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基于云端的深度神经网络的优化及应用...
[2] Li K, Wang J, Wu X, et al. Optimizing Automated Picking Systems in Warehouse Robots Using Machine Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2408.16633, 2024. [3] Tian J, Mercier P, Paolini C. Ultra low-power, wearable, accelerated shallow-learning fall detection for older at-risk persons[J]. Smart Health, 2024, 100498. [4] Xu, Q., Feng, Z., Gong, C., Wu, X., Zhao, H., Ye, Z., ... & Wei, C. (2024). Applications of explainable AI in natural language processing. Global Academic Frontiers, 2(3), 51-64. [5] Leong HY, Gao YF, Shuai J, et al. Efficient fine-tuning of large language models for Automated Medical Documentation[J]. arXiv preprint arXiv:2409.09324, 2024. [6] Soleimani M , Irani FN , Davoodi YM .楼宇暖通空调运行多目标优化:采用Koopman预测控制和深度学习的高级策略[J].建筑与环境, 2024, 248(Jan.):111073.1-111073.16。 [7] 王琳, 程颖, 项爱英, 张建, 杨华. 自然语言处理在金融风险检测中的应用[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 1-10。 [8] 程颖, 杨倩, 王琳, 项爱英, 张建.基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型研究[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 11-19。 [9] 李宇峰等，“结合知识图谱嵌入与深度学习的药物不良反应预测模型研究。”2024 第四届机器学习与智能系统工程国际会议（MLISE）。IEEE，2024 年。[10] 程宇峰，郭建军，龙胜，吴宇峰，孙敏，张荣军，高级
欧洲深度科技报告
多个方面正在加速取得重大突破 在我们的 2021 年报告中，我们强调了欧洲深度科技的巨大潜力。事实上，欧洲深度科技度过了最好的一年，获得了超过 220 亿美元的融资，并以 10 亿美元的价格退出。从那时起，我们还看到量子计算（第一个 100+ 量子比特处理器和硅基设备中近乎无误差的量子计算得到验证）、核聚变（产生的能量几乎是记录的三倍）、空间技术（Starlink 为乌克兰提供互联网覆盖、詹姆斯韦伯太空望远镜、新的登月任务）、生成性人工智能（Dall-E 转向商业用途、稳定扩散文本到图像生成性人工智能发布、ChatGPT 在 5 天内覆盖 100 万用户）等关键领域取得了巨大突破等等。
利用深度学习进行中风检测
2 理论背景 6 2.1 医学领域的中风 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ... 16 2.6 训练神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.6.3 损失函数 . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25
fNIRS 中的深度学习：综述
在过去的二十年里，功能性近红外光谱 (fNIRS) 已经成为一种成熟的神经成像方式，用于监测大脑活动。1 fNIRS 能够长期量化皮质组织血流动力学，具有相对较高的空间采样和时间分辨率，这使得它在许多临床环境中得到了应用。2、3 fNIRS 具有独特的优势，它可以用于自由移动的受试者，比脑电图 (EEG) 或功能性磁共振成像 (fMRI) 的限制更少。这允许在自然场景和通常不适合进行 EEG 或 fMRI 成像的患者群体中部署 fNIRS。4 尽管如此，由于实验设置 5、统计结果的变化 6 等，fNIRS 在增加临床应用方面仍面临着许多挑战。重要的是，fNIRS 的当前趋势旨在通过增加空间采样来提高空间分辨率，使用数据处理消除不需要的生理噪声来提高皮质灵敏度，通过解剖配准改善量化，并通过伪影识别和去除来提高稳健性。 7 然而，目前的算法实现需要很高的专业知识
深度学习结理论
在过去的十年中，我们看到了机器学习可以为我们做的巨大突破。现在似乎不可能执行计算机执行的任务。 此类任务的突出示例包括图像或语音识别。 在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。 更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。 第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。 一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。 申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。 我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。 请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。>现在似乎不可能执行计算机执行的任务。此类任务的突出示例包括图像或语音识别。在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。
深海中的金属急促
经济发展，人口增长和试图通过用太阳能和风能等绿色替代品代替基于化石燃料的技术来使经济脱碳经济，从而刺激了许多商品的大量需求增长，包括钴，锂，niobium，niobium，tantalum和稀有的地球元素（Dolega等人（Dolega等）（Dolega等）2021）。在2022年春季之前的几年中，几乎所有矿产原材料的世界市场价格上涨，钴等金属的价格从2021年初的30,000美元/吨升高到2022年春季的80,000美元左右（DERA 2022）。虽然原材料的价格上涨很多次，并且通常归因于暂时的供应短缺，但一些学者认为，绿色技术所需的矿物质和金属将受到持久的需求增长，可与石油和天然气的十年般的冲刺相当（巴黎和阿塔卡马202222222; Blondel and Kleijn 20222）。此外，最近与Covid-19的大流行有关的发展和乌克兰战争破坏了对全球供应链关系的信任，并恢复了对政治引起的供应短缺的恐惧。随后，原材料策略将被重新调整，很可能导致原材料加剧的争夺，特别关注绿色技术所需的金属。
英国深度科技现状
Camilleri 还强调了英国对半导体行业的支持不足。“英国公共机构在半导体问题上脱离现实。他们认为你可以在英国生产芯片，但事实并非如此。”作为证据，Camilleri 引用了一份被拒绝的拨款申请，因为它不允许 Crypto Quantique 在英国以外生产半导体。Camilleri 认为，与美国或亚太地区相比，英国在半导体行业不具备竞争力。Mossayebi 认为，Crypto Quantique 面临的一个核心挑战是在难以获得人才和资金的商业环境中扩大规模。“问题是，我们如何在英国发展公司，因为合适的工具和资源并不总是可用的。”虽然英国政府的政策提供了一些支持，特别是在早期融资方面，但 Mossayebi 认为这不足以实现长期增长。 “我认为英国政策唯一能提供帮助的地方是早期融资。”他指的是现有的 SEIS 和 EIS 计划。
深度学习的校准框架
网页：https：//computerscience.aceter.ac.uk/people/profile/profile/index.php？username = gad212项目详细信息：计算机模型或模拟器在各种科学学科中都起着至关重要的作用，包括工程，公共健康，公共健康，空中流量，以及空中控制（ATC）。这些模拟器通常昂贵且耗时运行，依靠参数的准确校准来进行可靠的预测。但是，用于校准的传统高斯工艺（GPS）在处理大型输入数量和多个输出时表现出局限性，通常需要不切实际的简化假设。我们正在寻找一个高技能和积极进取的候选人，以开创性的博士学位项目，旨在通过开发一个通用，基于深度学习的模型校准框架来克服这些局限性。利用基于神经网络的方法在处理输入和输出维度方面的可伸缩性，该项目探讨了有效的深度学习替代模型的构建。重点将放在量化预测中固有的不确定性，并将这种不确定性整合到校准过程中。此外，该项目将研究可逆神经网络和生成模型的应用，以直接输入采样与目标输出对齐。该框架的主要应用在于空中交通管制系统的领域，在该系统中，精确校准昂贵的模拟至关重要。改进的模型校准将提高交通管理预测的可靠性，从而有助于更安全，更明智的决策。该项目的预期可交付成果包括著名科学期刊的高影响力出版物以及开发开源软件套件，该套件封装了我们的创新方法。