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2008 年 7 月 1 日星期二下午 P3-C，级别... - 核心
元音编码了有关说话者声道长度（VTL）以及元音类型的信息。本文展示了如何根据元音逐帧估计 VTL，以便于跟踪说话者，并使自动语音识别（ASR）在多说话者环境中更加稳健。该算法基于一种新的 VTL 协变语音特征，该特征对大小信息进行线性编码。本文表明，与更传统的倒谱系数相比，这种新的语音特征更适合 VTL 估计。VTL 估计基于高斯混合模型，该模型是在已知身高但未知 VTL 的说话者的语音材料上训练的。该研究由奥地利科学基金 (FWF) (J2541-N15)、EOARD (FA8655-05-1-3043) 和 UK-MRC (G0500221) 资助。
使用机器学习技术进行基于线性随机过程模型的 EEG 分类 Mykhailo Fryz a、Leonid Scherbak b、Bogdana Mlynko a 和
摘要 脑电图 (EEG) 建模和分类方法在医学诊断以及使用基于脑机接口的工业 4.0 解决方案创建复杂信息系统中非常重要。本文以线性随机过程的形式介绍了 EEG 信号的数学模型。考虑了使用自回归模型的相应估计程序。新的信息特征已被证明是线性随机过程模型表示的下采样核。基于自回归系数和新提取的信息特征对二元分类机器学习技术进行了比较分析。显示了分类指标的改进。关键词 1 信息系统、脑电图、信号、数学模型、线性随机过程、自回归模型、核、特征提取、估计、二元分类。
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表征这些肿块的标准成像分析技术基于组织密度和对注射造影剂的信号响应。如果不能排除恶性肿瘤，则进行肾上腺手术以切除诊断性肿瘤。必须防止过度治疗，尤其是切除激素水平正常的良性病变。纹理和放射组学分析是基于图像分析定量确定病变特征的创新方法。使用纹理、形状和其他信息可以比单独的强度变化捕获更多相关细节，从而提高非侵入性诊断率。除了经典的放射组学特征外，还将设计深度学习方法，使用分割和中级深度学习特征对肾上腺病变进行分割和准确分类。
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虽然冠状病毒大流行影响了所有人口群体和地区，但某些地区受到的影响比其他地区更严重。本文将退伍军人视为潜在的弱势群体，由于他们的合并症，即身体和精神健康挑战的发生率更高，他们可能比其他人更容易受到感染。本文使用 122 个退伍军人医疗保健系统 (HCS) 的数据，测试了三种机器学习模型进行预测分析。结合 LASSO 和岭回归与五倍交叉验证的效果最佳。我们发现社会人口特征对病例和死亡都有很高的预测性——甚至比任何医院特定的特征都更重要。这些结果表明，社会人口和社会资本特征是公共卫生结果的重要决定因素，尤其是对于退伍军人等弱势群体而言，应该进一步研究。
新型 K 近邻与卷积神经网络 (KNN-CNN) 实现精准脑部识别
摘要 - 脑肿瘤分类在早期诊断和有效治疗计划中起着至关重要的作用。在本文中，我们提出了一种新方法，即基于卷积神经网络的 K 最近邻 (KNN-CNN)，用于精确的脑肿瘤分类。所提出的方法结合了 K 最近邻 (KNN) 和卷积神经网络 (CNN) 的优势，同时利用了传统的基于特征的分类和基于深度学习的特征提取。我们使用 CNN 从脑肿瘤图像中学习高级特征，并使用 KNN 根据提取的特征对肿瘤进行分类。在脑肿瘤数据集上的实验结果证明了 KNN-CNN 方法的有效性和效率，实现了高分类准确率并且优于传统方法。关键词：图像挖掘、脑肿瘤、分类、磁共振成像、最近邻；
人工智能生成音乐评估方法综合综述
随着人工智能生成技术的发展，智能音乐生成产生了大量的工作和应用[1, 2, 3, 4]。具体来说，音乐生成可以进一步分为两种类型：符号域和音频域。符号域中的音乐生成以 MIDI 格式存储，其文本和顺序数据特性有利于其在主要深度学习模型（例如 LSTM [9, 10]、自动编码器 [11]、RBM [12] 和 GAN [13]）中的应用（例如 MidiNet [5]、MuseGAN [6]、BandNet [7] 和 TeleMelody [8]）。对于音频域，还可以根据音频的特征对不同频段进行分析，以获得用于模型训练的矢量化数据（例如 Jukebox [14]、WaveNet [15]）。除了从 MIDI 数据集或音频数据集生成音乐外，
淡水虾肠道产酶微生物群落的表征与鉴定
摘要：对淡水虾消化道中降解胞外酶的需氧菌进行了分离。在羧甲基纤维素琼脂平板、淀粉琼脂培养基平板、明胶蛋白胨琼脂培养基平板上分离肠道细菌。在选择性培养基上根据胞外酶对分离的菌株进行定性筛选。根据形态学、生理学和生化特征对菌株进行鉴定，鉴定出芽孢杆菌种。通过使用明胶琼脂培养基、羧甲基纤维素培养基和刚果红CMC培养基以及针对不同酶的淀粉琼脂培养基进行菌落鉴定，分离出芽孢杆菌种。分离物能够水解蛋白质和碳水化合物，表明它们在鱼类营养中的重要性。
