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World File Search System基本模型
深度学习算法预测中欧国家的失业率
CNN（卷积神经网络）算法通常用于分类和深度学习图像处理（Zhang等，2018）。该神经元网络的核心由包含一组过滤器的卷积层表示，用作输出的张量（Lecun等，1998）。使用CNN算法进行失业率预测，并在NHOSE等人中获得中等结果。（2023）。尽管CNN算法的改进版本也已被证明对预测有效，但在本文中，使用了基本模型。CNN算法的更新版本是CNN – LSTM模型，其中卷积层之后是LSTM网络，为Ou-Yang等人的汽车销售预测提供了良好的预测性能。（2022）。同样，CNN和LSTM合并模型也用于房价预测（GE，2019年）。
水溶液中无机离子材料的晶体成核和生长
我们展示了如何分别培训算法思维和程序的第一步。没有假定学习者有任何先前的经验。在实践中描述并测试了两名10年级学生的一般框架和一系列培训任务。都能够在两天内使用笔和纸编写相对复杂的程序。要训练算法思维，将计算问题作为游戏提交给学习者。粗略地说，获胜的策略对应于解决该问题的算法。因此，如果学习者在各种情况下始终如一地赢得游戏，则表明他们找到了算法。我们描述了将计算问题转化为这样的游戏的一般机制。对于编程部分，向学习者展示了如何从跟踪构建程序。程序是用简单的语言指定的，该语言取决于计算的基本模型（考虑图灵机，倒计计算机或构造设置架构）；这样的模型可以看作是概念机。
![arXiv:2401.10754v2 [cs.LG] 2024 年 1 月 23 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a5da2d639ea75f3350c1d3e18f60c7aad497c0a9.webp)
arXiv:2401.10754v2 [cs.LG] 2024 年 1 月 23 日
摘要。数据增强 (DA)——通过添加合成样本来丰富训练数据——是计算机视觉 (CV) 和自然语言处理 (NLP) 任务中广泛采用的一项技术，用于提高模型性能。然而，DA 在网络环境中一直难以获得关注，特别是在流量分类 (TC) 任务中。在这项工作中，我们通过对应用于 3 个 TC 数据集的 18 个增强函数进行基准测试来填补这一空白，使用数据包时间序列作为输入表示并考虑各种训练条件。我们的结果表明：(i) DA 可以获得以前未曾探索过的好处；(ii) 作用于时间序列顺序和掩蔽的增强比幅度增强更适合 TC；(iii) 基本模型潜在空间分析有助于理解增强对分类性能的正面/负面影响。
基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统
在本文中，使用了预先训练的FastAI CNN模型的RESNET152体系结构。RESNET152体系结构被视为基本模型，并通过修改后3层进行改进。密集的层，然后使用新层改善了软磁层和二进制跨膜片层。在此之后，改进了RESNET152深度学习模型，对从Kaggle和Brats2015收集的2个不同的脑数据集进行了培训。进行模型的微调。在DataSet-253和DataSet-205上进行验证时，改进模型的精度分别为97％和96％。与其他深度学习模型相比，改进的模型使用2个不同的大脑MRI数据集可获得最佳结果。图中给出了精度百分比比较。15下面。应用于增加MR
促进印度的食品加工和存储基础设施
由印度食品公司，消费者事务部，食品和公共分销部所告知，以升级和现代化存储设施，印度政府批准了该国在PPP（公共私人合伙）模式下建造钢铁筒仓的行动计划。根据该计划，在整个国家的各个地点的容量为24.25lmt的孤岛正在实施。在哪些具有17.75磅的孤岛已经完成，剩余的6.5lmt处于各个开发阶段。除上述外，在2007 - 09年度在电路基本模型下，已经在7个位置进行了5.5lmt容量的孤岛。此外，在FCI拥有的土地上的14个位置的Hub＆Skoke Model Silos的阶段–I下，已授予了私人土地上66个地点的24.75 LMT，并处于开发阶段。根据印度食品公司（FCI）的数据，谷物孤岛建设的状态为30.11.2024，位于附件3
一种生成AI作者身份验证的模型融合方法
摘要本文旨在概述我们的方法，以区分人类生成的文本和具有模型融合方法的生成AI模型。我们的方法包括三个步骤：首先，我们将PAN的竞争数据集扩展到Clef 2024的竞争数据集，其中包括来自著名的数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的外部数据集，并应用Levenshtein距离算法算法纠正拼写错误的单词。然后，基于共享主题并将培训，验证和测试数据集形成文本对的数据集。第二，我们训练一个微调的BERT作为基本模型和使用R-Drop方法的BERT来减轻过度拟合问题。最后，这两个模型是使用合奏学习技术和投票策略组合的。我们的实验结果表明，融合模型的ROC-AUC度量为0.932，比基线模型Fast-DetectGpt（Mistral）提高了5.6％。
使用转移学习和注意力的高级种族分类：实时指标，错误分析和可视化的轻量级学习
背景和目标：深度学习技巧极大地推动了面部图像的种族分类进步。尽管取得了这些进步，但许多现有方法依赖于复杂的模型，这些模型需要大量的计算成本并表现出缓慢的处理速度。本研究旨在通过利用转移学习以及结合了基于注意力的学习的改进的有效网络模型来介绍一种有效，强大的种族分类方法。方法：在这项研究中，有效的网络被用作基本模型，应用转移学习和注意机制来增强其在种族分类任务中的功效。有效NET的分类器组件在战略上进行了修改，以最大程度地减少参数计数，从而在不损害分类精度的情况下提高处理速度。为了解决数据集不平衡，我们实施了广泛的数据增强和随机的过采样技术。修改模型经过严格培训和在全面的数据集上进行了评估，并通过准确性，精度，召回和F1得分指标进行了评估。结果：修改后的有效网络模型表现出显着的分类精度，同时显着降低了UTK-FACE数据集的计算需求。具体来说，该模型的准确度为88.19％，反映了基本模型的增强2％。此外，它证明记忆消耗和参数计数减少了9-14％。此外，提出的方法增强了培训样本少约50％的班级测试准确性约5％。实时评估显示，处理速度的速度比基本模型快14％，并且达到了最高的F1得分结果，这强调了其对实际应用的有效性。结论：本研究提出了一个基于改进的有效网络体系结构的高效种族分类模型，该模型利用转移学习和基于注意力的学习来实现最先进的表现。所提出的方法不仅持有高精度，还可以确保快速处理速度，使其非常适合实时应用。调查结果表明，这种轻巧的模型可以有效地与更复杂和计算密集的最新方法相抗衡，从而为实践种族分类提供了宝贵的资产。
交互式人工智能对齐：规范、流程和评估对齐
图 1. 交互的基本模型。A：在与传统的非 AI 系统交互时，用户选择要执行的操作并向系统提供输入以执行该操作 (1)。系统执行操作 (2)，然后将输出提供给用户，用户根据自己的目标评估输出 (3)。B：在与 AI 交互时，用户将他们期望的结果传达给 AI (1)，AI 解释目标并执行操作以实现该目标 (2)，然后 (3) 将输出发送给用户。C：相同的人机交互周期，AI 对齐概念映射到三个步骤上：(1) 规范对齐机制为用户提供了对齐 AI 以执行特定任务的方法。(2) 流程对齐机制使用户能够修改任务的执行方式，从而可能为用户提供对特定步骤的直接控制。(3) 评估对齐机制帮助用户评估和理解输出。