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2022 年 7 月 21 日通过电子邮件 Chris Licht CNN 首席执行官......
回复：根据佛罗里达州法规§770.01，此信函正式通知美国有线电视新闻网公司（“CNN”）发表的多篇文章和电视节目中存在关于唐纳德·J·特朗普总统（“特朗普总统”）的虚假陈述，包括但不限于下文讨论的陈述。根据佛罗里达州法规§770.02，CNN 必须在发出本通知之日起十（10）天内，在上述文章、文字记录或广播出现的网站出版物的相同版本或对应期刊中，以与原始文章、文字记录或广播同样显眼的位置和类型，发布全面、公正的更正、道歉或撤回声明。如果未能发布此类更正、道歉或撤回声明，CNN 将对您提起诉讼并要求赔偿损失。
2022 年 7 月 21 日通过电子邮件 Chris Licht CNN 首席执行官...
回复：根据佛罗里达州法规 §770.01 提起诽谤民事诉讼的意向通知，此信函正式通知有线电视新闻网公司 (CNN) 发布的众多文章和电视广播中关于唐纳德·J·特朗普总统 (“特朗普总统”) 的虚假陈述，包括但不限于下文讨论的内容。根据佛罗里达州法规 §770.02，CNN 必须在发出本通知之日起十 (10) 天内，在上述文章、文字记录或广播出现的网站出版物的同一版本或相应期刊中，以与原始文章、文字记录或广播同样显眼的位置和类型发布全面、公正的更正、道歉或撤回。未能发布此类更正、道歉或撤回将导致对您 CNN 提起诉讼并要求赔偿。2016 年总统大选
基于脑电信号自动情绪识别的定制二维 CNN 模型
摘要：脑电图 (EEG) 信号中的自动情绪识别可视为脑机接口 (BCI) 系统的主要组成部分。在过去的几年中，许多该方向的研究人员提出了各种从 EEG 信号中自动分类情绪的算法，并取得了令人鼓舞的成果；然而，缺乏稳定性、高误差和低准确度仍然被认为是这项研究的主要差距。为此，获得一个具有稳定性、高精度和低误差前提的模型对于自动分类情绪至关重要。在本研究中，提出了一种基于深度卷积神经网络 (DCNN) 的模型，该模型可以高可靠性地从基于音乐刺激的 EEG 信号中分类出三种积极、消极和中性情绪。为此，在志愿者听积极和消极音乐以刺激情绪状态时，收集了一个全面的 EEG 信号数据库。所提出的模型的架构由六个卷积层和两个完全连接层的组合组成。本研究研究了不同的特征学习和手工特征选择/提取算法，并相互比较了它们对情绪的分类。所提出的两类（正面和负面）和三类（正面、中性和负面）情绪分类模型的准确率分别为 98% 和 96%，与之前的研究结果相比，这一结果非常有希望。为了更全面地评估，所提出的模型还在噪声环境中进行了研究；在各种不同的 SNR 下，分类准确率仍然大于 90%。由于所提出的模型性能高，它可以用于脑机用户环境。
EdgeWise：随机通信延迟下边缘设备上的节能 CNN 计算
本文提出了一个框架，以实现边缘设备上卷积神经网络 (CNN) 的节能执行。该框架由一对通过无线网络连接的边缘设备组成：性能和能耗受限的设备 D 作为数据的第一个接收者，能耗不受约束的设备 N 作为 D 的加速器。设备 D 动态决定如何分配工作负载，以尽量减少其能耗，同时考虑到网络延迟固有的不确定性和数据传输所涉及的开销。这些挑战通过采用马尔可夫决策过程 (MDP) 的数据驱动建模框架来解决，其中 D 在 O(1) 时间内查阅最优策略来做出逐层分配决策。作为一个特例，还提出了一种线性时间动态规划算法，用于在假设网络延迟在整个应用程序执行过程中保持不变的情况下一次性找到最佳层分配。所提出的框架在由 Raspberry PI 3 作为 D 和 NVIDIA Jetson TX2 作为 N 组成的平台上进行了演示。与完全在 D 和 N 上执行 CNN 的替代方案相比，能耗平均降低了 31% 和 23%。还实施了两种最先进的方法，并与所提出的方法进行了比较。
基于CNN网络的运动意图脑电信号自动识别（端到端）
摘要：基于运动的脑机接口 (BCI) 很大程度上依赖于运动意图的自动识别。它们还允许患有运动障碍的患者与外部设备进行通信。提取和选择判别特征通常会增加计算机的复杂性，这是自动发现运动意图的问题之一。这项研究介绍了一种利用脑电图数据自动对二类和三类运动意图情况进行分类的新方法。在建议的技术中，原始脑电图输入直接应用于卷积神经网络 (CNN)，而无需提取或选择特征。根据先前的研究，这是一种复杂的方法。建议的网络设计包括十个卷积层，后面是两个完全连接的层。由于其准确性高，建议的方法可用于 BCI 应用。
在BCI分类任务中，具有应用于RAW EEG的注意机制的端到端CNN
