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卷积和图像识别聊天机器人
工程和技术，哥伦比特摘要： - 深度学习和自然语言处理（NLP）快速进步使创建可以使用对话式图像识别聊天机器人作为最杰出的复杂应用程序的算法成为可能。这个项目就是通过与NLP的图像识别互动来创建聊天机器人，以在用户与他们想使用自然语言查询的图像之间进行自然对话。该系统不仅使用预训练的卷积神经网络（CNN）进行图像分类和对象检测，还用于引擎和自然语言处理（NLP）模型来理解和处理用户的意图。使用这些满足的技术，聊天机器人可以分析单词的要求并准确地响应人们的要求，例如通过将产品列入单词列表中或摘要图像所遵循的内容。建议的方法本身旨在确保聊天机器人将通过用户反馈扩展。该项目与AI与用户进行对话或其图像在实践中进行交互时，体现了图像识别技术的有效性，从客户支持，教育和交互式媒体的领域，包括OUT实例或高实例允许，并将其包含在数组中。
通过有针对性的伽马射线传递和卷积神经网络来缓解化学疗法副作用：迈向精确肿瘤学的一步
化学疗法的系统性会导致广泛影响患者生活质量的广泛副作用。这项研究提出了一个新型框架，将卷积神经网络（CNN）与精确的伽马射线递送系统相结合，以选择性地靶向恶性细胞，从而最大程度地减少对健康组织的附带损害。在12,000个注释的成像数据集上对基于RESNET-50的CNN进行了培训，并与用于实时靶向的机器人辐射系统集成在一起。对合成组织模型的实验验证表明，健康组织损伤降低了92％，报告的副作用降低了78％。统计分析确认模型灵敏度（97.2％），特异性（94.8％）和提高的治疗精度。这项研究为推进个性化肿瘤学并减少化学疗法的身体和情感损失奠定了基础。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
使用卷积神经网络通过自动道路标志识别来增强安全性和环境意识
交通事故仍然是一个紧迫的公共安全问题，由于驾驶员缺乏对道路标志的关注而导致的大量事件。自动化的道路标志识别已成为增强驾驶援助系统的有前途的技术。本研究探讨了卷积神经网络（CNN）在自动识别路标中的应用。cnns作为深度学习算法，具有处理和对视觉数据进行分类的能力，非常适合基于图像的任务，例如路标识别。该研究的重点是用于培训CNN的数据收集过程，并结合了各种路标图像数据集，以提高各种情况下的识别精度。作为用户界面开发了一个移动应用程序，并在应用程序上显示了系统的输出。结果表明，该系统能够实时识别标志，并具有10米距离的符号识别的平均准确性：i）白天= 89.8％，ii）夜间= 75.6％和III）雨季条件= 76.4％。总而言之，在本研究中所证明的那样，自动道路标志识别中CNN的整合是通过在实时场景中解决驾驶员对道路标志的关注来提高驾驶安全性的有前途的途径。
轻量级图像的完全1×1卷积网络...
摘要：深层卷积神经网络，尤其是具有较大内核的大型模型（3 3或更多），已经在单像超分辨率（SISR）任务中取得了重大进展。但是，此类模型的大量计算足迹阻止了它们在实时，资源约束的环境中的影响。相反，1 1卷积具有实质性的计算效率，但在汇总局部空间表示方面挣扎，这是SISR模型的重要能力。响应这种二分法，我们建议统一3 3和1 1个内核的优点，并利用其轻巧的SISR任务的巨大潜力。具体，我们提出了一个简单而有效的1 1 1卷积网络，称为基于Shift-Conv的网络（SCNET）。通过合并无参数的空间移动操作，完全1 1卷积网络配备了强大的表示能力和令人印象深刻的计算效率。广泛的实验表明，尽管SCNET完全1 1 1卷积结构，但始终匹配甚至超过了采用常规卷积的现有轻质SR模型的性能。可以在https://github.com/aitical/scnet上找到代码和验证的模型。
使用重复卷积方法
图像介绍是一种有前途但具有挑战性的方法，它填充了图像中巨大的自由形式空白区域。最近的大多数论文都集中于将蒙面的图像分成2个有效和无效元素的矩阵，从而使系统更加复杂。本文提出了一种名为Reconv的新型算法，该算法使用重复的标准卷积操作，该操作以相同的方式处理图像的有效元素和无效元素。我们建议的方法的结果重新配置，表明，与较早的方法相比，我们的系统产生的输出更适合于现实世界应用。在药物和酒精成瘾治疗和研究的背景下，该技术提供了几种独特而新兴的应用，例如治疗性视觉刺激修饰。介绍技术可以填补与成瘾相关图像中缺少的数据，例如损坏的MRI扫描或不完整的调查响应，从而增强了成瘾研究中使用的机器学习模型的预测能力。对两种数据集类型的广泛比较研究验证了我们的方法。使用PSNR，SSIM和FID等不同措施评估了建议策略的有效性。结果表明，与现有的现代方法相比，我们建议的方法在性能方面表现出色。
EEG-Deformer：用于脑机接口的密集卷积变换器
