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一个系统地评估深度学习分类器从原始多通道脑电图数据中学到的表示的框架
深度学习方法在原始脑电图（EEG）数据中的应用越来越普遍。这些方法提供了相对于手动设计功能的其他方法提高性能的可能性，但它们也提出了可解释性降低的问题。因此，许多研究试图提供与基于深度学习的RAW EEG分类领域的独特性解释性方法。在这项研究中，我们提供了这些方法的分类法，确定了提供有关空间，光谱和时间特征的见解的现有方法。然后，我们提出了一个新的框架，该框架由一系列解释性方法组成，以了解对经过原始脑电图数据培训的分类器的洞察力。我们的框架提供了类似于现有方法的空间，光谱和时间解释。，据我们所知，它还提出了第一种解释性方法，以洞悉脑电图中的空间和时空相互作用。鉴于脑电图和神经精神疾病分析的频繁使用和特征的重要性，这一点尤其重要。我们在自动化的重度抑郁症（MDD）诊断的背景下演示了我们提出的框架，培训在公开可用的数据集中采用强大的交叉验证方法训练高性能的一维卷积神经网络。我们确定了中央电极与其他电极之间的相互作用，并确定健康对照组和MDD个体之间额叶θ，β和γ的差异。我们的研究代表了基于深度学习的RAW EEG分类领域的重要一步，从而在互动性上提供了新的功能，并通过我们建议的分类法为未来的创新提供了方向。
使用权重重映射提高量子变分分类器的收敛性
摘要：近年来，变分量子电路 (VQC) 在量子机器学习中的应用大幅增加。VQC 的灵感来自人工神经网络，它作为大规模参数化函数逼近器，在广泛的 AI 任务中实现了非凡的性能。VQC 已经通过利用量子计算中更强大的算法工具箱，在泛化和训练参数要求更少等方面取得了令人鼓舞的成果。VQC 的可训练参数或权重通常用作旋转门中的角度，而当前基于梯度的训练方法并未考虑到这一点。我们引入了 VQC 的权重重新映射，以将权重明确地映射到长度为 2 π 的区间，这从传统 ML 中汲取了灵感，其中数据重新缩放或规范化技术在许多情况下都表现出巨大的好处。我们使用一组五个函数，并以变分分类器为例，在 Iris 和 Wine 数据集上对它们进行评估。我们的实验表明，权重重新映射可以提高所有测试设置中的收敛性。此外，我们能够证明，与使用未修改的权重相比，权重重新映射可将 Wine 数据集的测试准确率提高 10%。
使用T2 MRI脑图像和CNN二元分类器和DWT
摘要：目的：放射线学家使用磁共振成像（MRI）数据对脑肿瘤进行了手动和无创诊断和非侵入性分类。可能由于人为因素（例如缺乏时间，疲劳和相对较低的经验）而存在误诊的风险。深度学习方法在MRI分类中变得越来越重要。为提高诊断准确性，研究人员强调需要通过使用深度学习方法（例如卷积神经网络（CNN））来开发基于人工智能（AI）系统的计算机辅助诊断（CAD）计算诊断，并通过将其与其他数据分析工具（如波动型波现变换）相结合来改善CNN的性能。在这项研究中，开发了一个基于CNN和DWT数据分析的新型诊断框架，用于诊断大脑中的神经胶质瘤肿瘤以及其他肿瘤和其他疾病，并进行了T2-SWI MRI扫描。这是一种二元CNN分类，将“神经胶质瘤肿瘤”视为阳性，而其他病理为阴性，导致非常不平衡的二元问题。该研究包括对经过MRI的小波变换数据而不是其像素强度值的CNN进行比较分析，以证明CNN和DWT分析在诊断脑胶质瘤时的性能提高。还将提出的CNN体系结构的结果与使用DWT知识的VGG16传输学习网络和SVM机器学习方法进行了比较。此外，没有对原始图像应用预处理。使用的图像是与轴向平面平行的T2-SWI序列的MRI。方法：为了提高CNN分类器的准确性，拟议的CNN模型用作知识，通过将原始MRI图像转换为频域而提取的空间和时间特征，通过执行离散小波转换（DWT），而不是传统上使用的原始扫描以Pixel Intomesition的形式进行。首先，对每次MRI扫描进行了一个压缩步骤，该DWT施加了三个级别的分解级别。这些数据用于训练2D CNN，以将扫描分类为显示神经胶质瘤。拟议的CNN模型对MRI切片进行了培训，该模型源自382名各种男性和女性成年患者，显示出疾病选择的健康和病理图像（显示出神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体，垂体，坏死，水肿，非onsence肿瘤，肿瘤，出血性焦点，水肿，缺血性，缺血性区域等）。这些图像由医学图像计算和计算机辅助干预（MICCAI）的数据库以及缺血性的中风病变细分（ISLE）对脑肿瘤细分（BRATS）挑战2016和2017的挑战以及2017年和2017年的挑战，以及在Chania，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Saint George中保存的许多记录。结果：通过检查源自190名不同患者的MRI切片（未包含在训练集中），在实验中评估了所提出的框架，其中56％的胶质瘤显示了最长的两个轴小于2 cm，而44％的轴是其他病理效应或健康的病例。结果表明，当使用AS信息时，令人信服的性能是原始扫描提取的空间和时间特征。使用拟议的CNN模型和DWT格式的数据，我们实现了以下
使用人工神经网络和六个机器学习分类器
