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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。
第83个普通股东会议的通知亲爱的股东，第20届年度的会议通知...
April 1985 Joined Yamaguchi NEC Corporation July 2000 Joined Hiroshima NEC Corporation April 2004 Joined Hiroshima Elpida Memory Inc. June 2005 General Manager of Wafer Testing Division and Wafer Testing Technology Division September 2005 Director of the company April 2007 Director and CPO of the company February 2010 Director and Head of Memory Business Division of the company March 2010 Director of TeraPower Technology Inc. June 2011 Director, Executive Officer and Head of Memory Business Unit of the company October 2011 Director of Teramikros, Inc. June 2012 Director& COO and Head of Memory Business Unit of the company May 2014 Director& COO, Head of Memory Business Unit, CSO and CMO of the company June 2014 Director& COO and Head of Memory Business Unit of the company July 2015 Director& COO of the company June 2016 Director, Executive Vice President and COO of the company October 2016 Head of Test Operation Business Unit March 2019 Director, Executive Vice President &该公司的法定执行官，负责测试运营管理，质量保证，采购和销售公司2020年3月，该公司总裁兼代表法定执行官（当前职位）2020年4月Terapower Technology Inc.（当前职位）
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
引用出版版本的引文：吴，x，jiang，s，li，g，liu，s，metcalfe，b，chen，l＆zhang，d 2023，''卷卷卷神经网络的深度学习
摘要 - 目的：基于卷积神经网络（CNN）的深度学习已使用头皮脑电图（EEG）在脑部计算机界面（BCIS）方面取得了成功。然而，对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影（SEEG）基于BCIS（SEEG）的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此，在本文中，对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法：招募了三十例癫痫患者，并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法，包括过滤库公共空间模式（FBCSP）和五种深度学习方法（EEGNET，浅层和深CNN，Resnet，Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体），用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验，以研究Resnet和STSCNN的窗口，模型结构以及解码过程的影响。结果：EEGNET，FBCSP，浅CNN，DEEP CNN，STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1％，38±4.9％，60±3.9％，60±3.3％，61±3.2％和63±3.1％。对所提出方法的进一步分析表明，在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论：重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的，并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义：这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外，本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
通过图形卷积网络通过深层潜在位置模型聚类
随着个体通过数字平均值的显着相互作用的显着增加，图中节点的聚类已成为分析大型和复杂网络的一种基础方法。在这项工作中，我们提出了深层的位置模型（DEEPLPM），这是一种端到端的生成聚类方法，将广泛使用的潜在位置模型（LPM）与图形卷积网络（GCN）编码策略相结合。此外，还引入了一种原始估计算法，以通过变异推理和使用随机梯度下降进行图形重建来整合后聚类概率的明确优化。在模拟场景上进行的数值实验突出了DeepLPM自养生的能力，以选择簇数量的较低限制，这表明其聚类能力与最先进的方法相比。最后，DEEPLPM进一步应用于Merovingian Gaul的教会网络和引文网络Cora，以说明探索大型且复杂的现实世界网络的实际兴趣。
使用深卷积神经网络
摘要 - 如今，深度学习方法在复杂的任务中起着关键作用，例如提取图像的有用特征，分割和语义分类。这些方法对近年来花类型分类具有重大影响。在本文中，我们正在尝试使用强大的深度学习方法对102种花种类进行分类。为此，我们使用了使用Densenet121体系结构的转移学习方法来对牛津102花数据集进行分类。在这方面，我们试图微调我们的模型，以实现对其他方法的更高准确性。，我们通过标准化图像和调整图像进行了预处理，然后将其喂入我们的微调预审计模型。我们将数据集划分为三组火车，验证和测试。我们可以达到50个时期的98.6％的准确性，这比研究中同一数据集的其他基于深度学习的方法更好。
使用新的基于注意力的深卷积神经网络的实时交通标志识别方法
摘要：汽车行业中的人工智能（AI）允许汽车制造商通过整合AI驱动的高级驾驶员辅助系统（ADAS）和/或自动化驾驶系统（ADS）（例如Traffiffififififient识别（TSR）系统），从而为智能和自动驾驶汽车提供智能和自动驾驶汽车。现有的TSR解决方案集中在他们认识的某些标志上。出于这个原因，提出了一种TSR方法，其中涵盖了更多的道路标志类别，例如警告，监管，强制性和优先符号，以构建一个智能和实时系统，能够分析，检测和分类为正确类别。提出的方法基于对不同的特征符号检测（TSD）和Traffim符号分类（TSC）的概述，旨在在准确性和处理时间方面选择最佳的特征。因此，提出的方法将HAAR级联技术与深CNN模型分类结合在一起。开发的TSC模型在GTSRB数据集上进行了培训，然后在各种路标上进行了测试。所达到的测试精度率达到98.56％。为了提高分类性能，我们提出了一个新的基于注意力的深卷积神经网络。由于获得的测试准确性和F1测量率分别达到99.91％和99％，因此所达到的结果比其他符号分类研究中存在的结果更好。在Raspberry Pi 4板上评估并验证了开发的TSR系统。实验结果证实了建议的方法的可靠性。
1第102个普通将军的召集通知...
