优化稀疏多模式数据向量的集成:一种算法方法,用于最大程度地利用医学现实世界数据的可用性来基于AI的决策。(Julia Gehrmann;主管:Oya Deniz Beyan博士教授,共同裁员:Tatiana von Landesberger教授)(Math.-Nat。计算机科学系教师)
纵观海战历史,对手都采取措施阻止对方在战场上自由机动。过去封锁通道的尝试既是为了保护友军,也是为了防止敌人在战场上获得有利位置。如今,凭借其全球权力转移能力,美国海军已变得依赖于安全部署到冲突地区来维持空中、太空和海上优势。然而,中国、俄罗斯甚至伊朗已经成为具有强大反介入和排除(A2/AD)能力的地区大国,旨在破坏美国向波罗的海、黑海、波斯湾和西太平洋的力量投射。本文旨在揭示针对美国在世界权力转移能力而提出的反介入/区域拒止概念的内容,并通过其历史背景和现实实例进行分析。
X 射线计算机断层扫描 (CT) 旨在通过使用定向 X 射线穿过人体内部切片来生成二维质量密度 (或 X 射线衰减系数) 图,从而从这些切片的 2D 图集合中构建 3D CT 图像。由于 CT 扫描为我们提供了身体内部结构,没有任何切割或物理损伤,因此它在我们的现代医疗应用中是不可或缺的。然而,由于 X 射线涉及电离辐射,它对生物体是危险的,它在医疗应用中带来了 ALARA(尽可能低)原则,强调尽可能高质量 CT 图像(具有尽可能高的分辨率),尽可能少地使用被扫描身体的 X 射线曝光。这项具有挑战性的任务以及对这些 CT 图像的正确解释,以得出正确的诊断和治疗计划,在 X 射线 CT 扫描的发展过程中,设计了各种扇形几何形状、扫描样式和先进的图像重建技术。我们可以看到,自 20 世纪 70 年代初首次发现以来,X 射线 CT 扫描已经发生了巨大的变化,并且随着人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 在我们现代 CT 中的应用,这种变化仍在继续,并取得了令人鼓舞的成功成果。在这项工作中,我们介绍了现代 X 射线 CT 的教学研究,并回顾了有关 i 扫描几何、ii 重建技术和 iii-AI&DL 应用的相关文献,希望能够为该领域的学者和研究人员提供快速参考。
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器,但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设,即深度网络自然表现为受试者(或会话)不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果,展示了学习网络的神经生理学解释,并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。
DENIZ DAHMAN是AI高级开发人员,数据科学家和发明家,拥有超过18年的管理和信息技术经验。他的专业知识领域包括在社会科学研究,业务发展,金融产品解决方案和R&D中应用AI解决问题的技术。凭借他广泛的跨学科背景,他在工业和学术领域都取得了成功。通过他的倡议,达曼(Dahman)的PHI服务,Deniz协助组织采用AI解决问题的方法,从而提高其业务流程,效率和创新。该倡议还为本科生,研究生和学者进行的研究提供了支持和监督。他目前的研究重点介绍了两个主要领域:为实施AI解决方案制定综合指南,并强化AI模型的数据隐私和安全性,以防止各种威胁。deniz已经开发了许多算法,并写下了“数据科学的大爆炸,从学术界到工业”。他的名字有很多经过同行评审的科学出版物,草稿和媒体演讲。他的同龄人承认他是分析,创造力,目标驱动和深刻的人道主义者。
32 FLAG,坦纳; YENGİN,Deniz 和 HARRANOĞLU,Sefa (2022)。在印刷书籍数字化的背景下对阅读书籍过程中的脑电波进行分析。居米什哈内大学传播学院电子杂志(e-gifder),10(1),32-58。
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中,数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言,图移位算子 (GSO) 是先验已知的,它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而,我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO,例如,i) 每对电极位点连接以形成完整图,ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图,iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时,每对电极位点才连接。在本文中,我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制,以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接,同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构
Henning C. Schneider 博士是瑞生律师事务所的合伙人,在为德国和国际客户提供复杂的 M&A/PE 交易和公司事务咨询方面拥有超过 25 年的经验。此前,他曾担任该事务所医疗保健和生命科学行业集团的全球联席主席以及该事务所德国公司部主席。Henning C. Schneider 博士为医疗保健、生命科学、能源、金融服务和房地产等行业的大型企业和 PE 公司提供有关重大公共和私人 M&A/PE 交易和股份公司法的咨询。Latham & Watkins 的合伙人 Christoph Engeler 为广泛的医疗保健和生命科学客户提供公司、交易和监管事务方面的咨询。他协助业务或产品生命周期的所有阶段,并定期就 M&A 交易和重组、私有化、合资企业和监管事务提供咨询。瑞生律师事务所合伙人 Deniz Tschammler 博士为客户提供全方位的行业特定事务咨询,专注于复杂交易和大型工业项目。此外,Deniz Tschammler 博士还就跨境项目提供咨询,包括对外贸易法和投资控制事务。
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