摘要：2型糖尿病（T2DM）的早期诊断将提供早期的治疗干预措施，以控制疾病进展并最大程度地减少过早死亡。本文提出了人工智能和机器学习预测模型，用于更准确地诊断阿曼人口中的T2DM，并且使用特殊创建的数据集进行了更少的处理时间。六种机器学习算法：K-Nearest邻居（K-NN），支持向量机（SVM），幼稚贝叶斯（NB），决策树，随机森林（RF），线性判别分析（LDA）和人工神经网络（ANN）（ANN）。所有使用的数据都是从糖尿病前期寄存器手动收集的临床数据和阿曼南阿尔·巴蒂纳省的Al SHIFA卫生系统。将结果与最广泛使用的PIMA印度糖尿病数据集进行了比较。考虑到预测T2DM的11个临床特征。随机森林和决策树模型的性能要比所有其他算法都更好，而阿曼数据的准确性为98.38％。使用相同的模型和功能数量时，阿曼数据集获得的精度超过了PID 9.1％。分析表明，T2DM诊断效率提高了更多的特征，这在许多缺失值的情况下有助于。
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
简介：MANET是一项新兴技术，由于其能力在短时间内分析大量数据，因此在各种应用程序中获得了吸引力。因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。因此，必须设计一个有效，积极和准确的入侵检测系统（IDS）来减轻网络中存在的这些攻击。大多数以前的ID都面临着诸如低检测精度，降低新型攻击形式的效率以及高误报率。目标：为了减轻这些关注点，提出的模型使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计了有效的入侵检测和预防模型，以提高网络安全性。方法：拟议的入侵检测和预防方法由四个阶段组成，例如对攻击节点的正常节点进行分类，预测不同类型的攻击，发现攻击的频率以及预防预防机制。初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。拟议方法的有效性通过一些指标验证，该指标的精度达到96％，执行时间为98％和35秒。结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
INTRODUCTION: MANET is an emerging technology that has gained traction in a variety of applications due to its ability to analyze large amounts of data in a short period of time.因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。Therefore, it is essential to design an effective, proactive and accurate Intrusion Detection System (IDS) to mitigate these attacks present in the network.Most previous IDS faced challenges such as low detection accuracy, decreased efficiency in sensing novel forms of attacks, and a high false alarm rate.OBJECTIVES: To mitigate these concerns, the proposed model designed an efficient intrusion detection and prevention model using COOT optimization and a hybrid LSTM-KNN classifier for MANET to improve network security.METHODS: The proposed intrusion detection and prevention approach consist of four phases such as classifying normal node from attack node, predicting different types of attacks, finding the frequency of attack, and intrusion prevention mechanism.初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。The proposed method's effectiveness is validated by some metrics, which achieved 96 per cent accuracy, 98 per cent specificity, and 35 seconds of execution time.结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
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