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World File Search System网络模型
影响者的无关性：在社交网络模型中，具有重新激活和免疫力的信息传播持续时间呈指数级增长
网络上的信息传播模型处于人工智能研究的前沿。此类模型的动态通常遵循流行病学中的随机模型，不仅用于模拟感染，还用于模拟各种现象，包括计算机病毒的行为和病毒式营销活动。在这种情况下，一个核心问题是如何有效地检测宿主图中最具影响力的顶点，以使感染存活时间最长。在包含顶点重新感染的过程中，例如 SIS 过程，理论研究确定了参数阈值，其中过程的存活时间迅速从对数转变为超多项式。这些结果与起始配置相关的直觉相矛盾，因为该过程总是会快速消亡或几乎无限期地存活。这些结果的一个缺点是，到目前为止，尚未对包含短期免疫（或创意广告疲劳）的模型进行这样的理论分析。我们通过研究 SIRS 过程（一个更现实的模型，除了重新感染外，还包含短期免疫）来缩小文献中的这一差距。在复杂网络模型中，我们确定了使过程能够以指数级增长存活的参数范围，并得到了随机图的严格阈值。这些结果的基础是我们的主要技术贡献，揭示了 SIRS 过程在具有大型扩展子图的图（例如社交网络模型）上存活时间的阈值行为。
研究文章一种针对不同频率脑电图数据的基于深度学习的分类方法
近年来，脑电图研究（EEG）的研究集中在EEG信号的特征提取上。方便而简单的EEG采集设备的开发产生了各种EEG信号源和脑电图数据的多样性。因此，EEG分类方法的适应性已变得重要。这项研究提出了一个深层网络模型，用于自主学习和脑电图信号的分类，该模型可以自适应地将EEG信号分类为不同的采样频率和长度。当用不同的采样频率分析脑电图数据时，人工设计特征提取方法无法获得稳定的分类结果。然而，所提出的深度网络模型显示出更高的通用性和分类精度，尤其是对于长度短的脑电图信号，这是由两个数据集验证的。
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。本研究的重点是开发基于人工智能的医疗测试设备管理系统。系统集成了高级传感器技术，以实时监测患者的生理特征数据，例如心率，血压，体温等。并通过差分熵分析算法处理数据，以提取关键的健康指标。然后，这项研究构建了一个深度学习的神经网络模型，以预测患者健康状况的变化，并相应地优化了医疗检测设备的配置和使用。本文提出了一种基于神经网络模型的特征提取方法，该方法可以有效地识别生理信号中的异常模式，并为后续预测模型提供高质量的输入数据。仿真结果表明，所提出的神经网络模型在预测患者的健康状况方面具有很高的准确性和实用性。该模型可以帮助医护人员及时确定潜在的健康风险，以改善治疗结果和患者的生活质量。
H-Mem：利用赫布记忆网络实现突触可塑性
根据过去的记忆进行当前计算的能力对于许多认知任务（例如故事理解）至关重要。赫布型突触可塑性被认为是大脑中长期记忆保留的基础。然而，尚不清楚这种可塑性过程如何与皮质网络中的计算相结合。在这里，我们提出了赫布记忆网络 (H-Mems)，这是一种简单的神经网络模型，它围绕受赫布可塑性影响的核心异联想网络构建。我们表明，可以优化网络以利用赫布可塑性过程进行计算。H-Mems 可以一次性记住刺激对之间的关联，并在以后使用这些关联进行决策。此外，它们还可以解决合成故事的苛刻问答任务。我们的研究表明，神经网络模型能够通过简单的赫布可塑性过程用记忆丰富其计算。
Joseph D. Smith博士 安全层和保护层（LOPA）
这张照片怎么了？弹性系统：>依靠网络模型，分析，协议>使用分布式智能代理控制>包括多生成和动态定价>使用混合/集成微电网>使用实时性能指标来调整生产>支持能量信息培养
基于WOA-BP算法
