XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System卷积
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
脑肿瘤的早期检测：基于 MRI 和卷积深度学习的综合诊断研究
摘要：脑肿瘤是影响各个年龄段人群的全球公共卫生问题之一，早期发现肿瘤对个人生命极为重要。脑肿瘤症状复杂多样，检测起来颇具挑战性，因此需要改进成像技术才能可靠地诊断。本研究将深度卷积学习与机器学习技术相结合，通过基于 MRI 图像的分类深入研究早期脑肿瘤识别。本研究提出的模型使用结合随机森林和支持向量机的集成模型，可提供更好、更准确的早期脑肿瘤检测。这已得到证实，因为集成模型在早期脑肿瘤识别中实现了 97% 的召回率、96% 的 F 值、98.25% 的准确率和 98.89% 的精确度。此外，该模型能够正确检测输入图像中的脑肿瘤类型，也凸显了其对脑肿瘤进行分类和识别的能力。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
评估卷积和循环神经网络在婴儿哭声识别中的抗噪性
摘要 — 可靠的婴儿哭声识别在婴儿护理和监护中起着至关重要的作用，但现实环境由于背景噪音对系统准确性构成了挑战。本研究提出了一种用于在不同噪音条件下识别婴儿哭声的新型 CNN 架构，该架构具有三个卷积层、一个最大池化层和 0.5 丢失集，并将其性能与标准 RNN 模型进行了比较。这些模型以 64 的批大小训练了 100 个时期，并在干净和嘈杂的环境中进行了评估。为了模拟真实场景，将录音转换成音频信号并受到不同程度的背景噪音的影响，特别是在不同的信噪比 (SNR) 下。结果表明，两种模型在无噪音条件下都实现了高精度 (>89%)。然而，在 10dB 噪音下，提出的 CNN 比 RNN 保持了更高的精度 (93%) 和总体准确率 (91%)，证明了其在婴儿哭声识别方面的卓越抗噪性。这种改进归功于 CNN 能够捕捉音频信号中的空间特征，这使其不易受到噪音干扰。这些发现有助于开发更可靠、更强大的婴儿哭声识别系统。
“在M'ovile机器人位置的傅立叶域中具有卷积的神经元网络”
1-1好奇的机器人由NASA用于探索Martes的探索：//www.nasa.gov/。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1-2 Bellabobot的Robobots by Robotics https：// www。 puldrobotics.com 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1-3医疗机器人S5系列机器人技术采用警惕和安全费率的系统https://smprobotics.com/。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 1-4机器人Robish Phath Robotics。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1-5带有catadid系统的观点c´mara。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1-6的免疫描述：全球和基于Ca-Racker点。 。1-1好奇的机器人由NASA用于探索Martes的探索：//www.nasa.gov/。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1-2 Bellabobot的Robobots by Robotics https：// www。puldrobotics.com。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1-3医疗机器人S5系列机器人技术采用警惕和安全费率的系统https://smprobotics.com/。。。。。。。。。10 1-4机器人Robish Phath Robotics。。。。。。。。。。。。。11 1-5带有catadid系统的观点c´mara。。。。。。。。。。11 1-6的免疫描述：全球和基于Ca-Racker点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1-7的未经神经元流的丰度结构（前馈）。。13 1-8卷积神经元流（CNN）的BERCE结构。。。。。。13 1-9卷积的操作围绕图像进行。。。。。14 1-10个三重红色的bing结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
