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自动分类从认知障碍中的宠物脑成像的多跟踪报告中得出结论
摘要。本文的目的是通过比较几种基于基于传统的机器学习（ML）技术的基于基于的传统机器学习（ML）技术分类方法来研究用于研究认知障碍（FDG，淀粉样蛋白和TAU PET）的脑分子成像报告的结论。定义了两个目的：在所有三种方式中识别阳性或负面结果，并为阿尔茨海默氏病（AD），额叶痴呆症（FTD），Lewy Bodies Dementia（LBD）提取诊断印象。通过对日内瓦大学医院的核医学和分子成像部报告的166个报告的手动平行注释创建了一个数据集。对6个机器学习（ML）算法（支持向量机（线性和径向基础功能），天真的贝叶斯，逻辑回归，随机福雷斯特和K-Nearest邻居）进行了培训和评估，并具有5倍的交叉验证方案，以评估其性能和概括性。最好的分类器是SVM显示以下准确性：FDG（0.97），TAU（0.94），淀粉样蛋白（0.98），定向诊断（0.87（0.87用于AD，FTD，FTD，LBD之间的诊断，未确定，未确定，其他），铺平了Paradigm在Paradigm中的核对范围内的核医学研究。
自动投资计划/电子银行转移表 div>
借方相同的金额。作为明亮的指示大学储蓄计划帐户所有者，我承认，引用的银行帐户将链接到我的Bright Directions College Savings Program帐户，以便我可以通过电话或在BrightDirections.com上购买或在线购买股票。该机构将保持全部效力和效力，直到联合银行和信托公司已从我收到其修改或终止的通知，以负担工会银行和信托公司合理的时间来采取行动。我知道，如果由于资金不足或由于任何一个帐户已关闭而无法进行交易，则该服务将被联合银行和信托公司取消。我承认，自动化清算室（“ ACH”）交易的起源必须遵守适用法律的规定。我进一步同意，如果出于任何原因而羞辱我的草稿，无论有没有理由，联合银行和信托公司将不承担任何责任。联合银行和信托公司可以用借方或信贷来纠正我的金融机构帐户和/或Bright指示大学储蓄计划帐户的任何交易错误。请保留此授权的副本以供您记录。
规范和自动验证计算降低
我们对计算减少的以下验证问题感兴趣：对于算法问题p和p⋆，给定的候选者减少的减少确实是从P到P⋆降低的吗？毫不奇怪，即使对于非常有限的减少类别，这个问题也无法确定。这导致了一个问题：是否有天然，表达的减少类别可以对算法进行验证问题？我们通过引入易于使用的计算减少图形规范机制（称为cookbook降低）来积极回答这个问题。我们表明，食谱减少足以覆盖许多经典的图形降低并表达足够的表达式，以使SAT保持NP完整（在线性阶的存在下）。令人惊讶的是，验证问题对于降低食谱的自然和表达子类是可决定的。
使用带有 PLC 的变压器自动负载分配...
1 浦那 COEP 科技大学电气工程系主任 2、3、4、5 浦那 COEP 科技大学电气工程系学生 摘要：在改进电力系统中变压器的工作方式方面，可编程逻辑控制器 (PLC) 变得非常重要。它们帮助我们管理电流，确保电网保持稳定可靠。本摘要讨论了如何使用 PLC 专门在变压器之间共享负载，解释了这为何重要以及它的工作原理。PLC 就像智能负载共享系统背后的大脑。它们使用复杂的指令并快速处理数据以确保变压器均匀分配负载。使用 PLC 使我们能够密切关注电力的分配方式并根据需要进行调整，尤其是在电力需求上升或下降时。基于 PLC 的负载共享通过将传感器、开关和通信工具连接在一起来工作。这让 PLC 能够收集有关用电量和系统状况等信息的实时信息。有了这些数据，他们就可以做出明智的决定，决定如何平衡变压器之间的负载。为了使基于 PLC 的负载共享工作良好，我们需要创建适合每个变压器需求的自定义指令。这些指令告诉 PLC 如何读取数据、预测用电量变化并相应地调整负载共享。PLC 还可以帮助系统的不同部分顺利地相互通信。这意味着它们可以轻松共享信息并协同工作以平衡整个电网的负载。使用强大的通信工具，PLC 可以创建一个统一的系统来监控和控制变压器的工作方式，无论它们位于何处。PLC 的一大优点是它们非常灵活。它们可以调整以适应不同情况和不同类型的电力系统。这意味着基于 PLC 的负载共享可以轻松添加到现有电网中，从而更容易处理电力需求的变化和增长。简而言之，使用 PLC 在变压器之间共享负载是使电力系统更好地运行的一种明智方法。它们帮助我们密切关注事物，根据需要进行调整，并确保一切顺利运行，从而提高整个系统的效率、可靠性和弹性。关键词：PLC、继电器、远程控制、
自动驾驶车辆的自动参数调整
摘要 - 现代自动化驾驶解决方案利用少量的计划和控制组件，其中需要对不同的驾驶情况和车辆类型进行调整，以实现最佳性能。本文提出了一种自动调整此类参数的方法，以重新进行专家演示。我们利用一个成本函数，该成本函数捕获了控制器与记录所需驾驶行为的闭环操作的偏差。参数调整。在一个案例研究中比较了三种优化替代方案，在案例研究中，在现实世界驾驶的情况下，轨迹规划师为车道调整了轨道。结果表明，即使在嘈杂的演示数据方面，提出的方法也可以显着改善手动调整的初始参数。
