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视频内容分类 .docx
近年来，由于存储容量的增加、网络架构的改进以及数码相机（尤其是手机）的普及，视频在许多应用中变得越来越流行。如今，人们可以通过电视和互联网观看大量视频。观众可以选择的视频数量如此之多，以至于人类不可能从所有视频中找出感兴趣的视频。观众用来缩小选择范围的一种方法是寻找特定类别或类型的视频。由于需要分类的视频数量巨大，因此人们已经开始研究自动对视频进行分类、视频分类和分析。因此，有必要有一个系统来为某个视频或不同的视频生成相关标签
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
部门分类方法
bezero部门分类的轮廓3方法论3 1。简介4贝泽部门分类的概述4 BEZERO分类结构5 2。项目资格7 3。数据和数据源7 4。BeZero部门分类委员会7 5。Guidelines for BeZero Sector Classification 8 Project data collection 9 Sector classification by primary project activity 9 One project activity maps to one BeZero sub-sector 9 Project is applicable to multiple BeZero sub-sectors and provides quantitative data on credit issuance 9 Project activity matches with multiple BeZero sub-sectors and does not provide quantitative data on credit issuance 10 Review process 11 Appendix A: Sector Classification Definitions (Version 2.1) 12 10 Energy 12 20家庭设备13 30工业流程14 40基于自然的解决方案15 50工程碳清除16 60浪费17附录B：更新和审查18附录C：标准机构和相关注册表（非避免）19
计算机历史、分类和基础解剖学
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比，它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务，例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC（先进计算发展中心）在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
RNAi- ...
RNA干扰（RNAi）是一种生物技术工具，用于植物中的基因沉默，具有内源性和外源性应用。内源性方法，例如宿主诱导的基因沉默（HIG），涉及基因修饰（GM）植物，而外源方法包括喷雾诱导的基因沉默（SIGS）。RNAi机制取决于引入双链RNA（dsRNA），该RNA被处理成简短的干扰RNA（siRNA），从而降低了特定的Messenger RNA（mRNA）。然而，由于序列同源性或siRNA诱导的表观遗传变化，对非目标生物和GM植物的意外影响是一个问题。EPA和EFSA等监管机构强调需要进行全面的风险评估。检测意外效果是复杂的，通常依靠生物信息学工具和不靶向的分析（例如转录组学和代谢组学），尽管这些方法需要广泛的基因组数据。本综述旨在对植物中不同来源的简短干扰RNA引起的RNAi效应的机制进行分类，并确定可用于检测这些作用的技术。此外，总结了实际案例研究，并讨论了以前对基因修饰植物中的意外RNAi效应进行了研究。当前文献受到限制，但表明RNAi是相对特定的，在GM作物中几乎没有意外的影响。但是，需要进一步的研究来充分理解和减轻潜在风险，尤其是与转录基因沉默（TGS）机制相关的风险，这些机制比转录后基因沉默（PTGS）不那么可预测。尤其是应用不靶向方法的应用，例如小的RNA测序和转录组学，以进行彻底和全面的风险评估。
使用经过扩散MRI训练的卷积神经网络的脑年龄分析和痴呆分类：印度和北美队列的测试
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型已用于对阿尔茨海默氏病进行分类或从T1加权大脑MRI扫描中推断痴呆症的严重程度。在这里，我们研究了添加扩散加权MRI（DMRI）作为这些模型的输入的值。在这一领域进行了许多研究，重点介绍了特定数据集，例如阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI），该计划评估了北美人（主要是欧洲血统）的人，因此我们研究了对ADNI培训的模型，该模型如何推广到来自印度（Nimhans Cohort）的新人口数据集。我们首先通过预测“大脑时代”来基准我们的模型 - 从其MRI扫描中预测一个人的年龄并继续进行广告分类的任务。我们还评估了在训练CNN模型之前使用3D CycleGAN方法来协调成像数据集的好处。我们的实验表明，在大多数情况下，在协调后的分类性能会提高，并且DMRI作为输入的性能更好。
天然和工程梭菌对生物量生物量的潜力
摘要。本文研究了两种大语模型（LLMS）的性能-GPT-3.5-Turbo和Llama-2-13b-以及一个小型语言模型（SLM） - Gemma-2b，在气候变化（CC）和环境领域内的三个不同的分类任务。将基于BERT的模型作为基准，我们将它们的功效与这些基于变压器的模型进行了比较。此外，我们通过分析这些文本分类任务中语言置信分数的校准来评估模式的自我评估能力。我们的发现表明，尽管基于BERT的模型通常均优于LLM和SLM，但大型生成模型的性能仍然值得注意。此外，我们的校准分析表明，尽管Gemma在初始任务中得到了很好的校准，但此后会产生不一致的结果。骆驼经过合理的校准，GPT始终表现出强大的校准。通过这项研究，我们旨在为持续的讨论生成LMS在解决地球上一些最紧迫的问题方面的实用性和有效性的讨论中做出贡献，并在生态学和CC的背景下强调了它们的优势和局限性。
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。