目标。脑电图（MI）分类基础（EEG）长期以来一直在神经科学领域进行研究，最近在医疗保健应用中广泛使用了移动辅助机器人和神经疗法等医疗保健应用。尤其是依赖卷积神经网络（CNN）的基于脑电图的运动象征分类方法已经达到了相对较高的分类精度。然而，天真的训练CNN可以从所有通道中对原始脑电图进行分类，尤其是对于高密度的脑电图，在计算上是要求的，需要大量的训练集。它通常还引入了许多无关的输入功能，因此CNN很难提取信息丰富的功能。这个问题是由于缺乏训练数据而加剧了这一点，这对于MI任务尤其重要，因为这些问题是认知要求的，因此疲劳引起了疲劳。方法。为了解决这些问题，我们提出了一个基于端到端CNN的神经网络，具有注意机制以及不同的数据增强（DA）技术。我们在两个基准MI数据集，脑计算机界面（BCI）竞争IV 2A和2B上测试了它。此外，我们收集了一个使用高密度脑电图记录的新数据集，并包含与社区共享的MI和Motor Execution（ME）任务。主要结果。我们提出的神经网络架构的表现优于我们在文献中发现的所有最新方法，在有或没有DA的情况下，BCI 2A和2B的平均分类精度分别达到93.6％和87.83％。我们还直接比较了MI和我任务的解码。意义。专注于MI分类，我们找到了最佳的渠道配置和最佳DA技术，并研究了跨参与者的数据和转移学习的作用。我们提出的方法提高了基准数据集中MI的分类精度。此外，收集自己的数据集使我们能够比较MI和我，并研究EEG对神经科学和BCI至关重要的各个方面。
使用 Vgg16 和 Densenet Cnn 检测视网膜 Oct 图像中的脉络膜新生血管 (Cnv)
4,5 学生，SRM 科学技术研究所软件工程系摘要 - 在本研究中，我们打算使用深度学习架构来诊断视网膜光学相干断层扫描 (OCT) 图像中的脉络膜新生血管。光学相干断层扫描 (OCT) 图像可用于区分健康眼睛和患有 CNV 疾病的眼睛。研究中使用了深度学习的 DenseNet 和 Vgg16 架构，并更改了两种架构的超参数以正确诊断疾病。检测到疾病后，使用用于处理图像的 Python OpenCV 库将患病的 OCT 图像与背景分割开来以进行感兴趣区域检测。架构实施的结果表明，Vgg16 在检测图像方面比密集网络架构表现出更好的效果，准确率为 97.53%，比密集网络高出约一个百分点。关键词——深度学习、CNN、Vgg16 模型、密集网络模型、视网膜 OCT I 引言光学相干断层扫描是诊断视网膜疾病最广泛使用的诊断成像方法之一。OCT 机器的输出提供 OCT 图像，并提供足够的可视化效果来预测 OCT 胶片上印记的视网膜血管是否存在一些定性和定量变化。视网膜层的增加或减少及其测量值是疾病检测临床试验中的主要评估指标。定期进行视网膜 OCT 扫描有助于早期发现任何与视网膜相关的疾病，并可在年老时避免 [9]。如果在身体中检测到视网膜疾病，许多大脑、眼睛和心血管系统疾病都已出现。通过 OCT 扫描还可以检测到各种其他疾病，患有糖尿病的人患糖尿病视网膜病变的几率很高，而且任何类型的黄斑水肿也可以在视网膜 OCT 图像中看到。本研究主要关注脉络膜新生血管 (CNV)，它是发达国家失明的主要原因之一。通俗地说，脉络膜新生血管可以定义为视网膜脉络膜层中额外血管的生成。同一脉络膜层的最内层称为 Brunch 膜 (BM)，任何类型的膜损伤都可能导致视网膜脉络膜新生血管，并导致未来失明。近年来，深度学习在医学图像中对患病和未患病图像进行分类的应用有所增加。事实证明，CNN 等深度学习技术在物体检测、图像识别和分割方面也大有用处。因此，这证明了使用深度学习分析 OCT 图像以获取患病图像的重要性。使用深度学习 Vgg16 和 DenseNet 的最新架构对患病图像的预测进行比较。然后分割患病图像以突出显示视网膜层中具有脉络膜新生血管的增强血管和空洞形成 [6]。 * 通讯作者：MS Abirami，abirami.srm@gmail.com
2022 年 7 月 21 日通过电子邮件 Chris Licht CNN 首席执行官......
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合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
TC – radar：用于毫米波雷达对象检测的变压器– CNN混合网络
摘要：在智能运输中，辅助驾驶取决于来自各种传感器的数据集成，尤其是LiDAR和相机。但是，它们的光学性能会在不利的天气条件下降低，并可能损害车辆安全性。毫米波雷达可以更经济地克服这些问题，并得到了重新评估。尽管如此，由于噪声干扰严重和语义信息有限，开发准确的检测模型是具有挑战性的。为了应对这些实际挑战，本文提出了TC – radar模型，这是一种新颖的方法，该方法协同整合了变压器的优势和卷积神经网络（CNN），以优化智能运输系统中毫米波雷达的传感潜力。这种集成的基本原理在于CNN的互补性质，该性质擅长捕获局部空间特征和变形金刚，这些特征在数据中擅长建模长距离依赖性和数据中的全局上下文。这种混合方法允许对雷达信号的更强大和准确的表示，从而提高了检测性能。我们方法的关键创新是引入交叉注意（CA）模块，该模块有助于网络的编码器和解码器阶段之间的高效和动态信息交换。此CA机制可确保准确捕获和传输关键特征，从而显着提高整体网络性能。此外，该模型还包含密集的信息融合块（DIFB），以通过整合不同的高频局部特征来进一步丰富特征表示。此集成过程确保了关键数据点的彻底合并。在Cruw和Carrada数据集上进行的广泛测试验证了该方法的优势，模型的平均精度（AP）为83.99％，平均相交（MIOU）的平均交点为45.2％，表明了鲁棒的雷达感应功能。