XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于CO2的瓷砖固化
摘要 - 今年，使用最广泛的技术框架之一缺乏特定的物联网（IoT）。专注于通信可靠性和对IPv6标准和互联网通信技术的可靠性，EfficityNet B7社交IoT网络满足了护理和适应性需求。尽管拍摄了高质量的照片，但在系统的培训期间却有一些损失，这需要时间。使用Evolution深度学习建议的这项工作以自动生成用于文本分类任务的EfficityNet B7功能框架。在基于有效网络B7的语言相似性分析模型的背景下，对所提出的方法进行了测试，以查看其是否有效。虽然字符级有效网络B7算法并未引起文本分类问题的关注，但本研究中提出的有效网络B7结构在数据分类任务中表现出了出色的性能。大量的测试表明，它们对中断更具弹性，并且可以影响众多有关用户隐私保护，框架含义和法律要求的语言和信息使用政策的组织。
图形卷积网络辅助海洋变量预测，其时空进化的多特征学建模
摘要 - 海洋变量的变化，例如海面温度（SST）和叶绿素-A（CHL-A），对海洋生态系统和全球气候变化具有重要意义。可以使用依赖卷积神经网络的深度学习方法来提取海洋变量预测的空间相关性。然而，在某些地区（例如土地和岛屿）对海洋变量预测无效的情况下，这些方法具有影响。相比之下，图形卷积网络（GCN）能够捕获不规则数据中存在的大规模空间依赖性。因此，在本文中，我们提出了一种基于GCN的预测海洋变量的方法，即SST和CHL-A，称其为OVPGCN，以实现高清。提出的OVPGCN由三个模块组成，旨在通过对时空动力学演化的多特征进行建模，以完全提取空间相关性和时间依赖性。特别是，在最近的时空序列，不同站点之间的空间差异和历史数据中的周期性特征中，实现了三个模块来提取固定和非平稳变化。精心设计的OVPGCN适用于Bohai Sea和South South South Sea（NSCS）的每月SST和CHL-A预测。性能表明，所提出的OVPGCN非常有效，并使预测准确性比最先进的方法更高。
使用发作间期癫痫样放电波形和卷积神经网络筛查脑电图中的癫痫发作
人工智能 (AI) 与医疗物联网 (MIoT) 的整合正在迅速推进，通过分析脑电图 (EEG) 中的发作间期癫痫样放电 (IED)，在检测癫痫等疾病方面取得了重大进展。EEG 数据的可用性促进了包括癫痫发作检测在内的创新应用的创建。虽然神经科医生传统上依靠 EEG 数据分析来识别癫痫发作，但手动评估 EEG 脑电波是一个费力而复杂的过程，给专家带来了很大的压力。本文介绍了一种基于 EEG 波形自动检测 IED 的简单卷积神经网络 (CNN) 方法。这种方法通过预测癫痫发作并及时干预，有助于减轻癫痫患者的负担。它还减轻了神经科医生和经验不足的专家的工作量，从而加快了诊断过程。所提出的方法是通过利用一系列描绘每个传感器上 EEG 信号幅度的图像来实现的。研究将参与者分为两组：（A）健康个体和（B）癫痫患者。结果显示，与人类专家诊断相比，准确率高达 96.4%，展示了该方法在脑电图数据中检测癫痫发作的有效性和实用性。
卷积神经网络可以识别与解码空间听觉注意力有关的大脑相互作用
人类听众有能力在多人说话的环境中将注意力集中到单个说话者身上。选择性注意的神经关联可以从一次脑电图 (EEG) 数据试验中解码出来。在本研究中，利用源重建和解剖解析的 EEG 数据作为输入，我们试图将 CNN 用作可解释的模型来揭示大脑区域之间特定于任务的交互，而不是简单地将其用作黑匣子解码器。为此，我们的 CNN 模型专门设计用于从五秒输入中学习 10 个皮质区域的成对交互表示。通过专门利用这些特征进行解码，我们的模型能够达到参与者内分类的 77.56% 和参与者间分类的 65.14% 的中位准确率。通过消融分析以及剖析模型特征和应用聚类分析，我们能够辨别出以 alpha 波段为主导的半球间相互作用，以及以 alpha 和 beta 波段为主导的相互作用，这些相互作用要么是半球特有的，要么以左右半球之间的对比模式为特征。对于参与者内部解码，这些相互作用在顶叶和中央区域更为明显，但对于跨参与者解码，这些相互作用在顶叶、中央和部分额叶区域更为明显。这些发现表明，我们的 CNN 模型可以有效利用已知在听觉注意力任务中很重要的特征，并表明将领域知识启发的 CNN 应用于源重建的 EEG 数据可以为研究与任务相关的大脑相互作用提供一个新颖的计算框架。
使用优化的卷积神经网络进行脑肿瘤检测和分类
