XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCNN
3D打印香蕉纤维增强PLA生物复合材料的机械表征图像分类的CNN体系结构
收到：2024年6月21日修订：2024年8月3日接受：2024年8月26日发布：2024年9月30日摘要 - 去年在几个领域中使用了图像处理技术，包括教育，研究，铁路和其他部门。CNN（卷积神经网络）通常被视为图片分类的最有效方法。这项研究包括使用CNN体系结构：Restnet50V2，Restnet152v2，Xception，IntectionV3和MobilenetV2的五种著名的图像处理算法。我们评估了Dehradun DataSet北阿兰奇大学的分类，该数据集有20个不同的部门照片进行分类。在一定的迭代之后，我们的主要目标是使用可用的硬件实现最佳的模型精度。为了评估绩效，我们使用了其他措施，例如准确性，召回和F1得分。调查证明了所有五种算法的特殊精度：Restnet50V2（98.88），Restnet152v2（99.10），Xpection（99.17），InceptionV3（99.2）（99.2）和MobiLENETV2（93.71）。由于其卓越的准确性，选择了X Ception方法进行数据培训，测试和验证。硬件资源，内存能力和数据多样性。这项研究阐明了CNN模型的性能，并帮助公司和大学选择更好的照片分类算法。这项研究还提高了机器学习和深度学习算法，以及它们在现实情况下的实际应用。
使用CNN
癌症是不良细胞的进展，可增加头骨内颅内压。在大多数情况下，使用不同的图像技术，例如，CT扫描，MRI和超声检查图像用于评估头脑中的肿瘤，肺，怀抱，肝脏，前列腺等。通常通过磁共振成像（MRI）来完成心灵肿瘤的识别。主要缺点是找到确切的位置/位置。因此，找到基于图像检测，识别和分类疾病的手段和方法变得重要。可靠和自动分类系统对于避免人类死亡率很重要。在周围脑肿瘤区域的广泛空间和结构异质性中，脑肿瘤的自动分类非常困难。自动脑肿瘤发现，我们的主要目标是建立一个深度学习模型，该模型可以成功地识别并将图像分类为脑肿瘤（肿瘤）或不是脑肿瘤（非肿瘤）。在本文中，我们提出了一种基于CNN的转移学习方法，该方法使用VGG16（预训练模型）将大脑MRI扫描分为两类。实验结果表明，CNN归类为96.5％的训练精度和90％的测试精度，其复杂性低的训练精度与最新方法的所有其他方法都有区别。
基于 FPGA 的 YOLO 可重构 CNN 加速器
摘要 卷积神经网络（CNN）在图像处理领域得到了广泛的应用，基于CNN的目标检测模型，如YOLO、SSD等，已被证明是众多应用中最先进的。CNN对计算能力和内存带宽要求极高，通常需要部署到专用的硬件平台上。FPGA在可重构性和性能功耗比方面具有很大优势，是部署CNN的合适选择。本文提出了一种基于ARM+FPGA架构的带AXI总线的可重构CNN加速器。该加速器可以接收ARM发送的配置信号，通过分时方式完成不同CNN层推理时的计算。通过结合卷积和池化操作，减少卷积层和池化层的数据移动次数，减少片外内存访问次数。将浮点数转换为16位动态定点格式，提高了计算性能。我们分别在 Xilinx ZCU102 FPGA 上为 COCO 和 VOC 2007 上的 YOLOv2 和 YOLOv2 Tiny 模型实现了所提出的架构，在 300MHz 时钟频率下峰值性能达到 289GOP。
实施卷积神经网络（CNN ...
