XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemConvolutional
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。
脑引导卷积神经网络揭示任务...
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是由此预印本的版权持有者于 2025 年 1 月 2 日发布的。 ；https://doi.org/10.1101/2025.01.02.631092 doi：bioRxiv 预印本
使用卷积神经网络模型增强图像分类
近年来，随着当前分类系统在数字内容识别中的快速发展，图像的自动分类已成为计算机视觉领域中最具挑战性的任务。可以看出，与人类的愿景相比，系统对于系统自动理解和分析图像的视力非常具有挑战性。已经完成了一些研究论文来解决低级当前分类系统中的问题，但输出仅限于基本图像特征。类似地，这些方法无法准确对图像进行分类。对于此领域的预期结果，例如计算机视觉，本研究提出了一种使用深度学习算法的深度学习方法。在这项研究中，一个基于卷积神经网络（CNN）的建议模型，该模型是一种机器学习工具，可用于图像的自动分类。该模型与图像的分类有关，为此，它采用Corel Image Dataset（Corel Gallery Image DataSet）作为参考。用于培训的数据集中的图像要比图像的分类更难，因为它们需要更多的计算资源。在实验部件中，使用CNN网络训练图像的精度为98.52％，证明该模型在图像的分类中具有很高的精度。
使用基于感知损失的卷积神经网络
目的：这项研究旨在开发一种新的卷积神经网络深度学习（DL）技术，用于从计算机上进行自动化的脑组织分割（CT）扫描，并与磁共振成像（MRI）分割相比评估其性能。材料和方法：这项多中心回顾性研究收集了来自两个机构的199个健康个体的配对CT和MRI数据。将数据分为一个训练集（n = 100）和一个机构的内部测试集（n = 50），其中第二个机构的附加数据集（n = 49）用于外部验证。灰质（GM），白质（WM）和脑脊液（CSF）的地面真相面膜是从T1加权MR图像中赋予的。为三个大脑区域中的每个区域中的每个区域训练了基于U-NET的DL模型，并根据VGG19计算了感知损失。通过计算连续骰子系数（CDICE），联合会（IOU）和第95个百分位数Hausdorff距离（HD95）来评估模型性能。使用定位系数（R 2），类内相关系数（ICC）和Bland-Altman分析，将基于CT的分割的体积估计与MRI衍生体积进行了比较。结果：接受感知损失的DL网络与未经感知损失的训练相比，表现出色。体积分析表明，在内部/外部测试中，GM和WM分别为r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87之间的MRI衍生地面真相与基于CT的分割之间的一致性是r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87，而ICC = 0.91/0.94和0.92/0.93。在内部测试中，评估得分（没有感知损失与感知损失）为：CDICE = 0.717 vs. 0.765，HD95 = 6.641 mm，gm中的6.641 mm vs. 6.314 mm； CDICE = 0.730 vs. 0.767和HD95 = 5.841毫米，而Wm为5.644 mm； CDICE = 0.600 vs. 0.630和HD95 = 5.641毫米，而CSF中的5.362 mm，分别是分数。结论：提出的DL方法随着感知损失而增强，可改善CT图像的脑部分割。这种方法显示了有望作为基于MRI的分割的一种替代方法。
使用深度卷积神经网络对基因表达和 DNA 结合位点定位进行预测建模
摘要 13 尽管测序革命已然到来，但迄今为止测序的大部分基因组仍然缺乏有关转录因子结合位点在调控 DNA 上的排列的任何信息。15 大规模并行报告基因检测 (MPRA) 有可能通过测量由调控区域的数千个突变变体驱动的基因表达水平来显著加速我们的基因组注释。然而，对此类数据的解释 18 通常假设调控序列中的每个碱基对都独立地对基因 19 表达作出贡献。为了能够以考虑调控序列上远距离碱基之间可能存在的相关性的方式分析这些数据，我们开发了深度学习 21 自适应调控序列标识符 (DARSI)。该卷积神经网络利用 22 MPRA 数据直接从原始调控 DNA 序列预测基因表达水平。通过利用这种预测能力，DARSI 系统地识别了转录因子在单碱基对分辨率下在调控区域内结合的位点。为了验证其预测，我们将 DARSI 与精选数据库进行了对比，证实了其在预测转录因子结合位点方面的准确性。此外，DARSI 预测了新的未映射结合位点，为未来的实验铺平了道路，以确认这些结合位点的存在并识别靶向这些位点的转录因子。因此，通过自动化和改进调控区域的注释，DARSI 生成了可付诸实践的预测，这些预测可以为理论-实验循环的迭代提供信息，旨在实现对转录控制的预测性理解。
