XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System显著性
以显著性图为指导的有效混合策略
数据增强现在是图像训练过程的重要组成部分，因为它可以有效地防止过度拟合并使模型对噪声数据集更加稳健。最近的混合增强策略已经取得了进展，可以生成可以丰富显着性信息的混合掩码，这是一种监督信号。然而，这些方法在优化混合掩码时会产生很大的计算负担。出于这个动机，我们提出了一种新颖的显着性感知混合方法GuidedMixup，旨在以较低的计算开销保留混合图像中的显着区域。我们开发了一种高效的配对算法，该算法致力于最小化配对图像的显着区域的冲突并在混合图像中实现丰富的显着性。此外，GuidedMixup通过平滑地插值两个配对图像来控制每个像素的混合率以更好地保留显着区域。在多个数据集上的实验表明，GuidedMixup 在分类数据集上实现了数据增强开销和泛化性能之间的良好平衡。此外，我们的方法在损坏或精简数据集的实验中也表现出良好的性能。
基于显著性的脑电情绪估计特征融合模型
摘要 — 在评估情绪的不同方式中，代表大脑电活动的脑电图 (EEG) 在过去十年中取得了令人鼓舞的成果。EEG 的情绪估计有助于某些疾病的诊断或康复。在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了 EEG 特征图的两种不同表示：1) 基于顺序的 EEG 频带功率表示，2) 基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种创新方法，根据基于图像的模型的显着性分析来组合信息，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP 和 MPED。对于三个提出的数据集，所取得的结果优于最先进方法的结果，标准差较低，反映了更高的稳定性。为了可重复性，本文提出的代码和模型可在 https://github.com/VDelv/Emotion-EEG 获得。
乔丹湾能源项目有限公司液化天然气终端
图 1。项目位置图 图 2。LNG 终端站场地平面图 图 3。项目场地 USGS 地形图 图 4。模拟场地布局 图 5。CO 1 小时显著性分析 图 6。CO 8 小时显著性分析 图 7。NO 2 1 小时显著性分析 图 8。NO 2 年显著性分析 图 9。SO 2 1 小时显著性分析 图 10。SO 2 3 小时显著性分析 图 11。SO 2 24 小时显著性分析图12.SO 2 年度显著性分析图 13.PM 10 24 小时显著性分析图 14.PM 10 年度显著性分析图 15.PM 2.5 24 小时显著性分析图 16.PM 2.5 年度显著性分析图 17.NO 2 1 小时 NAAQS 分析图 18.NO 2 年度 NAAQS 分析图 19.SO 2 1 小时 NAAQS 分析图 20.PM 2.5 24 小时 NAAQS 分析图 21.PM 2.5 年度 NAAQS分析图 22。PM 10 24 小时 NAAQS 分析图 23。NO 2 年度增量分析图 24。PM 2.5 24 小时增量分析图 25。PM 2.5 年度增量分析图 26。PM 10 24 小时增量分析图 27。PM 10 年度增量分析
通过基于有效几何深度网络的生成对抗网络从脑电信号中实现视觉显著性和图像重建
摘要：了解大脑感知外界输入数据的功能是神经科学的一大目标。神经解码有助于我们模拟大脑活动和视觉刺激之间的联系。通过这种建模可以实现从大脑活动重建图像。最近的研究表明，视觉显著性是图像刺激的重要组成部分，它给大脑活动留下了深刻的印象。本文提出了一个深度模型，通过视觉显著性从脑电图 (EEG) 记录中重建图像刺激。为此，我们训练了基于几何深度网络的生成对抗网络 (GDN-GAN)，将 EEG 信号映射到每个图像对应的视觉显著性图。所提出的 GDN-GAN 的第一部分由切比雪夫图卷积层组成。所提出的网络的 GDN 部分的输入是基于功能连接的 EEG 通道图形表示。 GDN 的输出被施加到所提出的网络的 GAN 部分以重建图像显著性。所提出的 GDN-GAN 使用 Google Colaboratory Pro 平台进行训练。显著性指标验证了所提出的显著性重建网络的可行性和效率。训练后的网络的权重用作初始权重来重建灰度图像刺激。所提出的网络实现了从 EEG 信号进行图像重建。
插入 S3 HPV31 亚系图 h
