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![arxiv：2408.02895v3 [gr-qc] 2024年11月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\03278bbeb268bdffe86ce1e90256d97f79b99c6c.webp)
arxiv：2408.02895v3 [gr-qc] 2024年11月26日
图1显示了一组模拟的旋转恒星核心偏转重力波信号。每个信号平均为4个。633×10 - 3秒（带有standard偏差5。306×10 - 5）使用Apple M2芯片与金属性能着色器（MPS）框架生成。这些信号是我们的生成深度学习产生的，特别是深层结构生成的对抗网络（DCGAN）[2，3]。使用Richers等人对DCGAN进行了训练。[1]旋转恒星 - 循环波形波形猫猫，并占587。1秒钟在同一处理器上训练。可以将预先训练的DCGAN视为一种现象学模型，用于旋转核心塌陷引力波，模仿旋转恒星核心核心 - 循环引力信号的关键效果，表现出倒塌，弹跳，弹跳和早期的弹跳后和早期原proto Proto Proto-Proto-Proto-Proto-newutron Star的振动。来自银河系核偏转超新星的重力波应该使用电流降压器观察[6]。然而，在基于地球的GW探测器网络，Advanced Ligo [7]，Advanced Pirgo [8]和Kagra [9] [10]之后，尚未观察到来自Stellar Core Comlapse的重力波[10]之后，尚未尚未观察到三个完整的观察跑（O1 – O3）和一个部分观察跑步（O4）。来自恒星核心偏转的重力波随附有关核心折叠动力学，爆炸机制，原始恒星的演变，旋转速率和核方程式的信息[6]，可直接探究折叠式折叠的核心。出色的核心 - 循环引力波信号很难建模，连接引力，核，粒子，统计和数值物理学[11]和
BrainGAN：使用 GAN 架构和 CNN 模型的脑 MRI 图像生成和分类框架
摘要：深度学习模型已在多个领域得到应用，但在医学成像等敏感领域仍需要进行调整。由于时间限制，医学领域需要使用该技术，因此准确度水平可确保可信度。出于隐私方面的考虑，医学领域的机器学习应用无法使用医疗数据。例如，由于缺乏脑部 MRI 图像，使用基于图像的分类很难对脑肿瘤进行分类。通过应用基于生成对抗网络 (GAN) 的增强技术，解决了这一挑战。深度卷积 GAN (DCGAN) 和 Vanilla GAN 是用于图像生成的 GAN 架构的两个示例。本文提出了一个使用 GAN 架构和深度学习模型生成和分类脑部 MRI 图像的框架，称为 BrainGAN。因此，本研究提出了一种自动检查生成的图像是否令人满意的方法。它使用三个模型：CNN、MobileNetV2 和 ResNet152V2。使用 Vanilla GAN 和 DCGAN 生成的图像训练深度迁移模型，然后在由真实脑部 MRI 图像组成的测试集上评估其性能。从实验结果来看，ResNet152V2 模型的表现优于其他两个模型。ResNet152V2 基于 DCGAN 架构生成的脑部 MRI 图像实现了 99.09% 的准确率、99.12% 的精确率、99.08% 的召回率、99.51% 的曲线下面积 (AUC) 和 0.196 的损失。
合成大脑图像
Kingdom A BSTRACT 磁共振成像 (MRI) 是获取精确解剖信息的重要方式，它在诊断和治疗计划的医学成像中起着重要作用。近年来，由于深度学习技术（特别是生成对抗网络 (GAN)）的引入，图像合成问题发生了革命性的变化。这项工作研究了深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 在生成高保真和逼真的 MRI 图像切片方面的应用。建议的方法使用具有各种脑部 MRI 扫描的数据集来训练 DCGAN 架构。当鉴别器网络辨别创建的切片和真实的切片时，生成器网络会学习合成逼真的 MRI 图像切片。生成器通过对抗性训练方法改进了其生成与真实 MRI 数据非常相似的切片的能力。结果表明，DCGAN 有望在医学成像研究中实现多种用途，因为它们表明，如果我们对它们进行连续多次训练，它可以有效地生成 MRI 图像切片。