1 计算机科学系，萨希瓦尔校区，COMSATS 大学伊斯兰堡，萨希瓦尔 57000，巴基斯坦；muhammadaamir@cuisahiwal.edu.pk（MA）；sehrishjonaid@gmail.com（SM） 2 计算机科学系，拉合尔高级大学，拉合尔 54000，巴基斯坦 3 人工智能中心，计算机与信息系统学院，麦地那伊斯兰大学，麦地那 42351，沙特阿拉伯；naljohani@iu.edu.sa 4 计算机科学系，北部边境大学科学学院，阿拉尔 73213，沙特阿拉伯 5 信息技术学院，吉达大学，吉达 23218，沙特阿拉伯；yaalsahafi@uj.edu.sa 6 计算机科学与工程学院，泰巴大学，麦地那 42353，沙特阿拉伯； fotibi@taibahu.edu.sa * 通信地址：a.namoun@iu.edu.sa（AN）；meshari.alanazi@nbu.edu.sa（MHA）
使用讽刺和讽刺来使HRI
摘要在当今快速的技术进步时代，卷积神经网络（CNN）在许多领域都表现出了卓越的表现。作为深度学习的关键组成部分，CNN已被证明在各种应用程序中都非常有效。由于计算和存储要求，在现场可编程门阵列（FPGA）上部署CNN是一项具有挑战性的任务。本文对FPGA上的CNN部署进行了全面的审查，涵盖了CNN的历史并解释了关键层。对FPGA优化方法进行了一项调查，FPGA优化的方法是按类别概述的。对软件部署以及硬件设计进行了优化，以改善FPGA上的计算，进一步解锁了在资源受限设备上部署CNN的潜力。此外，本综述将详细介绍了在功耗限制下的申请示例。总的来说，这篇评论为研究人员提供了重要的参考价值，以了解CNNS架构，探索FPGA加速方法和应用程序前景。
将卷积神经网络与注意力机制相结合，实现基于磁共振成像的脑肿瘤分类
1 哈尔滨工业大学电子信息工程学院，哈尔滨 150001，中国；zahid.rasheed@hit.edu.cn（ZR）；yk_ma@hit.edu.cn（Y.-KM）2 嘉泉大学计算机工程系，韩国城满区 13120 3 天际线大学学院计算机学院，沙迦大学城，沙迦 1797，阿拉伯联合酋长国；mahmoudalkhasawneh@outlook.com 4 应用科学私立大学应用科学研究中心，安曼 11931，约旦 5 贾达拉大学研究中心，贾达拉大学，伊尔比德 21110，约旦 6 卡西姆大学公共卫生与健康信息学学院健康信息学系，卡西姆 51452，沙特阿拉伯； ssmtiery@qu.edu.sa 7 沙特阿拉伯阿卜哈 61421 哈立德国王大学应用医学科学学院基础医学科学系；mabohashrh@gmail.com * 通信地址：inam.fragrance@gmail.com
MOCNN：一种用于
摘要 事件相关电位（ERP）反映了大脑对外部事件作出反应的神经生理变化，其背后的复杂时空特征信息受大脑内持续的振荡活动支配。深度学习方法以其出色的特征表示能力越来越多地被用于基于ERP的脑机接口（BCI），可以深入分析大脑内的振荡活动。时空频率较高的特征通常表示详细和局部的信息，而时空频率较低的特征通常表示全局结构。从多个时空频率中挖掘脑电特征有利于获得更多的判别性信息。本文提出了一种多尺度特征融合八度卷积神经网络（MOCNN）。MOCNN将ERP信号分为对应于不同分辨率的高频、中频和低频分量，并在不同的分支中进行处理。通过添加中频和低频分量，可以丰富MOCNN使用的特征信息，并减少所需的计算量。 MOCNN 在使用时间和空间卷积进行连续特征映射后，通过分支间特征信息交换实现不同组件间的交互式学习。将融合的深度时空特征从各个组件输入到全连接层，实现分类。在两个公共数据集和一个自采集的 ERP 数据集上获得的结果表明，MOCNN 可以实现最佳的 ERP 分类性能。本研究将广义的八度卷积概念引入到 ERP-BCI 研究领域，通过分支宽度优化和各个尺度上的信息交互，可以从多尺度网络中提取有效的时空特征。索引词——脑机接口、事件相关电位、深度学习、多尺度、八度卷积神经网络。
脑肿瘤的早期检测：基于 MRI 和卷积深度学习的综合诊断研究
摘要：脑肿瘤是影响各个年龄段人群的全球公共卫生问题之一，早期发现肿瘤对个人生命极为重要。脑肿瘤症状复杂多样，检测起来颇具挑战性，因此需要改进成像技术才能可靠地诊断。本研究将深度卷积学习与机器学习技术相结合，通过基于 MRI 图像的分类深入研究早期脑肿瘤识别。本研究提出的模型使用结合随机森林和支持向量机的集成模型，可提供更好、更准确的早期脑肿瘤检测。这已得到证实，因为集成模型在早期脑肿瘤识别中实现了 97% 的召回率、96% 的 F 值、98.25% 的准确率和 98.89% 的精确度。此外，该模型能够正确检测输入图像中的脑肿瘤类型，也凸显了其对脑肿瘤进行分类和识别的能力。