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基于深度学习的脑卒中预测
摘要 中风或脑卒中是导致成年人残疾的主要原因之一。这是一种医疗紧急情况，因此尽快寻求帮助至关重要。迅速就医有助于避免问题和脑损伤。预测疾病发病率、预后和协助医生开出疾病治疗方法只是临床决策中广泛采用的众多预测方法中的几种。这种预测中风分析程序的方法是使用深度学习网络在脑疾病数据集上进行的。该模型的目标是构建一个使用卷积神经网络识别脑卒中的深度学习应用程序。还创建了三个模型来预测结果。拟议的研究使用 CT 扫描（计算机断层扫描）图像数据集来预测和分类中风。介绍 中风是全球第五大死亡原因。中风是一种非传染性感染，占所有死亡率的 11%。它是印度第四大死亡原因。医疗技术的发展使得使用机器学习预测中风的发生成为可能。机器学习算法有助于提供准确的分析和做出正确的预测。本研究使用机器学习预测了脑中风的可能性。根据所用技术的关键组成部分和获得的结果，Nave Bayes 优于其他五种分类算法，并获得了更高的准确度测量。该模型是在文本数据而不是实际大脑图像上训练的，这是一个缺点。本研究展示了六种机器学习分类方法的实施。这项研究可以扩展以纳入所有最新的机器学习技术。从 Kaggle 中挑选一个具有各种生理变量作为其属性的数据集来继续此任务。根据对这些属性的检查，做出最终预测。最初清理数据集，以便机器学习模型更容易掌握。此时，该过程涉及数据预处理。检查数据集是否有空值，并在必要时进行更新。在标签编码之后，如果需要，可以使用独热编码将字符串值转换为数字。经过数据预处理后，数据集被分为训练数据和测试数据。之后，利用新数据和多种分类技术构建模型。为了找到最精确的预测模型，需要计算并比较每种方法的准确率。当模型经过训练并正确确定后，就会生成一个 HTML 网站和一个 Flask 应用程序。在 Web 应用程序中，用户输入预测值。Flask 应用程序将 Web 应用程序与经过训练的模型连接起来。该研究经过彻底的分析后得出结论，哪种算法最适合预测中风。
深能资源有限公司
关于 2013 年《公司法》；关于第 230 至 232 条（与 2013 年《公司法》其他相关条款一并阅读）；关于 Deep Energy Resources Limited ；关于 Savla Oil and Gas Private Limited ；关于 Prabha Energy Private Limited ；关于 Deep Energy Resources Limited 与 Savla Oil and Gas Private Limited 和 Prabha Energy Private Limited 及其各自股东和债权人之间的综合安排计划；Deep Energy Resources Limited ，一家根据 1956 年《公司法》规定成立的公司，现视为根据 2013 年《公司法》成立，其注册办事处位于 12A & 14, Abhishree Corporate Park, Ambli Bopal Road, Ambli, } Ahmedabad - 380058, Gujarat, India。}
基于Yolov8的深层手球检测系统...
利用高级计算机视觉技术，例如深度学习和对象跟踪算法，手球视频中有能力的主动玩家检测功能可以自动在高速匹配中自动跟踪玩家的运动。这项创新不仅丰富了教练对球员绩效和团队动态的见解，而且还通过实时分析和增强现实增强来提高观众的参与度。在基于实践的手球视频的背景下，多个玩家经常出现，并非所有参与者都从事特定的练习或采用推荐的手球技术。本研究探讨了采用基于CNN的YOLOV8预训练模型与转移学习技术相结合的新方法，以增强手球识别。Yolov8 Architecture的高级功能是利用的，以解决玩家跟踪，球轨迹预测和复杂玩家互动中的现有差距。通过转移学习，该模型是使用特定于手球的数据进行微调的，从而在识别玩家，球和关键元素方面进行适应和专业化。该方法利用Yolov8的实时处理和多尺度分析来提高动态游戏方案的准确性，克服诸如遮挡和快速运动之类的挑战。通过将Yolov8预训练的模型与转移学习相结合，这种方法在实现全面有效的手球识别方面展现了有希望的进步，可以显着增强对玩家动态，球运动和整体游戏玩法的见解。Yolov8与转移学习的融合涉及利用Yolov8的预训练的特征来提取对象特征，然后对手球特异性数据的模型进行微调，以增强其在手球识别的背景下识别球员，球和其他基本要素的能力。我们使用751个手球场景视频的自定义数据集系统地评估了拟议的方法，该视频在培训年轻学员和男孩和男孩的年轻学员和手球学校期间捕获了[22]。测试涵盖了近60,000帧，并结合了诸如灵敏度，特异性和准确性之类的指标。结果表明，我们的方法超过了最新技术，展示了准确性的提高。值得注意的是，提出的方法表现出提高的效率，达到敏感性92.18％，特异性91.13％，精度分别为93.57％和F-评分94.33％。
2023 年欧洲深度科技报告
量子计算、人工智能的首次亮相或新的蛋白质设计解决方案都引起了极大的兴奋。麦肯锡公司称，仅人工智能一项就可能在未来十年为全球经济再增加 13 万亿美元。核聚变或癌症治疗的潜在价值难以估量。
巩固国家在人工智能领域的深厚能力
自 2017 年人工智能新加坡 (AISG) 成立以来，我们一直致力于打造一个充满活力且可持续的人工智能生态系统。通过汇集新加坡的研究机构和人工智能初创企业和公司，让他们可以共享知识并开发产品、人才和工具，我们可以发展推动数字经济向前发展的关键能力。
深入研究遗传谱系
Y染色体测试的实用技巧•Y-chromosoms DNA测试可以确认两个人共有一个共同的男性祖先，但该测试并不指出该祖先的特定身份。但是，Y染色体DNA测试以及其他DNA测试和传统的家谱研究可以证明祖先的身份。•两名男性的匹配单倍群并不一定表示“ Y-DNA匹配”。某些单倍群对于许多人来说是常见的，例如R-M269，这在欧洲男性中很常见。通过比较遗传距离（突变）来确定两个人是否具有共同的男性祖先。•Y-染色体DNA测试最好用于与特定问题有关的解决问题。与常染色体DNA不同，Y染色体DNA测试通常对DNA匹配的“捕捞”不起作用。但是，有时可能有助于识别或确认被收养者的姓氏。•推荐的测试计划是首先在Y-37级别与FTDNA进行测试。如果匹配似乎在家谱时间范围内与之相关，则可以将测试升级到Y-111以进行进一步分析。如果考试者在Y-37级别没有任何相关或密切的匹配项，则升级测试将没有任何好处。•23andMe不提供Y-DNA SNP测试；但是，他们为接受测试者提供了预测/估计的Y-DNA单倍群。23andMe检验可用作确定两个人是否可能是y染色体DNA匹配的基础。
深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。