XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深植于
基于深残留网络（RESNETS）2631
从磁共振图像（MRI）中自动分割脑肿瘤是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。许多建议研究在图像分割中使用深神经网络（DNN），因为它们在脑肿瘤图像的自动分割方面具有高性能。由于梯度扩散问题和复杂性，通常需要大量时间和额外的计算能力来训练更深的神经网络。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。 重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。 为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。 模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。 结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。 此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。
深空栖息地的人工重力产生
随着人类将目光投向深空探索和长期太空任务，航天器和太空栖息地对人工重力的需求也变得越来越迫切。长时间暴露在微重力环境中会导致一系列生理问题，包括肌肉萎缩、骨密度降低和体液重新分布。这些有害影响对执行数月甚至数年任务的宇航员的健康和福祉构成了重大挑战。本综述探讨了深空栖息地人工重力产生的当前研究，研究了可能实现可持续人工重力环境的挑战、技术和潜在解决方案。我们讨论了离心方法（例如旋转栖息地）和非离心方法（包括电磁场和静电场）。此外，我们还强调了操作和工程限制，以及可能解决这些障碍的未来发展潜力。
来宾社论：图形的深神经网络
I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
对帕金森氏症的深脑刺激的基础知识...
流行病学调查表明，与年龄相关的痴呆和认知障碍的发生率正在增加，这对社会，家庭和医疗保健系统来说是一个沉重的负担，从而使越来越多的人口衰老的认知功能保持了主要的挑战。运动对大脑健康是有益的，而FDNC5/Irisin（一种新的运动肌动物）被认为是认知功能的一种有益的介体，并且在骨骼肌和大脑之间的串扰中起着重要作用。本综述对FDNC5/Irisin在痴呆症和认知障碍相关疾病中FDNC5/IRISIN的基本和临床研究的最新进展进行了批判性评估。此外，我们对FDNC5/IRISIN在减轻这些疾病的治疗有效性方面介绍了一种新颖的观点。
vercise™深脑刺激系统
安全信息................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Intended Users......................................................................................................... 2 Clinical Benefit......................................................................................................... 3 Device Lifetime......................................................................................................... 3禁忌症.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................事件............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 13
使用混合深钢筋学习
摘要 - 在越野环境中旋转的未拧紧地面车辆（UGV）的准确路径跟踪面临着源于操作条件的多样性引起的挑战。用于Ackermann转导车辆的传统基于模型的控制器具有良好的（无防滑）路径跟踪的穿孔，但性能会以越来越不平坦的地形和更快的遍历速度下降。本文介绍了一种新颖的方法，一种混合深化增强学习（HDRL）控制器，利用了线性二次调节器（LQR）的优势和深钢筋学习（DRL）控制器，以增强Ackermann steceered ugvs的增强路径跟踪。DRL控制器主要弥补地形条件和未知车辆参数的不确定性，但训练在计算上可能很昂贵。LQR控制器在初始训练阶段指导DRL控制器，从而确保更稳定的性能并在早期迭代中获得更高的回报。这样做，这种混合方法提供了有望克服基于模型的控制器的局限性以及常规DRL方法的样本信息的局限性。在手稿中显示的初步结果显示了HDRL控制器的希望，表现出比无模型的DRL和常规反馈控制器更好的性能。
新兴市场的深技术解决方案
深层科技公司旨在应对世界上最大的挑战。这些包括提供互联网访问无关的，减少温室气体排放，大大提高行业的生产率提高，并帮助解决许多其他棘手的问题，尤其是在新兴市场和发展中的经济体中。一家Deep Tech公司将从实验室的变革技术带到了市场，民主化的研究基础设施和增加的可用资金导致了全球深厚的科技公司的兴起，包括在新兴市场中。然而，商业化对于意识到深度技术解决方案的好处至关重要，而深层技术公司通常很难成功地将其突破性化。加强当地的生态系统和对深度技术的投资对于克服这一常见障碍至关重要。作为开发金融机构，机构投资者以及私募股权和风险投资者探索了长期投资策略，Deep Tech商业化不是提供支持技术的银色子弹，而是对技术解决方案进行投资的整体方法。
基于深神经网络的高频交易策略
机器学习（ML）的最新概念和工程突破，尤其是在深层神经网络（DNN）中，已经改变了计算机科学领域，并负责在计算机视觉，语音识别，面部识别，交易，交易欺诈检测，自动欺诈，自动转换，视频对象跟踪，Nat-ural语言处理和鲁兰特的过程中的良好态度的突破性，以及我们的生活。金融产业并没有忽视这场革命。自从引入第一个ML技术以来，在某些情况下，在某些情况下渲染的财务建模和决策工具在某些情况下有限，而在其他情况下，总体而言，并不像其他领域一样令人惊讶的结果。ML的一些最具挑战性的问题出现了，例如，价格预测不仅需要最先进的ML技术，还需要其他非标准和不常见的方法和技术，从而赋予了一个名为Financial ML的新菲尔德（Financial ML）的起源，该名为Financial ML的起源是由Lopez de prado于上一年为洛佩兹·德·普拉多（Lopez de Prado）奠定了。
