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使用CNN-LSTM技术
心脏病占全球死亡人数的30％。早期干预和心血管异常的检测可以预防这种死亡。当前的研究提出了一种新的方法，该方法将卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）结合在一起，以预测人心脏功能中异常。机器学习模型用于检测来自ECG和PCG信号的异常。这项研究中使用了两个突出的数据集，即Physionet 2016和Physionet 2017，用于培训和测试开发的机器学习模型。经验模式分解已用于预处理心脏声音信号和心电图信号。使用EMD可以将信号分解为其基本振荡组件，称为固有模式函数（IMF）。通过将信号与噪声比值与原始和过滤的PCG信号进行比较，可以评估该方法在降低噪声方面的有效性。特征提取是通过生成DeNO.信号的缩放图完成的。缩放图是通过连续小波变换（CWT）获得的。此后，一种称为CNN-LSTM的混合深度学习技术用于分类和训练模型。所提出的模型在分类和检测人心脏功能异常方面的精度为86％。
用CNN和LSTM诊断急性冠状动脉综合征
摘要： - 急性冠状动脉综合征（ACS）及其亚型的早期和准确诊断对于患者健康至关重要。这项研究的目的是利用心电图（ECG）信号开发一种深度学习方法来对ACS及其不同类型进行分类。该模型是使用卷积神经网络和长期短期记忆结构的组合来构建的，以对代表急性心肌梗死的ECG信号（STEMI），心肌梗死，没有ST-ST-ST-SEPITION（NSTEMI）和健康的个体。数据集由从Erciyes大学医院急诊室出现胸痛的患者收集的12个铅ECG信号。ECG数据以使用Notch，低通和高通滤波器来消除噪声，然后使用Z得分归一化进行标准化。通过k-折叠交叉验证评估模型性能，计算指标，例如准确性，灵敏度，特异性，精度，F1分数和分类率。具有5倍交叉验证，分类精度为ACS-正常组为0.928±0.0172，NSTEMI正常组为0.891±0.0083，STEMI-Nortoral组为0.886±0.02275。这些发现表明，所提出的深度学习模型可有效区分ACS及其亚型，显示出对将来整合到临床应用中的希望。
使用Twitter情感分析
摘要 - 经济，政治和社会因素使股票价格预测具有挑战性且无法预测。本文着重于为股票价格预测开发人工智能（AI）模型。该模型利用了三个领域的LSTM和XGBoost技术：Apple，Google和Tesla。它旨在检测将情绪分析与历史数据相结合的影响，以了解人们的意见可以改变股票市场。提出的模型使用自然语言处理（NLP）技术计算情感分数，并根据日期将它们与历史数据结合在一起。RMSE，R²和MAE指标用于评估所提出模型的性能。与单独的历史数据相比，情感数据的整合已显示出显着的改善，并获得了更高的准确率。这提高了模型的准确性，并为投资者和金融部门提供了有价值的信息和见解。Xgboost和LSTM证明了它们在股票价格预测中的有效性； XGBoost优于LSTM技术。
探索音频语音情感检测的深度学习方法：合奏MFCC，CNN和LSTM
摘要：我们的世界完全依赖我们每天使用的小工具，使世界变得越来越大。拟议的情感交流基于非视线（NLOS），以摆脱传统的人机相互作用。这种情感交流定义为互动，类似于我们每天使用的常见视频和语音媒体；同样，该信息在长距离内传输。我们提出了EAS框架，这是针对实时沟通要求的情感交流协议的另一种合奏技术。该框架支持情感实现的交流。他们也设计了。最后，正在开发用于特征提取的CNN-LSTM体系结构，实施一种选择相关功能的注意机制，为选择相关功能而创建以及用于实时场景，使用有或没有注意机制的实时评估矩阵，为实时场景创建CNN-LSTM网络。DCCA特征提取用于在数据集中的不同标签之间提取属性和发现相关性。toAnaly在情感沟通中与他人之间的长距离通信的情感交流中的实时性能。提出的CNN-LSTM模型以87.08％的精度达到了最高精度，而现有模型（例如CNN基线和LSTM模型）分别显示出81.11％和84.01％。与现有作品相比，我们的方法显示出提高的准确性，尤其是对于实时应用程序。
多层LSTM交通警察手势识别...
