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一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。
（R18）深度学习和神经网络
轴突是一种较细的，类似电缆的投影，可以延长数十万，数百甚至数万som的直径的倍数。轴突主要将神经信号远离躯体，并将某些类型的信息带回到其中。许多神经元只有一个轴突，但是这种轴突可能（通常都会）在广泛的分支下，从而可以与许多目标细胞进行通信。从躯体出现的轴突部分称为轴突小丘。除了是解剖结构外，轴突小丘还具有最大的电压依赖性钠通道密度。这使其成为神经元和轴突的尖峰启动区的最容易激发部分。用电生理术语，它具有最负阈值的潜力。
使用深度学习模型预测mRNA翻译的当前局限性
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
寻求根据美国州法律定义深度伪造
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后，那次大选以虚假新闻现象为标志（Gunther 等人，2018 年；Lee，2019 年）。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息，尤其是虚假新闻和深度伪造的结合，但这并没有发生（Meneses，2021 年）。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造：当时的美国众议院议长看起来喝醉了，说话含糊不清，好像喝醉了一样（Stewart，2019 年）。关键在于，这不是深度伪造，因为它没有使用人工智能；相反，它是一个廉价伪造（或不太常用的浅层伪造），一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频（Pawelec，2022 年）。正如 Paris & Donovan (2019) 所说，深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响（Appel & Prietzel，2022）并非无关紧要，因为它是故意改变的视听内容，并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频，由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化，因此更容易做到，也更容易检测，这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性，尽可能正确地定义它，“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”（Whittaker 等人，2023 年）。
深度学习：对人类的影响......
深度神经网络是一种复杂的结构化系统，它以并行、分布式和上下文敏感的方式处理信息，而深度学习则是利用这些系统通过依赖经验的学习过程获得与智能相关的能力的努力。在人工智能领域，深度学习的工作通常旨在利用所有可用的工具和资源来创造和理解智能，而不考虑其生物学合理性。然而，深度学习的许多核心思想都从大脑和人类智能的特征中汲取灵感，我们认为这些受大脑启发的系统最能捕捉这些特征（Rumelhart、McClelland 和 PDP 研究小组，1986 年）。此外，深度学习研究中出现的想法可以帮助我们了解人类和动物的记忆和学习。因此，深度学习研究可以看作是研究人员之间相互交流的沃土，这些研究人员研究的相关问题对生物智能和机器智能都有影响。
深度学习准确的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。