这项工作增加了深度学习技术在医学图像合成中的应用研究范围。可以生成的切片具有增强数据集的能力，可以在深度学习模型的训练中提供数据增强，并且提供了许多功能以使 MRI 数据清理更容易，并且提供了三个随时可用且干净的数据集，可用于主要解剖计划。关键词 磁共振成像、生成对抗网络、深度卷积生成对抗网络、Nifty、OpenNeuro 1。介绍 该项目探索使用深度卷积生成对抗网络生成逼真的 MRI 图像切片。所提出的方法使用干净且准备好的矢状脑 MRI 扫描数据集训练 DCGAN 架构。生成器网络学习合成逼真的 MRI 图像，而鉴别器网络区分制造的和真实的图像。通过对抗性训练策略，生成器提高了其生成与真实 MRI 数据紧密匹配的切片的能力。这项工作为使用深度学习方法进行合成医学成像的研究做出了贡献。提出的研究目标如下：
生成人工智能在电影图像制作中的应用
摘要。生成人工智能（AIGC）是人工智能的关键子集，它在多个领域（例如图像，音频和文本）中表现出非凡的数据生成和创建功能。本文旨在探讨AIGC在电影制作领域的应用，并特别强调了深卷积生成的对抗网络（DCGANS）的作用，并引入了直观的教学方法。通过实施DCGAN技术，这项研究实现了各种功能，包括生成虚拟角色，场景，样式转换，动态图像恢复和增强功能，从而增强了电影生产过程。视觉教学系统通过直观的界面和交互式操作来促进这些尖端技术的快速掌握。我们的研究表明，DCGAN在制作电影品质图像时表现出非凡的准确性和效率。此外，用户反馈确认了我们的视觉学习平台的卓越和优势。这项调查强调了AIGC在膜视觉生产中的巨大潜力，同时还通过基于视觉的学习来促进相关技术的传播和增强。技术和教育的这种开创性融合将培养新一代创新的电影制片人。
基于生成对抗网络的数据增强......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统中分类器的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。通常，训练数据是在实验室中收集的，用户在受控环境中执行任务。然而，在现实生活中的 BCI 应用中，用户的注意力可能会分散，这可能会降低分类器的性能。为了提高分类器的鲁棒性，可以在这种情况下获取额外的数据，但在几个长时间的校准会话中记录脑电图 (EEG) 数据是不切实际的。一种潜在的省时省钱的解决方案是人工数据生成。因此，在本研究中，我们提出了一个基于深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 的框架，用于生成人工 EEG 来扩充训练集，从而提高 BCI 分类器的性能。为了进行比较研究，我们设计了一个具有分散和集中注意力条件的运动任务实验。我们使用端到端深度卷积神经网络，利用 14 名受试者的数据对运动意图和休息进行分类。在没有数据增强的情况下，留一法 (LOO) 分类的结果显示，注意力转移的基线准确率为 73.04%，集中注意力的基线准确率为 80.09%。使用所提出的基于 DCGAN 的增强框架，结果显著提高了注意力转移 7.32%（p < 0.01），集中注意力 5.45%（p < 0.01）。此外，我们在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上实现了该方法，以区分不同的运动想象任务。所提出的方法将准确率提高了 3.57%（p < 0.02）。这项研究表明，使用 GAN 进行 EEG 增强可以显著提高 BCI 性能，尤其是在现实生活中的应用中，用户的注意力可能会被转移。
D3mciAD：利用句法图像生成和神经网络进行数据驱动的轻度认知障碍诊断
摘要。阿尔茨海默病是一种无法治愈的慢性神经系统疾病 (NLD)，会影响人类记忆力，并随着大脑区域的萎缩而丧失认知思维能力。早期发现阿尔茨海默病 (AD) 是延缓其影响的唯一希望。本研究设计了一种计算机辅助自动检测方法，可以从磁共振图像扫描中检测出 AD 的轻度认知障碍。数据驱动的解决方案需要大量带注释的图像才能进行诊断。然而，获取大量带注释的数据用于医疗应用是一项艰巨的任务。我们利用深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 来合成高质量图像以增加数据集大小。微调的 CNN（VGG16 架构）模型对图像进行处理，以提取直观的特征以进行早期诊断。VGG16 提取的图像特征输入到支持向量机进行分类。本研究进行了大量实验来验证所提出的方法在公共数据集上的表现优于相对基线。
