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受神经质量模型约束的深神经网络改善了时空脑动力学的电生理源成像
为成像大脑的时空电活动做出了许多努力，目的是绘制其功能和功能障碍以及帮助管理脑疾病的管理。在这里，我们提出了一个非惯性深度学习 - 基于源成像框架（DEEPSIF），该框架提供了来自非侵入性高密度脑电图（EEG）记录的强大而精确的时空估计值。deepSIF采用了能够建模中尺度脑动力学的生物物质模型产生的合成训练数据。潜在的大脑来源的丰富特征嵌入了现实的训练数据中，并被深sif网络隐含地学习，避免了与明确配置和调整先验有关的并发症在优化问题中，就像常规源成像方法中一样。通过1）通过1）评估一系列数值实验，2）在三个公共数据集中总共20个健康受试者中的感官和认知大脑反应，以及3）严格验证DeepSif在20个识别20型药物抑制患者中的癫痫效果区域的capa的能力，从而对ePiLsists epilessys的同伴进行了比较，结果。deepSif表现出良好的表现，产生的结果与有关感觉和认知信息处理的常见神经科学知识一致，以及有关癫痫组织的位置和范围的临床发现以及超过常规源成像方法。作为数据驱动的成像框架的DeepSIF方法，可以使时空脑动力学的有效且有效的高分辨率功能成像，这表明其对神经科学研究和临床应用的广泛适用性和价值。
将轻质软错误缓解技术应用于嵌入式混合精度深神经网络
摘要 - 深度神经网络（DNNS）在资源约束的IoT设备中不存在，该设备通常依赖于减少的内存足迹和低绩效处理器。虽然DNNS的精度和性能可能会有所不同，而且至关重要，但要以低成本提供高可靠性的训练有素的模型也至关重要。要达到不屈的可靠性和安全水平，必须为电子计算系统提供适当的机制来解决软误差。因此，本文研究了软错误与模型准确性之间的关系。在这方面，考虑到在ARM Cortex-M处理器上运行的精确位刻度变化（2、4和8位），对Mobilenet模型进行了广泛的软误差评估。此外，这项工作促进了使用寄存器分配技术（RAT）的使用，该技术将关键DNN功能/层分配给特定通用通用处理器寄存器库。从超过450万个故障注射中获得的结果表明，大鼠提供了最佳的相对性能，内存利用和软错误可靠性权衡W.R.T.一种更传统的基于复制的方法。结果还表明，Mobilenet软误差可靠性取决于其卷积层的精确度。
用深神经网络在MRI上对胎儿大脑的自动线性测量
在胎儿脑MRI的常规临床评估中使用的三个关键生物识别线性测量值是脑双发直径（CBD），骨双发性直径（BBD）和跨小脑直径（TCD）。这些措施是根据既定指南[3,4]手动对临床医生进行的单独MRI参考切片进行的，这与基于US的基于US的测量指南不同，指定了如何建立扫描成像平面，如何在每个测量中选择此卷中的参考切片，以及如何识别两个解剖学测量值以识别线性测量值。CBD和BBD测量值是在同一切片上进行的，并垂直于中间线（MSL）绘制。通过在胎儿脑小脑轮廓上选择两个抗斑点地标点，在不同的参考切片上测量TCD，从而给出小脑的直径。
图像完成的自我监视的深神经网络类似于早期的视觉皮层fMRI活动模式
人工智能在理解生物学视觉方面的承诺依赖于将计算模型与大脑数据的比较，以捕获视觉信息处理的功能原理。卷积神经网络（CNN）成功地匹配了沿着大脑前馈视途径发生的层次处理的转换，并延伸到腹侧颞叶皮层。但是，我们仍然要了解CNN是否可以成功地描述早期视觉皮层中的反馈过程。在这里，我们研究了人类早期视觉皮层和具有编码器/解码器体系结构的CNN之间的相似性，并接受了自我监督的学习训练以填充闭塞并重建了看不见的图像。使用代表性相似性分析（RSA），我们比较了来自人类参与者中未刺激的早期视觉皮层贴片的3T功能磁共振成像（fMRI）数据，这些数据是查看部分遮障图像的人类参与者中的，与同一图像中的CNN层激活不同。结果表明，我们的自我监督图像完成网络在与fMRI数据的相似性方面优于经典的对象识别网络（VGG16）。这项工作提供了其他证据，表明视觉系统的最佳模型可能来自较少受到监督训练的饲养场体系结构。我们还发现，与编码器激活相比，CNN解码器途径激活与大脑处理更相似，这表明早期视觉皮层中的中和低/中级特征的整合。挑战人工智能模型，通过自学学习学习自然图像表示，并将其与大脑数据进行比较可以帮助我们限制我们对