在印度尼西亚，自上次冠状病毒大流行以来，自主机器人的发展已经大量出现。A-UV消毒机器人的目的是在关键区域（例如医院）净化细菌和病原体。由于微小的生物可能难以控制，因此没有让人接触的预期是A-UV消毒机器人的其他目的之一。但是，自主机器人的系统开发是优先事项，机器人可以在到达指定位置时提供无碰撞障碍物和目标锁。在这项研究中，提出了两项主要贡献来开发自动驾驶机器人：1）卷积神经网络（CNN）算法，以了解从数据集中锁定区域周围的潜力，以确保操作过程中无碰撞。2）原始设计，以确保具有几乎全向紫外线的自主机器人的紧凑性。我们将“盒子”作为障碍物和“标志停止”设计为CNN数据集中的目标。培训和验证绩效的绩效已确认为97％和99％，损失为0.3％。机器人原型也在大小为2.1 x 3 m的工作区内开发和测试。机器人原型成功执行了所需的任务。
使用CNN
在人际关系中，人类情感识别起着重要的作用。通过面部表情，言语和身体手势，情绪得到了反映。人类通信之间的相互作用对于情绪识别具有很高的重要性。只有通过有效的沟通，口头或非语言，这些互动才能进行。在非语言交流中，重要手段之一是情感识别，这有助于辨别沟通者的情绪和状态。情绪有助于与机器合作，使沟通更自然。选择面部数据库和用于提取面部特征的图像是比较的方法之一。在涉及人类计算机相互作用以及图像处理的应用中，使用图像识别情绪已成为一个领域，可以在整个过程中探索。人类的情感识别系统包括以下组件进行图像的预处理和获取，特征提取，分类，面部检测，然后对情绪进行分类，该系统可实时在视频屏幕上产生情感。在此系统中，重点是网络摄像头捕获的实时图像。这些系统包括幸福，紧张，惊喜，悲伤，恐惧，愤怒和厌恶等情绪，这些情绪被每个人所接受。关键字：人类情感，特征提取，认可。1。简介
面向边缘的通用 CNN 加速器
多类算法：GBM、XGBoost、随机森林、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、多项式 SVM、RBF SVM、SVM、CNN、RNN、CRNN、ANN 单类算法：局部离群因子、一类 SVM、一类随机森林、孤立森林 标记、记录、验证和可视化时间序列传感器数据
使用 CNN 预测瘫痪疾病
随着电子病历 (EMR) 的普及，疾病预测最近受到了广泛关注，因为电子病历需要准确的分类器将输入的预测信号（例如症状、患者人口统计数据等）映射到每个患者的估计疾病。另一方面，现有的基于机器学习的算法严重依赖大量手动标记的 EMR 训练数据来产生足够的预测结果，这限制了它们在数据很少的罕见疾病情况下的适用性。每种不寻常疾病的最低限度的 EMR 数据不足以让模型将其与具有相似临床症状的其他疾病区分开来。通过聚合信息，所提出的神经网络编码器可以成功构建封装来自两个数据源的知识的嵌入。
高效 CNN 加速器的设计和实现......
近年来，卷积神经网络（CNN）凭借其出色的特征提取能力在图像识别、工业故障检测、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。然而，传统的 CNN 模型 [1, 2, 3] 具有大量的参数，难以部署在资源受限的嵌入式设备上。因此，随着 CNN 的应用需求不断增加，如何简化 CNN 模型并有效地将其部署到嵌入式设备上成为了新的研究热点。使用轻量级 CNN 模型，例如 Xception [4]、MobileNet [5, 6, 7] 和 ShuffleNet [8]，是在准确率损失不大的情况下显着减少参数数量的有效方法。此外，使用低比特数据量化方法[9，10，11]可以将32比特数据量化为8比特甚至更低，大大减小了CNN模型的大小。因此，结合这两种方法对轻量级CNN模型进行低比特数据量化，为实现CNN模型提供了一种计算友好的算法解决方案。在各类嵌入式设备中，FPGA在功耗和灵活性之间提供了更好的权衡，成为实现CNN的一种有吸引力的解决方案。然而，轻量级CNN模型包含多种核大小，这对基于FPGA的CNN加速器的设计提出了挑战。大多数现有设计[12，13，14，15，16，17，18，19，20，21]可以有效处理具有某些特定核大小的卷积。然而，
用于高质量脑成像的计算高效的 CNN 系统......
康考迪亚大学研究生院 兹证明由孙彦明准备的论文，题为：用于高质量脑肿瘤分割的计算高效 CNN 系统，并作为应用科学硕士学位（电气和计算机工程）的部分要求提交，符合本大学的规定，并在原创性和质量方面达到公认的标准。 最终审查委员会签字： ________________________________________________ 主席 W.-P. Zhu 博士 ________________________________________________ 外部审查员 A. Ben Hamza 博士（CIISE） ________________________________________________ 内部审查员 W.-P. Zhu 博士 ________________________________________________ 主管 C. Wang 博士 批准人： ___________________________________ YR Shayan 博士，电气和计算机工程系主任 _______________ 20___ __________________________________ Mourad Debbabi 博士，临时院长，