XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGru
...
通过准确的测量和管理消费者价格指数（CPI）来确保价格稳定，从而促进了有利于可持续增长，投资和就业的稳定经济环境。作为关键的经济指标，CPI对通货膨胀，购买力和生活成本进行了全面评估，这是政策制定者，企业和消费者的重要工具。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。 认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。 准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。 机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。 但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。 这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。 模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。 结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。 这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。
基于双向RNN的3D医疗图像分割的少数射击学习
在3D医学图像中对感兴趣的器官进行分割是准确诊断和纵向研究的必要条件。尽管使用深度学习的最新进展已显示出许多细分任务的成功，但是高性能需要大的数据集，而注释过程既耗时又耗时。在本文中，我们提出了一个3D少数射击分割框架，以使用目标器官注释的有限训练样本进行准确的器官序列。为了实现这一目标，像U-NET一样的网络旨在通过了解支持数据的2D片与查询图像之间的关系，包括辅助门控复发单元（GRU），该单元（GRU）了解相邻切片之间编码特征的一致性。此外，我们会介绍一种传输学习方法，以通过在支持数据中采样的任意支持和查询数据进行测试之前对模型进行更新，以适应目标图像和器官的特征。我们使用带有不同器官注释的三个3D CT数据集评估了我们提出的模型。我们的模型比最先进的射击分段模型产生了显着提高的性能，并且与经过更多目标培训数据训练的完全监督模型相当。
一种新的视觉生物反馈方案，基于缺血性中风患者上身康复的肌肉合成模式的分析：一项实验研究
简介：上肢功能残疾是中风幸存者中常见的后期效应。这项研究的主要目标是提出一种视觉生物反馈方案，以识别基于肘部肌肉的协同模式，用于运动学习和中风幸存者的康复。材料和方法：首先，收集，预处理和同步，与四个关节位置以及横向平面中臂运动中涉及四个肌肉的四个肌肉的表面肌电图信号有关。在下一步中，使用分层交替的最小二乘（HALS）方法提取肌肉协同模式，同时，通过修改的MediaPipe算法记录了运动学数据。最后，使用基于封闭式递归单元（GRU）的深度学习模型来绘制它们之间的映射。模型输出被视为视觉生物反馈轨迹，可由患者进行运动治疗。结果：评估表明，该模型产生的路径可能适合视觉生物反馈。此外，基于GRU架构的人工神经网络在产生视觉生物反馈轨迹方面具有最佳性能。结论：实验和临床评估将表明，参与者可以接受该模型产生的视觉轨迹。因此，该机制可用于改善和开发生物反馈系统，以加速患者的功能康复
时间序列的机器学习模型的比较分析
摘要：本研究比较了在财务数据分析中预测时间序列的不同机器学习模型。使用包括Arima，LSTM和GRU在内的模型来预测股票价格变动。我们衡量每个模型在各种数据集中的准确性和计算效率，并讨论其在财务预测环境中的优势和劣势。调查结果表明，深度学习模型在捕获传统方法的复杂时间模式方面显示出显着改善。关键字：时间序列预测，机器学习，Arima，LSTM，财务分析。A.简介
一个基于高级深度学习的三流式混合模型，用于动态手势识别
挑战，我们提出了一种新型的三潮混合模型，该模型与RGB像素和基于骨架的特征相结合以识别手势。在过程中，我们对数据集进行了预处理，包括增强功能，以进行旋转，翻译和缩放独立系统。我们采用了三个流混合模型，使用深度学习模块的功率提取多功能融合。在第一个流中，我们使用预训练的成像网模式提取了初始特征，然后使用GRU和LSTM模块的多层来增强此功能。在第二个流中，我们使用预先训练的Resenet模块提取了初始特征，并通过GRU和LSTM模块的各种组合对其进行了增强。在第三次流中，我们使用介质管提取了手姿势的关键点，然后使用堆叠的LSTM来增强它们，以构建分层功能。之后，我们加入了三个功能以产生最终。最后，我们采用了一个分类模拟来产生概率图以生成预测的输出。我们主要通过利用基于像素的深度学习功能和基于POS估计的堆叠深度学习功能来产生强大的功能向量，其中包括具有带有划痕深度学习模型的预训练的模型，以实现无与伦比的手势检测功能。所提出的系统的设计旨在在挑战工业情况下有用并创建高效，无接触式的接口。我们对新创建的手持数据集进行了广泛的实验，并提出的模型达到了良好的性能准确性。
信息环境国防部作战需要...