训练和安装后，各种各样的深神经网络都很好地预测了人类IT
■接受对象识别训练的深神经网络（DNNS）提供了高级视觉皮层的最佳当前模型。尚不清楚的是，诸如网络架构，训练和对大脑数据的拟合等实验性选择有多么强烈的选择，这有助于观察到的相似性。在这里，我们将九个DNN体系结构的多样化集与他们解释人类下颞（hit）皮质中62个对象图像的代表性几何形状的能力，如用fMRI测量。我们将未经训练的网络与他们的任务训练的对应物进行了比较，并通过在每层内特征的主要成分进行加权组合，并将其层次的加权组合得以评估，并评估了击中的效果。对于训练和拟合的每种组合，我们使用独立的
Ruchita Rathod，Rais Abdul Hamid Khan博士，使用深神经网络和机器学习算法的脑肿瘤检测，PALARCH的A
肿瘤程度的确定可能是脑肿瘤计划和定量评估的主要挑战性任务。磁共振成像（MRI）是一种非侵入性技术之一，该技术已作为无辐射的脑肿瘤的前线诊断工具。深度学习在图像识别工作中表现出色。从卷积神经网络（CNN）到各种自动编码器的工作已经在医疗图片调查领域中发现了无尽的应用程序，以快速的速度向前推动它。在放射学中，经验丰富的医生外表评估了临床图片，以识别，刻画和观察疾病。在这项工作中，使用机器学习和卷积神经网络（CNN）分类提出了自动脑肿瘤检测。更深的建筑设计由小内核进行。神经元的体重很小。与所有其他方法相比，CNN可以达到良好的精度，复杂性低。这种提高的准确性将有助于医生对待很好。
土耳其计算机和数学教育杂志第12卷（2021），452-465 网络安全性的量子密钥分布算法 深层小波自动编码器使用深神经网络T.Balamurugan 1，e.gnanamanoharan 2，L.Martin 3
Tadesse Hailu Ayane A，Satyasis Mishra B，Davinder Singh Rathee C，Harish Kalla d a Dept.，ECE，SEEEC，SIGNAL和IMAGE PROCESTING SIG，ADAMA科学技术大学，Adama，埃塞俄比亚文章历史：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年6月4日摘要：这项研究工作提出了一种新颖的快速且坚固的模糊C表示基础（FRFCM）分割技术，用于从MR（磁共振）图像中检测脑肿瘤，该技术可以告知放射线医生和医生脑肿瘤的细节。 这种分割技术已用于消除里奇亚的噪声和形态重建的图像。 MR（磁共振）图像特征已通过流行的灰度共发生矩阵（GLCM）和离散小波变换特征提取技术提取。 提取的特征应用于基于拟议的PSO（粒子群优化）的极限学习机（ELM），以分类恶性和良性脑肿瘤的类型，以进行视觉定位。 此外，将将分类结果与现有支持向量机和相关向量机模型进行比较。 在这项研究工作中，PSO算法已更新了拟议的新型多类极限学习机分类器模型的权重，以提高分类器的性能。 为了展示研究的独特性，此外，研究工作提出了通过嵌入式系统平台实施检测和分类的，这可能是研究工作的产品结果。 关键字：，ECE，SEEEC，SIGNAL和IMAGE PROCESTING SIG，ADAMA科学技术大学，Adama，埃塞俄比亚文章历史：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年6月4日摘要：这项研究工作提出了一种新颖的快速且坚固的模糊C表示基础（FRFCM）分割技术，用于从MR（磁共振）图像中检测脑肿瘤，该技术可以告知放射线医生和医生脑肿瘤的细节。这种分割技术已用于消除里奇亚的噪声和形态重建的图像。MR（磁共振）图像特征已通过流行的灰度共发生矩阵（GLCM）和离散小波变换特征提取技术提取。提取的特征应用于基于拟议的PSO（粒子群优化）的极限学习机（ELM），以分类恶性和良性脑肿瘤的类型，以进行视觉定位。此外，将将分类结果与现有支持向量机和相关向量机模型进行比较。在这项研究工作中，PSO算法已更新了拟议的新型多类极限学习机分类器模型的权重，以提高分类器的性能。为了展示研究的独特性，此外，研究工作提出了通过嵌入式系统平台实施检测和分类的，这可能是研究工作的产品结果。关键字：这将帮助医务人员，特别是让放射线医生和医生了解肿瘤的严重性。此外，嵌入式系统平台已用于通过GUI（图形用户界面）显示分类，分割和功能。