摘要。我们研究了具有二元子估值的代理商中相当分配一组不可分割的商品的问题 - 每种商品都提供了A或B（A 这是两个经过良好研究的估值类别的自然概括 - 二元添加剂估值和二元子估值。 我们提出了一个基于最近引入的洋基交换机制的简单顺序算法框架，该框架可以改编以计算各种解决方案概念，包括Max Nash福利（MNW），Leximin和P -Mean Meant -Mean felfare在Di -vides b时最大化分配。 当a不划分b时，MNW和Leximin分配的构成性疾病的现有结果补充了此结果。 我们表明MNW和Leximin分配保证每个代理至少2这是两个经过良好研究的估值类别的自然概括 - 二元添加剂估值和二元子估值。我们提出了一个基于最近引入的洋基交换机制的简单顺序算法框架，该框架可以改编以计算各种解决方案概念，包括Max Nash福利（MNW），Leximin和P -Mean Meant -Mean felfare在Di -vides b时最大化分配。当a不划分b时，MNW和Leximin分配的构成性疾病的现有结果补充了此结果。我们表明MNW和Leximin分配保证每个代理至少2
使用实时卷积神经网络的面部识别
近年来，面部识别的兴起是一种重要的技术进步，在该领域中有多种应用，包括安全，监视，身份验证系统和人类计算机界面。许多部门由于能够根据面部特征自动识别和验证人们的能力而进行了根本性的变化，从而为创新开辟了新的创新大门。面部识别的主要目的是创建可以正确识别和从图片或视频中验证人员的自动化系统。传统方法捕获复杂和歧视性面部模式的局限性包括对手工特征和浅学习技术的依赖。然而，自引入深度学习以来，面部识别取得了长足的进步，尤其是卷积神经网络（CNNS）。cnns是捕获精细面部特征的理想工具，因为它们为层次表示的出色能力显示出了惊人的能力，可以直接从未经处理的图像数据中学到。在本文中，作者专注于使用CNN模型的面部识别，旨在提高这种关键技术的准确性和韧性。作者已经采用了完善的CNN模型来应对面部识别的挑战。我们利用深度学习自动从面部图像中识别和提取高级特征，从而实现了更准确和可靠的识别。CNN模型的体系结构是为了利用面部数据中可见的基本空间链接和区域模式的创建。通过利用大量的卷积和合并层，该模型可以成功捕获低级品质，例如边缘和纹理以及高级面部特质，例如面部标志和表达式。
振兴图像恢复的卷积网络
摘要 - 图像恢复旨在重建其损坏版本中的高质量图像，在许多情况下扮演重要角色。最近几年见证了图像恢复从卷积神经网络（CNN）转变为基于变压器模型的范式，因为它们可以建模远程像素相互作用的强大能力。在本文中，我们探讨了CNN在图像恢复中的潜力，并表明所提出的称为Convir的简单卷积网络体系结构可以与变压器对应物相比或更好。通过重新审查高级图像恢复算法的特征，我们发现了几个关键因素，导致恢复模型的性能提高。这激发了我们基于廉价的卷积操作员开发一个新颖的网络来修复图像。全面的实验表明，在五个代表性的图像恢复任务上，我们的convir在20个基准数据集中提供了最先进的性能，包括图像去悬式，图像运动/defocus deblurring，图像驱动和图像删除。
自适应数字组织反卷积
1计算生物学部门，生物科学系，卑尔根大学，N-5008 N-5008卑尔根，挪威2号，挪威2 N-5008卑尔根，挪威5号雷吉斯堡大学理论物理研究所，93053德国雷根斯堡6号雷根斯堡6临床科学系，计算生物学单位，卑尔根大学N-5008，N-5008，NORWAY 7 PETER L. 7 PETER L. REICHERTZ REICHERTZ INSTICAL，HIDEMAND HIDENCE TICORTITIC相应的作者。医学生物信息学系，大学医学中心G€€€€€€€37075 G€€€€€€€€€电子邮件：迈克尔。 altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de（M.A. ）;卑尔根大学生物科学系计算生物学部门，Thormohlensgt 55，卑尔根N-5008，挪威。 电子邮件：sushma.grellscheid@uib.no（s.n.g。）电子邮件：迈克尔。altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de（M.A.）;卑尔根大学生物科学系计算生物学部门，Thormohlensgt 55，卑尔根N-5008，挪威。电子邮件：sushma.grellscheid@uib.no（s.n.g。）
基于 2 型模糊集和深度图卷积网络相结合的脑电信号自动测谎模型
摘要：近几十年来，许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的，包括确保犯罪供词的真实性。因此，这种诊断是用测谎仪来评估的。然而，测谎仪有局限性，需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标，我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明，所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此，即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB)，分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。