探索生物和人工神经网络在建筑环境中的交叉点，并研究支持设计过程演进的算法
摘要。本篇评论探讨了神经网络与建筑之间的关系，特别是在外观设计、室内设计和建筑施工领域。它研究了两种类型的神经网络：生物神经网络，代表人类大脑的神经系统；人工智能，受大脑结构和功能启发的计算系统。本研究对这些神经网络及其在各个领域的应用进行了描述性概述。它进一步研究了这些网络如何在不同层面与建筑相结合。该研究强调了“神经架构”的概念，它将人工神经网络 (ANN) 与建筑相结合，以产生多种设计可能性并揭示隐藏的模式。ANN 用于创建智能建筑和优化结构设计流程以降低成本。此外，该研究还探索了“神经架构”，它探索了生物神经网络 (BNN) 与建筑的相互作用，重点关注建筑环境对大脑和行为的影响。它结合了神经科学、建筑和环境心理学的原理。案例研究分析表明，“pix2pix”、GCNN、DCGAN、CycleGAN 和 StyleGAN 等 AI 工具在通过融合传统和现代风格以及增强创作过程来实现建筑设计的现代化方面的重要性。
人工智能与计算机过程的集成——
有机化学已将人工智能 (AI) 融入计算机辅助合成规划 (CASP)，解决了长期存在的合成路线预测问题。机器学习 (ML) 算法提高了逆合成分析的准确性和效率，将重点从劳动密集型任务转变为创造性解决问题。其潜在影响延伸到药物发现，加速了药物研究的进程并降低了成本。本研究探索并评估了 AI 的集成，特别是在 CASP 中使用混沌化学反应优化自适应 K 最近邻 (CCRO-AKNN)。目的是通过先进的 ML 算法提高有机化学的效率、准确性和创新性，最终促进新型化合物的发现。该方法包括收集数据集、利用主成分分析 (PCA) 进行特征提取以及实施 CCRO-AKNN 进行合成规划。PCA 降低了维度，帮助 AI 模型预测合成途径。 CCRO-AKNN 是一种混合方法，它结合了混沌化学反应优化 (CCRO) 和自适应 K 最近邻 (AKNN)，可有效进行化学空间探索。与其他方法（DCGAN、BCNet）相比，所提出的 CCRO-AKNN 方法在准确度、精确度、召回率和 F1 分数方面表现出色。结果凸显了 CASP 中集成 AI 方法的有效性，展示了其推进化学合成规划的潜力。研究得出结论，AI 的整合，特别是采用 CCRO-AKNN，显着增强了 CASP 在有机化学方面的能力。这项研究提高了准确性和效率，凸显了化学发现和药物开发中变革性突破的潜力。关键词：化学空间探索、计算机辅助合成规划 (CASP)、人工智能 (AI)。全文 * 通讯作者，电子邮件：g.kavina@jainuniversity.ac.in 1. 简介
考虑风的高透明
摘要 - 大脑 - 计算机界面（BCI）系统中分类器的性能高度取决于培训数据的质量和数量。通常，培训数据是在用户在受控环境中执行任务的实验室中收集的。但是，用户的注意力可能会在现实BCI应用中转移，这可能会降低分类器的性能。为了提高分类器的鲁棒性，可以在这种情况下获取其他数据，但是在几个长期校准过程中记录脑电图（EEG）数据是不切实际的。潜在的时间和成本效益的解决方案是人工数据生成。因此，在这项研究中，我们建立了一个基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的框架，用于生成人工脑电图以增加训练集，以提高BCI分类的性能。为了进行比较研究，我们设计了一个运动任务实验，并具有转移和集中注意力的条件。我们使用14个受试者的数据使用了端到端深卷积神经网络进行运动意图与休息之间的分类。放出一个主题（LOO）分类的结果得出了分离注意力的基线精度为73.04％，而没有数据扩大的集中注意力为集中注意力为80.09％。使用拟议的基于DCGANS的框架进行增强，结果显着提高了7.32％的转移注意力（P <0。01）和5.45％的集中注意力（p <0。01）。提出的方法将精度提高了3.57％（p <0。02）。此外，我们在BCI竞争III的数据集III上提出了该方法，以区分不同的运动成像任务。这项研究表明，使用gans进行脑电图增强可以显着提高BCI的性能，尤其是在现实生活中，可以将用户的注意力转移。