网络安全性的量子密钥分布算法深层小波自动编码器使用深神经网络T.Balamurugan 1，e.gnanamanoharan 2，L.Martin 3
摘要。最近一年，大脑成像技术在检查和专注于解剖学和脑功能的新视野中一直发挥着重要作用。图像处理机制被广泛用于医学中，以增强早期检测和治疗。分割和分类对于MRI脑图像处理是至关重要的作用。这项工作的目的是开发一种系统，该系统通过提出的图像分类器的过程来帮助肿瘤检测和脑MRI图像识别。在这项工作中，我们建议一个深层神经网络进行分类和细分。这项工作提出了使用深波自动编码器（DWA）的图像压缩技术，该技术结合了将自动编码器的主要功能与小波变换的图像降解属性最小化的能力。两者的组合对减小与DNN的其他分类任务的函数的大小相同。已经消除了脑系统，并考虑了提出的DNN-DWAE图像分类。与不同现有方法相比，DNN-DWAE分类器的性能评估已得到改善。
QDNN：具有量子层的深神经网络
量子计算机使用量子机械原理进行计算，在许多计算问题中，它们比古典计算机更强大（Shor 1994； Grover 1996）。开发了许多量子机学习算法，例如量子支持矢量机，量子主体分析和量子玻尔兹曼机器（Wiebe等人。2012; Schuld等。2015a; Biamonte等。2017; Rebentrost等。2014;劳埃德等。2014; Amin等。2018; Gao等。2018），这些算法比其经典版本更有效。近年来，DNNS（Lecun等人2015）成为机器学习中最重要，最有力的方法，该方法广泛应用于计算机视觉中（Voulodimos等人。2018），自然语言处理（Socher等人2012）和许多其他领域。DNN的基本单元是感知器，它是一种仿射转换，以及激活函数。激活函数的非线性和深度给出了DNN大量表示
临床环境 - 意识到生物医学文本摘要使用深神经网络：模型开发和验证
背景：自动文本摘要（ATS）使用户能够从生物医学存储库的大数据中检索有意义的证据，以做出复杂的临床决策。深度神经和经常性网络在自然语言处理和计算机视觉领域的传统机器学习技术优于传统的机器学习技术；但是，它们尚未在ATS域中探索，特别是对于医学文本摘要。目的：生物医学文本ATS中的传统方法遭受了基本问题，例如无法捕获临床环境，证据质量和目的驱动的段落选择。我们的目的是通过从可靠的已发表的生物医学资源中提取精确，简洁和连贯的信息来规避这些限制，并构建一个简化的摘要，其中包含最有用的内容，可以为临床需求提供特定的审查。方法：在我们提出的方法中，我们引入了一个新颖的框架，称为生物膜，可提供优质意识的患者/问题，干预，比较和结果（PICO）基于智能和上下文支持生物医学文本的摘要。BioMed-Summarizer将预后质量识别模型与临床环境感知模型相结合，以在生物医学文章的主体中找到文本序列，以在最终摘要中使用。首先，我们开发了一个深度的神经网络分类器，用于质量识别，以获取科学的声音研究并过滤其他研究。最后，我们从研究类型，发布可信度和新鲜度得分汇总的高得分PICO序列中产生了代表性摘要。第二，我们开发了一个双向长期记忆记忆复发性神经网络作为临床环境 - 意识分类器，该分类器是通过使用单词插入令牌制成的语义丰富特征进行培训的，该特征用于识别代表Pico文本序列的有意义的句子。第三，我们使用Jaccard相似性与语义富集计算了查询和PICO文本序列之间的相似性，其中使用医学本体学获得了语义富集。结果：使用与颅内动脉瘤相关的大型生物医学文献数据集评估预后质量识别模型，在识别质量文章方面，准确性为95.41％（2562/2686）。临床环境 - 意识到多类分类器优于传统的机器学习算法，包括支撑矢量机，梯度增强的树木，线性回归，k-neart邻居和天真的贝叶斯，通过实现93％（16127/17341）的准确性，用于分类五个分类：目标，互动，互动，互动，互动，结果，结果，结果。语义相似性算法在语义富集后，在众所周知的Biosses数据集（具有100对句子）上实现了明显的Pearson相关系数（0-1尺度），比基线JACCARD相似性提高了8.9％。最后，我们发现三个领域专家对不同指标进行的评估之间的高度正相关，这表明自动汇总是令人满意的。