Securities Code 4151 (Dispatch date) March 4, 2025 (Commencement date of measures for providing information in electronic format) February 21, 2025 Dear Shareholders, Masashi Miyamoto Executive Director of the Board, President and CEO Kyowa Kirin Co., Ltd. 1-9-2 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo Notice of Convocation of the 102nd Ordinary General股东会议请注意，Kyowa Kirin Co.，Ltd。（“ Company”）的第102届普通股东大会（“会议”）将按照下面的规定举行。在召开会议时，公司采取措施为股东股东大会提供信息（符合电子格式提供信息的措施的事项），并以电子格式提供信息，并将此信息发布为第102个普通股东股东大会在公司网站上的通知。请查看下面显示的公司网站上的信息。公司的网站：https：//ir.kyowakirin.com/en/stock/meeting.html除了发布措施以在上面列出的网站上提供电子格式的措施之外，该公司还在东京证券交易所（TSE）的网站上发布此信息。在访问下面显示的TSE网站时，请在“发行名称（公司名称）”或公司的证券代码“ 4151”下输入“ Kyowa Kirin”，并执行搜索。东京证券交易所网站（上市公司搜索）：https：//www2.jpx.co.jp/tsehpfront/jjk020030action.do如果您不参加会议，则可以通过Internet进行投票，等等。或以书面形式。下一步选择“基本信息”，然后选择“公共检查/公关信息的文件”，以在“通知公共检查信息的通知/通知通知”中，以查看“通知公共检查信息”的信息。请在下午5:40之前审查股东股东大会的参考文件，并行使您的投票权。 （JST）3月18日（周二），2025年。
带射频的卷积神经网络，带有射频旋转纳米驱动器
摘要卷积神经网络（Lecun and Bengio 1998脑理论与神经网络手册255-58； Lecun，Bengio和Hinton 2015 Nature 521 436-44）在现代信号处理和机器视觉中是最先进的，无处不在。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。 这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。 SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。 然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。 在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。 这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。 我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。 我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。 我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。对于每个人，我们解释了如何同时调整许多人工突触，从而利用了突触重量共享特定的卷积。我们通过使用自旋振荡器作为人工微波神经元来展示如何通过使用自旋振荡器在卷积层之间传输信息。最后，我们模拟了这些射频谐振器和自旋振荡器的网络，以求解MNIST手写数字数据集，并获得与软件卷积神经网络相当的结果。由于它可以与纳米设备的单一步骤完全平行运行卷积神经网络，因此本文提出的架构对于需要机器视觉的嵌入式应用程序（例如自主驾驶）很有希望。
使用机器学习（ML）和卷积中性网络（CNN）
茶厂疾病对全球茶业构成了重大威胁，从而影响了产量和质量。早期发现和准确的诊断对于有效的疾病管理和防止广泛爆发至关重要。主要依赖专家视觉检查的传统方法可能是主观的，耗时的，并且可能无法检测到微妙或早期症状。此外，可以限制获得专业植物病理学家的机会，尤其是在远程茶叶地区。该项目探讨了人工智能，特别是深度学习技术的应用，以自动化茶叶疾病检测过程。通过利用卷积神经网络（CNN）的力量，该系统非常适合图像分析，该系统旨在分析茶叶的图像并将其准确地分为不同的疾病类别。在标记的茶叶图像的各种数据集上训练CNN，包括各种疾病和健康的样本，使模型可以学习复杂的模式和特征，以表明特定疾病。这种自动化方法有望提高诊断准确性，减少对专家视觉检查的依赖，并有可能提高茶农及时有效的疾病管理策略的可及性，最终有助于增强茶的生产和经济可持续性。