发团队，在为机器翻译、多种自然语言处理和信息提取应用（如拼写纠正、情绪分析、使用机器学习方法）提供成功解决方案方面做出了巨大贡献。Sara 的工作重点是应用研究，为具有挑战性的现实问题提供创新和实用的解决方案。自 2015 年以来，Sara 一直是 Watson 集团的一员，她领导了 Watson Explorer 和 Watson Oncology 等多种 Watson 产品和云服务中阿拉伯语 NLP 支持的验证。她是海湾地区使用 Watson 服务的关键项目的主要贡献者。她的贡献包括情绪分析、电信和政府部门的人口统计和行为分析、构建聊天机器人以及人工智能领域的许多其他领域。
印度语言中的人工智能
• 定义：名称识别和枚举 (NER) 是在文本中定位和分类特定实体的过程，包括个人、地点、企业、日期等的名称。• 印度语言中的重要性：NER 对于问答、信息提取和其他语言理解等活动至关重要。由于名称和实体种类繁多、音译问题和不同的单词边界，识别印度语言中的命名实体可能很困难。• 困难：一个主要困难是印度语言中没有用于 NER 的大量标记数据集，特别是对于资源匮乏的语言。由于复杂的名词短语和复合词在印度语言中很常见，NER 变得更加复杂。•方法：条件随机场 (CRF)、深度学习和迁移学习是研究人员用来为印度语言创建 NER 模型的一些方法。Indo NLP 项目等计划的目标是开发印度语言的 NER 模型和数据集。
ISOM4030自然语言处理...
c我们的描述过去两年被誉为人工智能（AI）的“ iPhone时刻”，这是因为大型语言模型（LLMS）领域的快速进步和开创性的成就。由LLMS提供支持的Chatgpt和Sora等AI应用程序在自然语言处理，理解和发电中表现出了显着的功能。基于深度学习的NLP应用程序突然变得无处不在，深刻地改变了我们的工作，生活和交流方式。因此，对那些对这些强大工具有透彻了解并可以熟练地应用并适应各种业务应用程序的个人的需求激增，包括（但不限于）Web搜索，广告，信息提取，客户服务，客户服务，语言翻译，虚拟代理等。本课程旨在为学生提供对NLP尖端神经方法的全面介绍，并使用Python作为主要的实施工具。学生将获得必要的技能
人工智能与关键基础设施
美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的计算机安全资源中心将人工智能 (AI) 定义为“计算机科学的一个分支，致力于开发执行通常与人类智能相关的功能的数据处理系统，例如推理、学习和自我提升”。1 然而，并不存在单一权威的人工智能分类法，因为来自多个领域的关键技术都为人工智能技术开发了特定的分类法。例如，在“人工智能在智慧城市中的应用：全面回顾”中，作者确定了智慧城市中使用的六种关键人工智能技术：机器学习（包括深度学习和预测分析）、自然语言处理 (NLP)（包括翻译、信息提取和分类以及聚类）、计算机语音（包括语音转文本和文本转语音）、计算机视觉（包括图像识别和机器视觉）、专家系统和机器人技术。 2 此列表与为其他融入人工智能的应用开发的列表类似，但针对智慧城市量身定制，并适用于人工智能支持的关键基础设施。