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DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
具有多州降解和深度强化学习的下水道管道的维护策略
大规模的基础设施系统对社会欢迎至关重要，其有效管理需要造成各种复杂性的战略前提和干预方法。我们的研究解决了涉及下水道资产的预后和健康管理（PHM）框架内的两个挑战：对跨严重水平的管道降解并制定有效的维护政策。我们采用多州降解模型（MSDM）来代表下水道管道中的随机降解过程，并使用深度加固学习（DRL）来制定维护策略。荷兰下水道网络的案例研究例证了我们的方法论。我们的发现证明了该模型在产生超过启发式方法的智能，节省成本的维护策略方面的效率。它根据管道的年龄来调整其管理策略，选择一种被动方法，用于新的管道，并过渡到较老的策略，以防止失败和降低成本。这项研究高光DRL在优化维护政策方面的潜力。未来的研究将通过合并部分可观察性，探索各种强化学习算法并将这种方法扩展到全面的基础架构管理，以改善模型。
ai释放：深入研究深度学习的深度...
Abid Hussain是计算机应用学院的副教授，以及Kota Career Point University（Raj。）的研究和高等研究院长他获得了MCA和博士学位。在计算机应用中。他是科塔职业生涯Point University的知识产权牢房主席。他拥有16年以上高等教育教学经验，包括UG和PG课程。他感兴趣的领域是云计算，网络安全，开源技术，网络挖掘，网络工程和网络安全。他还是职业生涯Point University计算机科学技术的研究主管。 他在著名的UGC护理和Scopus索引计算机科学技术期刊上发表了30多个研究论文。 他还在国家和国际会议上发表了20多篇论文。 他还担任各种国家和国际会议以及研究期刊的审阅者和技术计划委员会成员。 他曾在各种国际会议上担任过会议主席和主题演讲者。 他已经发布了有关计算机科学最新技术的4项专利。 他发表了3本撰写的，并为计算机科学技术编辑了2本编辑。 他还在各种大学中担任博士学位和概要评估的外部考官。 他也是Waset，Iaeng，CSTA，ICSES和IASTER的活跃成员。他还是职业生涯Point University计算机科学技术的研究主管。他在著名的UGC护理和Scopus索引计算机科学技术期刊上发表了30多个研究论文。他还在国家和国际会议上发表了20多篇论文。他还担任各种国家和国际会议以及研究期刊的审阅者和技术计划委员会成员。他曾在各种国际会议上担任过会议主席和主题演讲者。他已经发布了有关计算机科学最新技术的4项专利。他发表了3本撰写的，并为计算机科学技术编辑了2本编辑。他还在各种大学中担任博士学位和概要评估的外部考官。他也是Waset，Iaeng，CSTA，ICSES和IASTER的活跃成员。
鹿路径成员信2025
会员费用100％致力于运营我们的设施和计划，我们致力于为您的费用提供非凡的价值。河流越野基督教青年会（YMCA）和大多数组织一样，面临无法控制的成本增加，例如公用事业，燃料和服务。最紧迫的是投资专门的员工团队的招聘和专业发展的迫切需要。我们的员工将他们的心注入Y中，是我们高质量计划和服务的组成部分。为此，随着2025年3月的会员资格草案，会员率将略有上升。
CP（1）威立雅深潜水
威立雅的目标是成为生态转型的标杆企业。集团在五大洲拥有近 218,000 名员工，设计和部署实用的水、废物和能源管理解决方案，帮助彻底改变世界。通过三项互补的活动，威立雅致力于开发资源获取途径、保护现有资源并对其进行更新。2023 年，威立雅集团为 1.13 亿人提供饮用水，为 1.03 亿人提供污水处理服务，生产了 42 太瓦时的能源，回收了 6300 万公吨废物。威立雅环境集团 (巴黎泛欧交易所代码：VIE) 在 2023 年的综合销售额为 453 亿欧元。www.veolia.com
InstaDeep 跻身 100 家最具创新力的 AI 初创公司之列
NeurIPS。同样在 2018 年，InstaDeep 团队在 NeurIPS 深度强化学习研讨会上展示了尖端研究成果，论文为 Ranked Reward。“对获得这一认可，我们感到非常自豪和谦卑。自我们作为一家初创公司起步以来的六年里，我们取得的成就超出了我们的想象，但这仍然感觉像是一个开始。我们的人工智能研发团队实力不断增强，现在我们正在通过可扩展的深度强化学习平台为企业客户提供实实在在的价值，这是很少有公司能够实现的。我们迫不及待地想看看未来会怎样”，InstaDeep 联合创始人兼首席执行官 Karim Beguir 说道。非凡的成功“在过去四年中，入选人工智能 100 强的公司取得了非凡的成功。2019 年的人工智能 100 强中有 48 家公司筹集了 49 亿美元的额外融资，9 家被收购”，CB Insights 首席执行官 Anand Sanwal 表示。 “我们很高兴地看到，CB Insights 通过数据驱动的方法，利用专利、客户吸引力、投资者质量、市场规模等来识别顶尖的人工智能公司，并非常有效地挑选出未来的人工智能赢家。我们期待看到 2020 年人工智能 100 强公司在今年及以后取得的成就。” 除了颠覆医疗、零售和金融等核心行业之外，2020 年人工智能 100 强公司还在重塑更广泛的企业技术堆栈。 这些公司遍布全球，包括美国、英国、中国、智利和南非，得到 600 多名投资者的支持。 从 5,000 家公司中选出 CB Insights 研究团队采用基于证据的方法，从近 5,000 家公司中选出了人工智能 100 强，选拔标准包括专利活动、投资者质量、新闻情绪分析、专有 Mosaic 分数、市场潜力、合作伙伴关系、竞争格局、团队实力和技术新颖性。基于 CB Insights 算法的 Mosaic 分数可衡量私营公司的整体健康状况和增长潜力，以帮助预测公司的发展势头。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。