我们并不是唯一一个认识到信息环境重要性的全球大国。包括俄罗斯和中国在内的竞争对手在提高自身能力以及如何利用信息环境推进国家目标以及破坏美国及其盟友和伙伴的安全和原则方面取得了巨大进步。例如，俄罗斯通过军事情报部门（也称为“GRU”）和与克里姆林宫有关的巨魔组织（通常被称为“互联网研究机构”），对美国及其盟友和伙伴部署信息战行动，目的是推进俄罗斯联邦的战略利益。2 同样，中国也组建了新的军事单位，以实现电磁频谱的主导地位，并集中太空、网络、电磁战能力以及潜在的心理战能力。
jellyfish搜索算法基于最佳的特征选择
金融危机强调了金融关系的一部分是全球宏观经济变异性和系统性风险的潜在来源。使用深度学习（DL）预测金融危机（dl），利用神经网络（NN）来确定指示未来金融危机的模式并分析复杂的财务数据。dl方法，例如经常性神经网络（RNN）或长期记忆（LSTM），这些方法可以处理大量过去的财务数据，例如地缘政治事件，经济指标和市场价格。这些模型的目的是确定可以通过从早期危机及其前体学习来导致经济衰退的精致联系和信号。该问题属于金融市场的复杂和动态性质，要求持续培训和修改方法，以在发展财务状况方面保持显着性。尽管DL显示了提高预测能力的潜力，但要接受金融市场的固有歧义以及建立模型以提高其准确性和可靠性的要求至关重要。本研究提出了一种基于水母搜索算法的特征选择，其中最佳深度学习算法（JSAFS-ODL）用于金融危机预测（FCP）。JSAFS-ODL技术的目标被归类为金融危机或非财务危机的存在。为此，JSAFS-ODL技术应用基于JSA的功能选择（JSA-FS）来选择最佳功能集。此外，RNN-GRU模型可用于FCP。为了增强RNN-GRU方法的检测结果，可以将黑猩猩优化算法（COA）用于与RNN-GRU模型相关的超参数的最佳调整。为了确保JSAFS-ODL程序的更好性能，涉及一系列测试。获得的值强调了JSAFS-ODL技术达到JSAFS-ODL技术的显着性能。
使用人工智能生成印度古典音乐：一项调查 Bharavi U. Desai 1、Kunjal I. Tandel 2、Rahul M. Patel 3
1 硕士生，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 2 教授，政府工程学院，印度古吉拉特邦 3 教授，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 摘要：本文是对古典音乐内容制作的各种方式的调查和研究。对于我们的调查，我们提出了一个侧重于五个维度的框架：目标、表示、架构、挑战和策略。对于每个维度，我们都对各种模型和技术进行比较分析，并提出一些尝试性的多维类型学。这种类型学是自下而上的，基于从相关文献中选择的许多现有的基于深度学习的音乐生成系统的分析。 关键词：LSTM、GRU、RNN、Arohana、Avrohana、FSM、Gamakas、HMM
微生物学和微生物组研究的人工智能1
图1。深度学习技术的分类学。图改编自参考[70]。MLP: Multi-Layer Perceptron; CNN: Convolutional Neural Network; ResNet: Residual Neural Net- work; GCN: Graph Convolutional Network; GAT: Graph Attention Network; RNN: Recurrent Neural Network; LSTM: Long Short-Term Memory; GRU: Gated Recurrent Unit; SAT: Structure- Aware Transformer; GAN: Generative Adversarial Network; AE: Auto-Encoder; SAE：稀疏自动编码器； DAE：DENOISISIS AUTOCODER; CAE：CASSITIVE AUTOCONEDER; VAE：VIRIATIANIT AUTOCONECODER; SOM：自组织映射； RBM：限制性Boltzmann Machine; DBN; DBN; DBN：深信信念网络：DRL：DRL：DRL：深度强化：深度强化学习。
发光及其应用（NCLA-2024）
印度发光协会在2015年12月18日至19日在印度巴罗达（Baroda）举行了一次国际发光材料研讨会（ISWLM-2015）研讨会，作为2015年Light-2015年的庆祝活动。自LSI成立以来，这次会议是LSI组织的一系列年度会议中的第28届会议。会议是对先前的ICLA-2023（CSIR-IICT，海得拉巴）的后续活动，NCLA-2021（Govt。v.y.t.pg.自动。College Durg）NCLA-2020（NIT-Warangal），ICLA-2019（Pt。RSS大学，Raipur），NCLA- 2018，（NIIST，Trivandrum），NCLA-2017，（IICT，Hyderabad）NCLA-2016，（R.T.M. 纳格布尔大学，纳格布尔），ICLA-2015（Pesit，Bengaluru），NCLA-2014（Jabalpur）（Jabalpur），NCLA-2013（Pesit，Pesit，Bengaluru），ICLA-2012，ICLA-2012 NCLA-2010（Gru，Gandhigram），NCLA-2009（CGCRI，Kolkata），ICLA-2008（NPL，新德里，新德里），NCLA-2007，NCLA-2007，NCLA-2007（BU，COIMBATORE），NCLA-2006（NCLA-2006（BU）（SGBBB University） ICLA-2004（BARC，孟买），NCLA-2003（NPL，新德里），RDU，NCLA-2002（JABALPUR），NCLA-2001（OU，HYDERABAD），ICLA-2000（ICLA-2000（MSU，MSU，BAR），NCLA- 1998年，1998年（MU，IMPHAL），NCLA-195（NCLA-197）（BILASC-197） Raipur），NCLA-1992（MSU，Baroda）。RSS大学，Raipur），NCLA- 2018，（NIIST，Trivandrum），NCLA-2017，（IICT，Hyderabad）NCLA-2016，（R.T.M.纳格布尔大学，纳格布尔），ICLA-2015（Pesit，Bengaluru），NCLA-2014（Jabalpur）（Jabalpur），NCLA-2013（Pesit，Pesit，Bengaluru），ICLA-2012，ICLA-2012NCLA-2010（Gru，Gandhigram），NCLA-2009（CGCRI，Kolkata），ICLA-2008（NPL，新德里，新德里），NCLA-2007，NCLA-2007，NCLA-2007（BU，COIMBATORE），NCLA-2006（NCLA-2006（BU）（SGBBB University） ICLA-2004（BARC，孟买），NCLA-2003（NPL，新德里），RDU，NCLA-2002（JABALPUR），NCLA-2001（OU，HYDERABAD），ICLA-2000（ICLA-2000（MSU，MSU，BAR），NCLA- 1998年，1998年（MU，IMPHAL），NCLA-195（NCLA-197）（BILASC-197） Raipur），NCLA-1992（MSU，Baroda）。