温度补偿是解决非分散红外CO 2气体传感器检测准确性受到温度影响的问题的主要措施。由于非分散红外CO 2气体传感器的测量精度很容易受到环境温度的影响，因此本文分析了传感器受温度影响的原因，并提出了一种整合鲸鱼算法（WOA）和BP神经网络的温度补偿方法。鲸鱼算法用于优化BP神经网络的权重和阈值，以建立非分散红外CO 2气体传感器的温度补偿模型，并将优势与传统的BP神经网络模型和粒子群群和粒子群优化（PSO）BP神经网络模型进行比较。实验结果表明，WOA-BP算法的温度补偿模型误差低于30 ppm，平均绝对误差百分比为3.86％，远比BP神经网络和PSO-BP神经网络好得多，并且有效地降低了温度对传感器准确性的影响。
文章通过深度学习模型和放射组学方法实现阿尔茨海默病的计算机辅助诊断
摘要：本文针对阿尔茨海默病的诊断问题，结合深度学习与影像组学的方法，提出了一种基于改进的卷积神经网络模型和图像融合方法的阿尔茨海默病诊断分类模型，并与现有的网络模型进行了比较。在ADNI和PPMI数据库中收集了182例阿尔茨海默病患者，在单模态图像训练中AUC达到0.906，在融合图像训练中AUC达到0.941，证明了所提方法在融合图像上具有更好的性能。该研究对促进多模态图像在阿尔茨海默病诊断中的应用具有推动作用，基于多模态图像的融合图像数据集比单模态图像数据集具有更高的诊断准确率。深度学习方法和影像组学显著提高了阿尔茨海默病的诊断准确率。
噪音对心理表现和烦恼的影响......
摘要 机械系统中的旋转部件会产生音调噪声，这些音调的存在会影响乘员的质量和舒适度，导致烦恼和心理表现下降。ISO 1996-2 和 ANSI S1.13 标准已经描述了量化突出音调影响的指标，但还需要更多研究噪音属性如何影响烦恼和表现，特别是在不同任务难度水平下。本文研究了在不同任务难度水平下暴露于带有音调成分的背景噪音时，噪音指标、烦恼反应和心理表现之间的关系。在本研究中，60 名参与者在受控测试室中执行三个不同级别的 n-back 任务时，暴露于 18 个具有三个不同突出音调的噪音信号（三个频率音调和两个背景噪音水平），评估主观感知的烦恼和不同的工作量。通过记录反应时间、正确率和失误次数来测量性能参数。结果表明，在更高的任务难度水平下，失误次数和反应时间呈增加趋势，但正确率呈下降趋势。研究结果表明，在不同任务难度下，除烦躁度和响度外，主观反应存在显著差异。尤其是在任务难度增加的情况下，参与者对较高的背景噪音水平、较低的音调频率和增加的音调水平更烦躁。响度指标与其他噪音指标高度相关。基于相关性最高的噪音指标，使用神经网络模型提出了三种预测感知烦躁度的模型。这三个模型中的每一个都有不同的输入参数和不同的网络结构。这三个神经网络模型的准确率和 MSE 表明它适合预测感知烦躁度。结果显示了音调噪音对烦躁度和心理表现的影响，尤其是在不同任务难度下。结果还表明神经网络模型具有较高的准确性和效率，可用于预测噪音烦躁度。模型 1 在某些方面更受青睐，例如输入参数较低，使其更加用户友好。最好的神经网络模型同时包括响度指标和音调指标。似乎组合指标在所提出的神经网络模型中的重要性最低，也是不必要的。
使用JNN
抽象心力衰竭是全球死亡的主要原因。早期检测和干预对于改善积极结果的机会至关重要。本研究提出了一种新的方法，可以预测使用神经网络模型患有心力衰竭的人的可能性。数据集包含918个样品，具有11个特征，例如年龄，性别，胸痛类型，静息血压，胆固醇，空腹血糖，静静心心电图结果，最大的心率，达到的最大心率，运动诱导的心绞痛，Oldpeak，Oldpeak，ST_SLOPE和心脏疾病。在数据集上训练了具有四层（1输入和1个输出）的神经网络模型，并获得了90％的精度，平均误差为0.009。发现心力衰竭预测中最有影响力的因素是Oldpeak，ST_SLOPE，性别，禁食库，ChestPainType，锻炼，胆固醇，胆固醇，Restingbp，Maxhr，Maxhr，静林BP，静林BP和年龄。这项研究为早期发现和干预心力衰竭提供了宝贵的工具，从而为健康和医学领域做出了贡献。