使用机器学习算法的自动MCQ生成
Pune, Maharashtra, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Automatic multiple-choice question (MCQ) generation is a challenging task in natural language processing (NLP).它涉及从文本数据（例如教科书，文章或讲义）中产生正确和相关的问题。手动创建MCQ是一项耗时且具有挑战性的任务，因此自动MCQ生成可以成为教育的宝贵工具。可以将许多不同的机器学习算法用于自动MCQ生成。一种常见的方法是使用基于规则的系统。这涉及创建一组规则，以定义可以生成的不同类型的MCQ，然后将这些规则应用于输入文本。
使用 GPT 嵌入优化自然语言处理方法以自动检测阿尔茨海默病
摘要：开发非侵入性且经济有效的阿尔茨海默病 (AD) 检测方法对于早期预防和缓解该病至关重要。我们通过使用音频增强技术和新颖的转录方法来优化使用自然语言处理 (NLP) 对自发语音的 AD 检测。具体来说，我们利用 Boll 谱减法来提高音频保真度，并使用最先进的 AI 服务（基于本地的 Wav2Vec 和 Whisper，以及基于云的 IBM Cloud 和 Rev AI）创建转录，并评估它们与传统手动转录方法的性能。然后使用基于 GPT 的转录嵌入对支持向量机 (SVM) 分类器进行训练和测试。我们的研究结果表明，基于 AI 的转录大大优于传统的手动转录，其中 Wav2Vec（增强音频）在本地系统中实现了最佳准确度和 F-1 分数（两个指标均为 0.99），而 Rev AI（标准音频）在基于云的系统中表现最佳（两个指标均为 0.96）。此外，除了音频增强的微小影响外，这项研究还揭示了采访者讲话对模型性能的不利影响。根据我们的研究结果，当前的 AI 转录和 NLP 技术在利用现有数据准确检测 AD 方面非常有效，但由于缺乏训练数据，难以对可能的 AD 和轻度认知障碍 (MCI)（AD 的前驱阶段）进行分类，为未来实施自动 AD 检测系统奠定了基础。
迈向利用量子计算机解决优化问题的自动化框架
摘要 — 利用量子计算机优化目标函数将带来巨大好处，有望在未来提高各个应用领域的解决方案质量。然而，要发挥量子求解器的潜力，就必须根据二次无约束二元优化 (QUBO) 模型来制定问题，这需要具备丰富的量子计算和 QUBO 公式专业知识。这种专业知识障碍限制了量子解决方案的获取。幸运的是，将传统优化问题自动转换为 QUBO 公式为提高量子求解器的可访问性提供了一种解决方案。本文解决了尚未满足的全面自动化框架需求，该框架可帮助用户利用量子求解器进行优化任务，同时保留与传统优化实践非常相似的界面。该框架提示用户指定变量、优化标准以及有效性约束，然后允许他们选择所需的求解器。随后，它会自动将问题描述转换为与所选求解器兼容的格式并提供最终解决方案。此外，该框架还提供了分析解决方案有效性和质量的工具。与文献中现有的库和工具的比较分析突出了所提框架的全面性。考虑了两个用例（背包问题和线性回归）来显示该框架在实际应用中的完整性和效率。最后，所提出的框架代表了在自动化量子计算解决方案和扩大更广泛用户对量子优化的访问方面取得的重大进步。该框架作为 Munich Quantum Toolkit (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/mqt-qao) 上公开提供。索引术语 —QUBO、量子计算、设计自动化、量子优化、量子退火器、量子近似优化算法、变分量子特征求解器、Grover 自适应搜索
研究领域：飞行动力学、控制、自动控制、高机动无人机拦截器的制导与控制
无人机和巡飞弹（又称“自杀无人机”）对武装部队构成了重大挑战，最近的冲突就是明证。其中一个例子就是 HESA Shahed 136，这是一种低成本、高耐久性的巡飞弹，具有大载荷能力和精确打击能力。当前针对中短程空中威胁的系统大多依赖于传统的防空系统设计。这些系统是为了摧毁战斗机或直升机而开发的。因此，它们对付作战无人机的性能非常差，而且成本过高。另一方面，提供成本效益高的效应器的枪基系统射程有限，命中率低。最糟糕的情况是一群低成本无人机发动饱和攻击。
基于深度学习的3D动画的自动生成和设计
摘要。随着信息技术和现代化的快速发展，3D动画自动生成设计在高科技的帮助下有了新的机会和挑战。基于CAD和深度学习技术，本文研究了3D动画自动生成和设计的过程。首先，描述了CAD和深度学习技术的发展状态。CAD模型用于处理3D动画中的细节级别，并且初始参数模型与CAD几何建模集成在一起。通过功能匹配错误控制，构建了自动生成系统。一种深度学习算法用于识别并产生3D动画角色的姿势和面部表达。最后，基于深度学习算法，数据培训和学习系统旨在改善3D动画生成效果和速度。结果表明，基于CAD和深度学习技术的自动3D动画生成系统可以完成许多功能，例如自动参数调整以及角色的产生和识别。在现场构建和动画中，效果渲染具有良好的效果。