补充图 S3。对照组、癌前病变和癌症中 DNA 修复基因表达的分析。这些箱线图表示与其组织学类别相对应的 DNA 修复基因的表达水平。基因表达显示在 y 轴上，而组织学类型显示在 x 轴上。与对照组相比，癌症和癌前病变中 BRCA1 和 BRCA2 的表达增加。与癌前病变和对照组相比，癌症中 PALB2 和 RAD51 的表达增加。*** 表示 p < 0.001 的显著性，** 表示 p < 0.01 的显著性，* 表示 p < 0.05 的显著性。
来自合作伙伴的 OECD.AI 数据：方法说明
MAG 为每份出版物分配一个等级以表明其相关性。9 它使用动态特征中心度量来做到这一点，如果一份出版物对排名靠前的出版物有影响、由来自知名机构的排名靠前的学者撰写或在备受推崇的场所出版，并且考虑到该领域的竞争力，则该出版物会获得较高的排名。特征中心度量可以被视为如果对整个学术界进行调查，一份出版物被评价为具有高度影响力的可能性。因此，MAG 将此度量称为出版物的“显著性”。10 同样，作者、机构、领域和出版场所的显著性代表各个出版物所有显著性的总和。
输入细胞注意力机制降低循环神经网络的消失显着性
最近，为提高深度神经网络的可解释性，人们使用显著性来表征输入特征对模型预测的重要性。在循环神经网络 (RNN) 上使用基于显著性的方法进行可解释性研究主要针对语言任务，而它们对时间序列数据的适用性尚不明确。在本文中，我们分析了基于显著性的 RNN 方法，包括经典和门控单元架构。我们表明，RNN 显著性会随着时间的推移而消失，导致对显著特征的检测仅偏向于后续时间步骤，因此无法可靠地检测任意时间间隔内的重要特征。为了解决这个显著性消失问题，我们提出了一种新颖的 RNN 单元结构（输入单元注意力†），它可以扩展任何 RNN 单元架构。在每个时间步骤，输入单元注意力使用固定大小的矩阵嵌入，而不是只查看当前输入向量，矩阵的每一行都关注来自当前或之前时间步骤的不同输入。使用合成数据，我们表明，输入单元注意 RNN 生成的显着性图能够忠实地检测重要特征，无论它们在时间上发生如何。我们还将输入单元注意 RNN 应用于神经科学任务，该任务分析执行各种任务的人类受试者的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据。在这种情况下，我们使用显着性来表征大脑区域（输入特征），这些区域的活动对于区分任务很重要。我们表明，标准 RNN 架构只能在 fMRI 数据的最后几个时间步骤中检测重要的大脑区域，而输入单元注意模型能够跨时间检测重要的大脑区域活动，而不会在后面的时间步骤中产生偏差。
使用人工智能的假冒产品监控系统
首先，像下图这样构建图像背景，然后构建文本显著性，即在视觉处理背景下的图像的独特特征。字符识别意味着允许计算机识别书面或印刷字符（例如数字或字母）并将其转换为计算机可以使用的形式的过程。字符识别器 - ABBYY 我们首先使用领先的商业 OCR 引擎 ABBYY 对文本显著性执行字符识别。ABBYY 接收图像作为输入并输出该图像中识别出的字符。然后通过文本提示编码（即二元语法和三元语法）完成字符检测，最后通过视觉提示编码完成视觉检测这两者使用对象粒度分类进行分类，最后的结果是徽标检索。
人类大脑 - 欧文实验室
图 2 叙述过程中的感知和高级注意力过程。在组别层面，叙述的声音包络预测了 (a) 清醒状态下的听觉皮层和右侧额下回的显著 (p < .05；家族错误 [FWE] 已校正) 簇，以及 (b) 中度麻醉状态下的左侧听觉皮层 (未达到统计显著性 [p = .05 FWE 已校正])。 (c, d) 在组别层面，音频叙述的悬念评级预测了 (c) 清醒状态下的听觉注意力和显着性网络的显著 (p < .05；FWE 已校正) 簇，以及 (d) 中度麻醉状态下的听觉注意力网络的显著 (p < .05；FWE 已校正)。红色箭头表示冠状视图相对于前后维度的位置。 (e – h) 声音包络和悬念评分预测的个体参与者主要听觉区域、听觉注意区域和显著性网络中的体素数量，相对于每个人在目标检测任务中的反应时间。在个体层面，声音包络预测 (e) 14/17 的参与者在清醒状态下的听觉区域显著激活，(f) 10/17 的参与者在中度麻醉状态下的听觉区域显著激活。在个体层面，悬念评分预测 (g) 17/17 的参与者在清醒状态下的听觉注意和显著性网络区域显著激活，(h) 14/17 的参与者在中度麻醉状态下的听觉注意和显著性网络区域显著激活。无论是在清醒状态 (e, g) 还是在中度麻醉状态 (f, h) 下，在目标检测任务期间，叙述过程中的感知或高阶过程与反应时间之间没有相关性。AAN，听觉注意网络；SN，显著性网络