摘要： - 根据国际自动驾驶技术标准，如果要在道路上驾驶自动驾驶车辆，它们必须具有承认交通警察手势的功能。目前，交通警察的手势识别方法主要分为三类，即基于生物电信号，基于传感器的识别和基于机器视觉的识别的识别。本文主要关注传统机器视觉技术在处理动态的交通警察手势时很容易忽略关键坐标和时间功能的情况。本论文提出了一个多层LSTM模型，该模型整合了连续的子中限角度和交通警察的注意力模型。基于MediaPipe，在统一关键点之后，接受融合角度信息的模型的精度比未经角度信息融合的训练的模型更高，并且使用33个关键点训练的模型及其MediaPipe的角度信息比501关键点及其角度信息更准确。最后，根据本文提出的模型，对中国交通警察的手势数据集取得了良好的测试结果。
使用BI-LSTM神经网络预测准确的空气质量指数
有更高的肺癌，心脏病和其他疾病的机会。根据国际能源局的估计，空气污染每年导致近650万例早死亡。[6]。随后，随着生态保险驱动力依赖于此，有效的空气质量预期框架的发展变得越来越重要[7]。对空气质量的预测在很大程度上依赖于从检查站中积累的数据通过重要的城市社区传播的数据[8]。这些地区指导估计模型并处理污染水平的精通研究。[9] ML计算已成为评估此类信息的功能更强大的设备。在任何情况下，都存在挑战，例如仔细数据集的短缺以及同时证明许多异物的麻烦[10]。
使用多尺度的CNN-LSTM注意模型准确预测中国东部温度指标
摘要。近年来，由于全球气候变化的影响和数据科学的快速发展，准确天气预报的重要性变得越来越突出。传统的预测方法通常难以处理气候数据中固有的复杂性和非线性。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于多尺度卷积CNN-LSTM注意结构的天气预测模型，该模型是专门针对中国温度数据预测的时间序列预测的。模型集成了卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）网络和注意机制，以利用空间特征提取，时间序列建模的优势以及专注于重要特征的能力。该模型的开发过程包括数据收集，预处理，功能提取和模型构建。实验结果表明，该模型在高精度上预测温度趋势方面表现出色。最终计算的结果表明，平均平方误差（MSE）为1.978295，均方根误差（RMSE）为0.8106562。这项工作标志着将深度学习技术应用于气象数据，提供了一种有价值的工具，可以提高天气预测的准确性，并为城市规划，农业和能源管理等领域的决策提供必要的支持。
研究文章的一个混合LSTM-KNN检测市场微观结构异常的框架：信用DEFA中的高频跳跃行为的证据
本文提出了一个新型混合LSTM-KNN框架，用于检测高频信用违约互换（CDS）市场中市场微观结构异常。该框架将长期短期记忆网络的时间学习能力与K-Nearthert邻居分类的模式识别强度相结合，以识别价格上涨和市场异常。通过分析2020年至2023年的高频CD市场数据，包括来自五个主要CD指数的250万个数据点，该研究表明跳跃检测准确性有了显着提高。混合模型的准确率达到92.8％，与独立的深度学习方法相比，比传统统计方法提高了15.2％，增强了8.5％。该框架保持计算效率，平均处理延迟为48.2毫秒，从而实现了实时市场应用。经验分析揭示了检测到的跳跃与市场流动性状况之间的密切相关性，而投标差价和订购书籍失衡被确定为关键预测指标。该研究在风险管理和市场监视中对市场微观结构动态和实际应用有助于理论理解。
基于能量的特征和双 LSTM 神经网络用于基于 EEG 的音乐和语音分类
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激；其中，音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下，本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音（语音和音乐）的反应的分类。为此，设计了两个不同的实验，从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此，提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类；该方案基于构建一个特征矩阵，该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据，对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明，所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中，准确率达到61.59%，音乐品味的二分类结果上升至96.96%。
使用CNN和LSTM
抽象提供的脚本使用图像数据集实现了图像字幕模型。该体系结构结合了用于图像特征提取的RESNET50卷积神经网络（CNN）和用于处理单词序列的长期短期内存网络（LSTM）。阅读和清洁字幕后，脚本预处理数据，使用Resnet50提取图像功能，并准备培训和测试数据集。该模型旨在预测给定图像的字幕，并结合了手套中的单词嵌入。脚本还涉及创建单词到索引和索引到字映射，定义模型体系结构，并使用用于数据加载的生成器训练模型。训练利用图像特征和单词序列的组合，并使用测试图像上的BLEU分数评估模型。总体方法反映了图像字幕的深度学习范式，利用视觉和语言信息来产生描述性字幕。RESNET50 CNN充当强大的功能提取器，LSTM捕获了语言的顺序依赖性，从而产生了全面的图像字幕模型。