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预测深度学习时代肝毒性的计算模型
药物诱导的肝损伤（DILI）是由药物引起的严重不良反应，可能导致急性肝衰竭甚至死亡。许多努力集中在减轻与潜在DILI相关的风险上。在其中，定量结构活性关系（QSAR）被证明是早期肝毒性筛查的有价值工具。它的优点不包括对物质物质和快速交付结果的要求。深度学习（DL）最近取得了快速的进步，并已用于开发QSAR模型。本综述讨论了DL在预测DILI中的使用，重点是采用广泛的化学结构数据集及其相应的DILI结果的QSAR模型的开发。我们对各种DL方法进行了全面的评估，与传统机器学习（ML）方法相比，并探讨了DL技术在其可解释性，可伸缩性和概括性方面的优势和局限性。总体而言，我们的综述强调了DL方法的潜力增强DILI预测，并为未来的途径提供了开发预测模型以减轻人类稀有风险的见解。
人类和人工智能如何合作检测深度伪造？
长期以来，视频证据一直是表明某人是否做过或说过某事的最佳方式。不幸的是，深度伪造的兴起意味着情况已不再如此。深度伪造是显示人们说或做的事情的视频，这些视频是由基于深度学习的人工智能 (AI) 系统创建的，因此得名深度伪造。过去几年，有少数深度伪造视频在网上疯传。其中包括巴拉克·奥巴马、唐纳德·特朗普和马克·扎克伯格等知名人物的视频
使用基于堆栈的CNN-LSTM模型的先天性心脏病检测深度学习技术：一项试验研究
产前干预可以降低产后认真的冠心病患者的风险，但目前的诊断是基于定性标准，这可能导致临床医生之间的诊断差异。目的：使用深度学习模型检测患有低塑性左心脏综合征（HLHS）胎儿的心脏超声（US）视频的形态和时间变化。招募了一小部分健康和13名HLHS患者，并收集了三个妊娠时间点的超声视频。对视频进行了预处理并分段到心脏周期视频，并培训了五个不同的深度学习CNN-LSTM模型（Mobilenetv2，Resnet18，Resnet15，Resnet50，Densenet121和Googlelenet）。最佳表现的三个模型用于开发一种新型的堆叠CNN-LSTM模型，该模型是使用五倍的交叉验证对HLHS和健康患者进行分类的训练。堆叠CNN-LSTM模型的准确性，精度，敏感性，F1得分和90.5％，92.5％，92.5％，92.5％，92.5％和85％的精度，精度，敏感性，F1得分和特异性的准确性，精度，敏感性，F1得分和特异性分别优于其他预先训练的CNN-LSTM模型，分别是视频范围的分类以及90级分类和92。使用超声视频的主题分类分别为92.5％，92.5％和85％。这项研究表明，使用深度学习模型使用超声视频对CHD产前患者进行分类的潜力，该视频可以在临床环境中对疾病的客观评估进行分类。
使用基于人工智能的脑波进行运动预测深度学习复发性神经网络
脑电图（EEG）研究因其对人体运动的宝贵见解而在各种研究领域中广泛使用。在这项研究中，我们通过采用人工智能深度学习复发性神经网络（GRU，GRU，GRU）来调查运动歧视预测的优化，对来自EEG信号之间特定运动类型产生的独特EEG数据。实验涉及参与者，分为姿势控制的五个困难，针对二十多岁的体操运动员和主教体育教育的大学生（n = 10）。机器学习技术被应用于从收集的脑电图数据中提取脑运动模式，其中包括32个通道。使用快速傅立叶变换转换进行了EEG数据进行了光谱分析，并且使用GRU模型网络用于每个EEG频率域上的机器学习，从而改善了学习的性能索引
抽象机制预测深度神经网络中的概括
深度神经网络作品（DNN）的一个长期问题是了解他们令人困惑的概括能力。We approach this prob lem through the unconventional angle of cogni tive abstraction mechanisms , drawing inspiration from recent neuroscience work, allowing us to define the Cognitive Neural Activation metric (CNA) for DNNs, which is the correlation be tween information complexity (entropy) of given input and the concentration of higher activation values in deeper layers of the network.CNA具有高度预测的概括能力，在对近200个网络实例的广泛评估中进行基于规范和偏见的概括指标，其中包括数据集构造组合的广度，尤其是在存在加性噪声的情况下，并且存在/或培训标签被损坏。这些强大的EM PIRICAL结果表明，CNA作为概括度量的有用性，并鼓励对信息复杂性与更深层次网络中的表示之间的联系进行进一步研究，以便更好地了解DNN的概括能力。1
NUCAPS 测深快速指南
为什么nucaps声音很重要？温度和水分的垂直轮廓是由n oaa u nique c op缩放的tmospheric p Rocessing s ystem产生的。在美国大陆上，及时听起来的观察是在下午对流开始的。使用了来自红外和微波声音的数据（NPP和NOAA-20； Iasi和Metop-A和Metop-B上的CRIS和ATM）。声音是由卫星观察驱动的，并且独立于任何模型。白天和黑夜都有数百种卫星响料。
机载测深激光雷达解决方案 经过验证的生产力
Leica Geosystems 是唯一一家提供基于通用传感器平台（包括系统外围设备和软件）的成像和 LiDAR 解决方案的供应商。用户可以在系统之间共享组件和通用操作员和飞行员界面，以便在所有机载传感器上进行简单、一致的安装，无论使用哪种系统，都能在地面处理和操作员培训方面提供协同效应。同样，通用任务规划使少数员工能够高效地规划各种任务，所有这些都来自熟悉的规划界面。这可以实现高效的工作流程、减少培训并节省成本。
严重天气的测深和绝热图...
•斗篷（对流可用的势能）•CIN（对流抑制）•DCAPE（向对流可用的势能）•最大的雷暴中的最大上流速度•冰雹尺寸•冰雹尺寸的高度•超施加顶部的高度•由于各种过程，云端可能形成云的图层，
机载测深激光雷达解决方案已证实具有生产力
Leica Geosystems 是唯一一家提供基于通用传感器平台（包括系统外围设备和软件）的成像和 LiDAR 解决方案的供应商。用户可以在系统之间共享组件和通用操作员和飞行员界面，以便在所有机载传感器上进行简单、一致的安装，无论使用哪种系统，都能在地面处理和操作员培训方面提供协同效应。同样，通用任务规划使小型劳动力能够高效地规划各种任务，所有这些都来自熟悉的规划界面。这可以实现高效的工作流程、减少培训并节省成本。
机载测深激光雷达解决方案 经过验证的生产力
Leica Geosystems 是唯一一家提供基于通用传感器平台（包括系统外围设备和软件）的成像和 LiDAR 解决方案的供应商。用户可以在系统之间共享组件和通用操作员和飞行员界面，以便在所有机载传感器上进行简单、一致的安装，无论使用哪种系统，都能在地面处理和操作员培训方面提供协同效应。同样，通用任务规划使小型劳动力能够高效地规划各种任务，所有这些都来自熟悉的规划界面。这可以实现高效的工作流程、减少培训并节省成本。