摘要 — 有效学习脑电图 (EEG) 信号中的时间动态具有挑战性，但对于使用脑机接口 (BCI) 解码大脑活动至关重要。尽管 Transformers 因其长期顺序学习能力在 BCI 领域广受欢迎，但大多数将 Transformers 与卷积神经网络 (CNN) 相结合的方法都无法捕捉 EEG 信号从粗到细的时间动态。为了克服这一限制，我们引入了 EEG-Deformer，它将两个主要的新组件合并到 CNN-Transformer 中：(1) 分层粗到细 Transformer (HCT) 块，将细粒度时间学习 (FTL) 分支集成到 Transformers 中，有效辨别从粗到细的时间模式；(2) 密集信息净化 (DIP) 模块，利用多级、净化的时间信息来提高解码准确性。对三项代表性认知任务（认知注意力、驾驶疲劳和心理负荷检测）进行的全面实验一致证实了我们提出的 EEG-Deformer 的通用性，表明它的表现优于或与现有的最先进方法相当。可视化结果表明，EEG-Deformer 从神经生理学上有意义的大脑区域学习相应的认知任务。源代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformer 找到。
FBCNet：用于脑机接口的多视图卷积神经网络
摘要 — 缺乏足够的训练样本和嘈杂的高维特征是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 的运动想象 (MI) 解码算法面临的主要挑战。为了应对这些挑战，受 MI 的神经生理特征的启发，本文提出了一种用于 MI 分类的新型滤波器组卷积网络 (FBCNet)。FBCNet 采用多视图数据表示，然后进行空间滤波以提取光谱空间判别特征。这种多阶段方法即使在训练数据有限的情况下也能有效地训练网络。更重要的是，在 FBCNet 中，我们提出了一种新的方差层，可以有效地聚合 EEG 时域信息。通过这种设计，我们在四个 MI 数据集上将 FBCNet 与最先进的 (SOTA) BCI 算法进行了比较：BCI 竞赛 IV 数据集 2a (BCIC-IV-2a)、OpenBMI 数据集和两个来自慢性中风患者的大型数据集。结果表明，通过实现 76.20% 的 4 类分类准确率，FBCNet 为 BCIC-IV-2a 数据集设定了新的 SOTA。在其他三个数据集上，FBCNet 的二分类准确率提高了 8%。此外，我们使用可解释的 AI 技术提供了第一份关于健康受试者和中风患者之间判别性 EEG 特征差异的报告。此外，FBCNet 源代码可在 https://github.com/ravikiran-mane/FBCNet 上找到。
卷积神经网络
摘要从互联网技术和通信技术的快速发展中受益，行业互联网迅速上升。随着互联网技术的快速发展，网络安全变得越来越突出。此外，入侵攻击会导致系统故障或降低系统性能，因此入侵检测是确保系统可靠性的重要方面。针对运营过程中工业互联网面临的巨大安全风险，本研究提出了一种基于卷积神经网络的工业互联网故障检测模型，该模型最初通过卷积神经网络筛选了卷积神经网络的入侵攻击，并引入了粒子群群群优化算法，以识别筛查的入侵攻击。The experimental results demonstrated that when the training set size was 1600, the accuracy rates of random forest, K-mean clustering algorithm, convolutional neural network and improved convolutional neural network algorithms were 93.2%, 94.9%, 96.3%, and 98.6%, respectively, and the false alarm rates were 6.9%, 5.0%, 3.8%, and 2.1%, respectively.随机森林，K均值聚类，卷积神经网络和改进的卷积神经网络算法的均方根误差值分别为0.32、0.22、0.18和0.11。当训练集大小为800时，相应的F1值为0.81、0.84、0.87和0.98。该研究的结果表明，改进的算法模型优于其他策略，为在工业互联网中的应用提供了坚实的基础。
评估乳腺癌检测中的人工智能和机器学习模型：卷积神经网络 (CNN) 和全球研究趋势的回顾
大量研究强调了人工智能 (AI) 在乳腺癌诊断中的重要性。然而，对该领域 AI 应用的系统评价往往缺乏凝聚力，每项研究都采用独特的方法。本研究旨在通过引文分析详细研究 AI 在乳腺癌诊断中的作用，帮助对吸引学术关注的关键领域进行分类。它还包括主题分析，以确定每个类别中的具体研究主题。2015 年至 2024 年期间发表的与乳腺癌和 AI 相关的研究共计 30,200 项，来源于 IEEE、Scopus、PubMed、Springer 和 Google Scholar 等数据库。在应用纳入和排除标准后，确定了 32 项相关研究。这些研究中的大多数都使用分类模型进行乳腺癌预测，其中高准确度是最常见的报告性能指标。卷积神经网络 (CNN) 成为许多研究中的首选模型。研究结果表明，乳腺癌诊断中基于 AI 的算法的数量和质量在给定年份都在增加。人工智能越来越多地被视为医疗保健行业和临床专业知识的补充，其目标是提高全球优质医疗的可及性和可负担性。