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基于深度学习的有效心脏病预测的医疗保健方法
在世界许多地方，心脏病是死亡率诊断的主要原因，这对于有效的医疗护理和预防心脏病发作和其他心脏事件至关重要。深度学习算法在基于医学数据（包括心电图（ECG）和其他健康指标）准确预测心脏病方面表现出了希望。借助此摘要，我们提倡根据CNNS进行深度学习有效心脏病预测的深度学习算法。提出的方法结合了心电图信号，人口统计数据和临床测量结果，确定了患者心血管疾病的危险因素。提出的基于CNN的模型包括多个层，例如卷积的模型，合并的模型和完全连接的模型。该模型以ECG信号的形式以及人口统计数据和临床测量结果采用输入，并使用卷积层从原始数据中获取功能。为了减少这种效果，合并层是提取特征的维度，而已经完全链接到与提取特征估算心血管疾病的风险的层。培训和评估建议的模型，我们咨询了大量的心电图信号，以及患有或没有心脏病的患者临床数据。训练和测试集是从数据集测试阵列中创建的，该原型是使用反向传播和随机梯度下降训练的。使用标准定量指标（例如F1得分，召回率和准确率）评估该模型。实验的结果证明了建议的基于CNN的模型在预测心脏病方面具有很高的精度，总体准确性超过90％。该模型还优于心脏病预测的经典技术的几种替代方法，包括更传统的AI算法形式的不同形式的深度学习模型。总而言之，基于CNNS的拟议深度学习算法显示出有效心脏病预测的巨大潜力。该模型可以整合到医疗保健系统中，以为心脏病患者提供准确，及时的诊断和治疗。可以进行进一步的研究，以优化模型的性能并测试其对不同患者人群的有效性。
白皮书 - 可靠的 AI 数据标记流程
i 研究人员已经证明深度神经网络 (DNN) 可能会被各种（“对抗性”）攻击 1 所欺骗，包括对单个图像像素的更改 2 和物理世界中的攻击 3,4。因此，人们研究了针对对抗性攻击的对策 5,6。ii 常见的 DNN 类型，例如卷积神经网络 (CNN)，并没有提供可靠的置信度指标。不确定性度量对于设计可靠的系统至关重要，这些系统可在置信度较低时做出反应，例如通过系统性能下降。人们研究了能够克服这一根本缺陷的 CNN 扩展，并取得了有希望的结果 7,8。iii DNN 通常由数百万个参数组成，这些参数人类无法直观理解。因此，DNN 的故障通常无法追溯到原因，这大大降低了可调试性和安全性分析的可能性。探索这一领域（“可解释的人工智能”）的研究已经产生了有用的方法 9,10，这些方法通常通过视觉表示显着提高可解释性。
天气预报的深度学习：用于预测历史温度数据的CNN-LSTM混合模型
摘要。随着全球气候变化的加剧，准确的天气预报变得越来越重要，影响农业，能源管理，环境保护和日常生活。这项研究介绍了结合卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）网络的混合模型，以预测历史温度数据。CNN用于空间特征提取，而LSTMS处理时间依赖性，从而显着提高了预测准确性和稳定性。通过使用平均绝对误差（MAE）作为损失函数，该模型在处理复杂的气象数据方面表现出卓越的性能，解决了缺少数据和高维度等挑战。结果表明，预测曲线和测试数据之间存在很强的一致性，从而验证了模型在气候预测中的潜力。本研究为农业，能源管理和城市规划等领域提供了宝贵的见解，并为在全球气候变化的背景下为未来的天气预报应用奠定了基础。
基于机器学习的手写字符识别
从邮政服务到自动化表单处理的应用程序。本文介绍了用于HCR的各种方法的比较研究，强调了传统和深度学习方法。传统技术，例如K-Nearest邻居（K-NN），支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），将其与现代深度学习体系结构（如卷积神经网络（CNN））进行了比较。该研究研究了这些方法的效率，准确性和复杂性，重点是在识别不同数据集中手写字符时的性能。关键挑战，例如在图像中的手写样式，噪声和扭曲的变化。此外，要提高识别率，强调预处理技术的重要性，例如归一化，二进制和提取特征提取。研究结果表明，尽管传统方法对于具有最小的变化的较小数据集有效，但深度学习模型，尤其是CNN，在大型复杂数据集上的准确性和概括方面表现跑得跑得跑得跑得跑得跑得卓越。本文通过讨论将多个模型和使用混合技术相结合的未来潜力来进一步改进HCR系统的结合。
建议：蛋白质功能预测的增强学习框架
随着深度学习的有希望的进展，开发了许多方法来预测蛋白质功能。这些方法可以大致分为两类：基于序列和基于结构的方法。基于序列的方法利用了1D卷积神经网络（CNN）或变压器模型来生成蛋白质序列的特定表示[3，4]。后来，将蛋白质序列和同源性信息结合在一起的方法显示出显着改善[5，6]。蛋白质结构预测的最新发展使研究人员能够获得给定蛋白序列的可能的三维结构[7，8，9]。因此，许多基于结构的方法都使用图形神经网络（GNN）和通过消息范式范式从蛋白质结构信息中提取特征[10，11]。具体来说，每个残基在每一层的几何邻域接收信号，然后将图池层总结为蛋白质级表示，以进行分类。一种新开发的方法，即TAWFN，集成的CNN和GNN，利用蛋白质序列和结构信息来预测蛋白质功能[12]。
Swin Unet3D：结合Vision Transformer和卷积的三维医学图像分割网络