plasmo3net：一种基于卷积神经网络的算法，用于检测薄血液涂片图像中疟疾的寄生虫
Adesola Z. Musa 3，Oluwagbemiga Aina 3，Emmanuel T. Idowu 2和 *Kolapo M. Oyebola 1,3 1生物医学基因组研究中心（Cegrib）基因组研究中心（Cegrib），基础和应用科学学院，山上高级大学，山顶大学，山上12号，Lagos-bibadan Expressway，Nierveway，Niger-bibos-top University。 2寄生虫学和生物信息学部门，尼日利亚拉各斯分校科学系动物学系。 3尼日利亚尼日利亚医学研究所，尼日利亚。 4尼日利亚拉各斯基础医学学院生物化学系基础医学系。 5个遗传学，基因组学和生物信息学系，国家生物技术研发局，尼日利亚阿布贾。Adesola Z. Musa 3，Oluwagbemiga Aina 3，Emmanuel T. Idowu 2和 *Kolapo M. Oyebola 1,3 1生物医学基因组研究中心（Cegrib）基因组研究中心（Cegrib），基础和应用科学学院，山上高级大学，山顶大学，山上12号，Lagos-bibadan Expressway，Nierveway，Niger-bibos-top University。2寄生虫学和生物信息学部门，尼日利亚拉各斯分校科学系动物学系。3尼日利亚尼日利亚医学研究所，尼日利亚。4尼日利亚拉各斯基础医学学院生物化学系基础医学系。5个遗传学，基因组学和生物信息学系，国家生物技术研发局，尼日利亚阿布贾。5个遗传学，基因组学和生物信息学系，国家生物技术研发局，尼日利亚阿布贾。
图形卷积神经网络辅助遗传算法PDN DETAP优化
摘要 - 本文提出了一种结合加固学习（RL）和PDN DETAP优化的遗传算法（GA）的混合算法。训练有素的RL代理使用图形卷积神经网络作为策略网络，并预测给定PDN阻抗和目标阻抗的DETAP解决方案，该解决方案是将其作为初始种群的播种。训练有素的RL代理在脱皮端口的数量方面可扩展。主要目标是节省计算时间并找到接近全球的最小值或全球最小值。通过转移学习来实现算法对不同DETAP库的概括，最终减少了RL代理的训练时间。 所提出的算法发现，与遗传算法相比，满足目标阻抗的脱酸溶液是两倍。通过转移学习来实现算法对不同DETAP库的概括，最终减少了RL代理的训练时间。所提出的算法发现，与遗传算法相比，满足目标阻抗的脱酸溶液是两倍。
使用集成硅光子卷积处理器
光子整合电路是多模式光谱感觉系统的微型化解决方案。多模式光谱感官数据很复杂，具有较大的冗余性数据量，因此需要与高通信功率消耗相关的高通信带宽才能传输感官数据。为了规避这种高通信成本，光子传感器和处理器被带入亲密关系，并使用集成的硅光子卷积处理器提出了光子多模式内传感器计算系统。微区谐振器横梁阵列用作使用5位精度实现卷积操作的光子处理器，并通过图像边缘检测任务验证。证明了多模式光谱感觉数据的原位处理，进一步将处理器与光子光谱传感器整合在一起，从而实现了不同温度下不同类型和浓度的蛋白质种类的分类。在45个不同类别中，分类精度为97.58％。多模式内传感器计算系统展示了整合光子处理器和光子传感器以增强边缘光子设备的数据处理能力的可行性。
卷积和图像识别聊天机器人
工程和技术，哥伦比特摘要： - 深度学习和自然语言处理（NLP）快速进步使创建可以使用对话式图像识别聊天机器人作为最杰出的复杂应用程序的算法成为可能。这个项目就是通过与NLP的图像识别互动来创建聊天机器人，以在用户与他们想使用自然语言查询的图像之间进行自然对话。该系统不仅使用预训练的卷积神经网络（CNN）进行图像分类和对象检测，还用于引擎和自然语言处理（NLP）模型来理解和处理用户的意图。使用这些满足的技术，聊天机器人可以分析单词的要求并准确地响应人们的要求，例如通过将产品列入单词列表中或摘要图像所遵循的内容。建议的方法本身旨在确保聊天机器人将通过用户反馈扩展。该项目与AI与用户进行对话或其图像在实践中进行交互时，体现了图像识别技术的有效性，从客户支持，教育和交互式媒体的领域，包括OUT实例或高实例允许，并将其包含在数组中。
通过有针对性的伽马射线传递和卷积神经网络来缓解化学疗法副作用：迈向精确肿瘤学的一步
化学疗法的系统性会导致广泛影响患者生活质量的广泛副作用。这项研究提出了一个新型框架，将卷积神经网络（CNN）与精确的伽马射线递送系统相结合，以选择性地靶向恶性细胞，从而最大程度地减少对健康组织的附带损害。在12,000个注释的成像数据集上对基于RESNET-50的CNN进行了培训，并与用于实时靶向的机器人辐射系统集成在一起。对合成组织模型的实验验证表明，健康组织损伤降低了92％，报告的副作用降低了78％。统计分析确认模型灵敏度（97.2％），特异性（94.8％）和提高的治疗精度。这项研究为推进个性化肿瘤学并减少化学疗法的身体和情感损失奠定了基础。