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在2021年，美国有182,520例脑和中枢神经系统（CNS）癌症和2024年的25,400例新病例。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。 这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。 通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。 经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。 在脑膜瘤（P = 0.013）和垂体肿瘤（p = 0.015）的分类精度中观察到在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。 SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。 然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。 未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。
外国直接投资政策是一项精细的平衡行为......投资正在增加......
2024 年 3 月 28 日 — 我们还与 14 所大学合作，提供空间技术学位作为工程专业之一。IN-SPACE 还致力于创建一个...
精细的木工和橱柜制造教师
职位标题：精细的木工和柜子制作讲师议价单位/工资范围：MEA教职员工； $ 43,399.90- $ 48,846.97取决于资格和经验。责任：EMCC希望填补全职精美的木工和橱柜培养讲师职位，以便于2022年8月22日开始。选定的候选人将是一个以学习者为中心的精确的人，具有开发课程的能力，其中包括就业能力必需品和技术内容，以满足当前的行业实践。此职位需要铣削，装配，手动工具，电动工具和商店机械（包括CNC）体验的橱柜制造和木工背景。理想的候选人将具有领导经验和卓越的沟通技巧，并将教授基础和中间木工中的全部课程，为学生提供建议并在大学委员会任职。其他工作职责包括设备维护以及先进的材料和供应计划。木工，橱柜制造或施工或该领域的5 - 7年经验的最低资格学位。首选资格：学士学位。能够支持高危学生。课程和课程开发技能。对教学的合作，创造性和热情。福利：雇主为雇员付费健康，牙科和人寿保险，缅因州退休或TIAA-CREF的选择以及病时间。申请程序/截止日期：电子邮件求职信，简历，成绩单和联系信息，以提供三个专业的参考文献resumes@emcc.edu。申请材料的审查将从2022年5月31日开始，并继续直至填补该职位。注意：缅因州东部社区学院需要在雇用或参加常规测试时进行疫苗接种证明，以代替疫苗接种证明。机构摘要：缅因州东部社区学院提供30多个一年和两年的课程选择，以及短期和专业培训和商业，行业和社区的再培训课程。我们授予应用科学，科学副学士和艺术学位副学士；证书；文凭；以及定制，短期课程和课程的完成文件。占地72英亩的校园位于班戈（Bangor），距离缅因州风景秀丽的海岸和山脉仅几步之遥。EMCC致力于为所有学生提供良好平衡的教育，该教育侧重于解决问题，决策，沟通，社会理解，计算机应用，数学和科学。我们的技术计划包括专业领域的技术理论和应用方面的集中研究，我们的所有计划都提供了文科课程，以构成终身学习的基础。我们的计划和学生支持服务旨在发展我们周围复杂世界的领导能力，个人责任，团队合作和欣赏。
将人工智能应用于卫星图像以编制精细的贫困统计数据
目录 表格和图表 iv 摘要 v I.介绍 1 II.文献综述 2 III.数据和方法 3 A.参考期 3 B. 白天卫星图像 3 C. 夜间卫星图像 4 D. 用作输入的贫困数据来源 4 E. Shapefile 5 F. 使用人工智能预测贫困 5 IV.主要发现 7 A. 卷积神经网络验证 7 B. 岭回归 8 V. 稳健性评估 12 A.平均特征与平均输出 12 B.探索数据分割策略 12 C. 针对城市和农村地区的单独模型是否可以提高预测准确性？13 D. 岭回归与随机森林估计 13 E. 将结果与更简单的模型进行比较 14 F. 将基于人工智能的预测与已发布的贫困率相协调 15 VI.讨论和总结 17 参考文献 19
从商业新闻中提取精细的经济活动
我们介绍了一项针对英语公司特定新闻中经济和财务事件注释的新型数据集的试点研究。事件处理会自动获得文本中描述的现实世界事件的“什么，谁，谁，何时何地”。事件提取包括识别事件触发器，即表达预定类型的事件并识别参与者参数的令牌，即表达原型参与者角色的令牌。Event extraction is typically an upstream step in pipelines for financial applications: it has been used for news summarization of single (Lee et al., 2003; Marujo et al., 2017) or multiple documents (Liu et al., 2007; Glavaˇs and ˇ Snajder, 2014), forecasting and market analysis (Nassirtoussi et al., 2014; Bholat et al., 2015; Nardo等，2016;这项工作旨在通过在文本中对经济事件触发器和参与者的论点进行分类，从而在财务领域中启用这些信息提取任务。我们对公司特定事件的续期数据集被认为与ACE基准Corpora的精细事件表示兼容，以便在该领域直接应用预付款。在我们的试点研究中，我们研究了现有的事件提取模型的可移植性，名为Dygie ++（Wadden等，2019b），以实现财务事件提取的任务。