脑肿瘤语义分割在临床治疗中起着至关重要的作用，特别是对于临床中经常使用的三维（3D）磁共振成像（MRI）。自动分割脑肿瘤的三维结构可以帮助医生快速了解肿瘤的形状、大小等属性，从而提高术前规划的效率和手术的成功率。在过去的几十年里，三维卷积神经网络（CNN）一直主导着三维医学图像的自动分割方法，这些网络结构取得了良好的效果。然而为了减少神经网络参数的数量，从业者确保三维卷积操作中卷积核的大小一般不超过7×7×7，这也导致CNN无法学习长距离依赖信息。 Vision Transformer (ViT) 非常擅长学习图像中的长距离依赖信息，但它存在参数过多和缺乏归纳偏差来恢复短距离依赖信息的问题。这
使用机器学习的HSRP数字板检测-IJRPR
在过去五年中，使用机器学习技术对高安全性登记板（HSRP）的检测和认可取得了相当大的势头，这是在深度学习进步的推动下，尤其是卷积神经网络（CNNS）。这些模型已被证明有效地识别字母数字模式并处理与HSRP相关的复杂性，例如不同的字体，设计和安全功能。在2019年，Li等人。在CNN中引入了专门用于车辆登记板检测的CNN中的使用。通过将模型的注意力集中在数字板的关键区域上，它们的方法提高了结果的准确性和解释性。这项研究在应对复杂的HSRP设计带来的挑战方面至关重要，该设计通常包括全息图和水印。基于注意力的方法使该模型忽略了无关紧要的背景信息，而是专注于板块的重要细节[1]。Uddin等人解决了HSRP检测域中标记的数据有限的问题。在2020年，使用了转移学习技术。通过在大规模数据集上微调预训练的模型，然后将其调整为HSRP识别的特定任务，它们在速度和准确性方面都有显着提高。他们的研究还探讨了数据扩展等技术，以增强模型的概括能力，当时应用于不同的HSRP格式[2]。在2021年，Shah等人。此方法对于处理监视录像中通常遇到的模糊或扭曲的图像特别有用[3]。引入了多分辨率CNN体系结构，以改善在不同条件下（例如不同的图像分辨率，角度和环境因素）的HSRP检测。他们的方法使网络可以在多个尺度上处理图像，从而改善了鲁棒性，尤其是在现实情况下，可以从不同角度或在弱光条件下捕获板。在2022年，Patel和Rao开发了一种混合系统，将CNN与光学特征识别（OCR）技术相结合，用于检测和识别HSRPS。他们的方法利用CNN来定位和检测板，而OCR则被用来读取板上的字母数字字符。这种集成导致对HSRP的检测和识别更加准确，尤其是在安全特征或字体显着变化的情况下[4]。Kumar等。 （2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。 他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。 这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了Kumar等。（2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了
研究数据增强技术对脑肿瘤的影响
脑肿瘤检测是医学图像分析中的一项重要任务。卷积神经网络 (CNN) 在各种计算机视觉任务中表现出色，包括脑肿瘤检测。然而，CNN 的性能在很大程度上取决于大量多样化训练数据的可用性。在医学成像中，由于道德和实际问题，获取大量数据集通常具有挑战性。数据增强是一种广泛使用的技术，它通过从现有数据集生成额外的训练样本来克服这一限制。在本研究论文中，我们使用深度学习方法研究了数据增强对脑肿瘤检测的影响。我们使用 BraTS 2019 数据集比较了基于 CNN 的模型在增强和非增强数据上训练的性能。实验结果表明，数据增强显著提高了模型的性能，在肿瘤检测中实现了更高的准确度、灵敏度、特异性和骰子系数。我们的研究结果表明，数据增强是一种有效的技术，可以提高基于 CNN 的模型在医学图像分析任务中的性能，特别是在没有大量多样化数据集的情况下。
利用深度学习增强脑肿瘤检测
5 指南，副教授 ET 系 摘要 - 脑肿瘤是影响人类大脑的最严重疾病之一，早期准确检测对于有效治疗至关重要。磁共振成像 (MRI) 因其产生详细脑组织图像的能力而得到广泛认可。然而，从 MRI 扫描中手动检测和分割脑肿瘤是一项耗时且容易出错的任务，这可能会延迟诊断和治疗。该项目提出了一种基于深度学习的方法，用于自动检测 MRI 图像中的脑肿瘤。通过利用先进的卷积神经网络 (CNN)，该系统旨在准确识别脑肿瘤并生成精确的边界框，提高肿瘤检测的速度和可靠性。这种自动化方法旨在提高诊断准确性，减少人为错误，并加快整个过程，从而有可能改善脑肿瘤患者的预后。索引词 - 脑肿瘤、磁共振成像 (MRI) 深度学习、卷积神经网络 (CNN)、肿瘤检测、MRI 图像、图像处理。
振兴图像恢复的卷积网络
摘要 - 图像恢复旨在重建其损坏版本中的高质量图像，在许多情况下扮演重要角色。最近几年见证了图像恢复从卷积神经网络（CNN）转变为基于变压器模型的范式，因为它们可以建模远程像素相互作用的强大能力。在本文中，我们探讨了CNN在图像恢复中的潜力，并表明所提出的称为Convir的简单卷积网络体系结构可以与变压器对应物相比或更好。通过重新审查高级图像恢复算法的特征，我们发现了几个关键因素，导致恢复模型的性能提高。这激发了我们基于廉价的卷积操作员开发一个新颖的网络来修复图像。全面的实验表明，在五个代表性的图像恢复任务上，我们的convir在20个基准数据集中提供了最先进的性能，包括图像去悬式，图像运动/defocus deblurring，图像驱动和图像删除。