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PEARLSTICK™ 5778 NT1
技术数据表类型：Pearlstick™ 5778 NT1 TPU 是一种聚酯型热塑性聚氨酯 (TPU)。特点：它特别适合分散视频、音频和数据存储应用中使用的钴铁氧体以及 Cr02 颜料。该产品在加速测试条件下具有出色的水解稳定性以及出色的颜料分散特性。由于其中等 Tg，它具有出色的附着力和更易于压延的高质量视频和音频配方。通过与其他更硬的分散树脂混合，可以配制出优质的录像带。它还用作聚合物分散剂来分散高表面积颜料。
使用基于LSTM的模型从脑电图中提取不同级别的语音信息
解码一个人通过脑电图（EEG）从人脑聆听的语音信号可以帮助我们忽略听觉系统的工作原理。线性模型已用于从语音中重建脑电图，反之亦然。最近，人工神经网络（ANN），例如，综合神经网络（CNN）和基于长期的短期记忆（LSTM）架构在建模脑电图与语音之间的关系方面的线性模型优于线性模型。在诱惑将这些模型在实际应用中使用这些模型之前，例如听力测试或（第二）语言理解评估，我们需要知道这些模型正在介绍哪种语音信息。在这项研究中，我们旨在使用不同级别的语音特征分析基于LSTM的模型的性能。该模型的任务是确定两个给定的语音段中的哪个与记录的脑电图匹配。我们使用了低级和高级语音特征，包括：信封，MEL频谱，语音活动，音素标识和词嵌入。我们的结果表明，该模型可阐述有关脑电图中有关沉默，强度和广泛语音类别的信息。此外，包含所有这些信息的MEL频谱图在所有特征中都具有最高的精度（84％）。索引术语：LSTM，CNN，语音解码，听觉系统，EEG
研究论文基于双向LSTM和注意力机制的表情脑电多模态情绪识别方法
由于人类情绪的复杂性，不同的情绪特征之间存在一定的相似性，现有的情绪识别方法存在特征提取困难、准确率不高的问题，为此提出一种基于双向长短期记忆和注意机制的表情脑电多模态情绪识别方法。首先基于双线性卷积网络（BCN）提取面部表情特征，将脑电信号变换为三组频带图像序列，利用BCN对图像特征进行融合，得到表情脑电多模态情绪特征。然后通过带有注意机制的长短期记忆在时序建模过程中提取重要数据，有效避免采样方法的随机性或盲目性。最后，设计一种具有三层双向长短期记忆结构的特征融合网络，将表情与脑电特征进行融合，有助于提高情绪识别的准确率。在MAHNOB-HCI和DEAP数据集上，基于MATLAB仿真平台对所提方法进行测试。实验结果表明,注意机制可以增强图像的视觉效果;且与其他方法相比,所提方法可以更有效地从表情和脑电信号中提取情感特征,情绪识别的准确率更高。
使用进化阈值和LSTMS检测航天器遥测中的异常
限制的检测引擎可能会发现点异常，各种专家系统涵盖了其他事件[2]。由于生成新的地面真相集非常昂贵，因此无监督的算法已成为主流。在TeleManom [1]中，使用长期短期记忆（LSTM）网提取预期的遥测值。然后，使用的差异和实际值之间的差异无监督阈值来检测事件。作为单独的LSTMS处理不同的遥测通道，TeleManom提供了可追溯性和可解释性，这对于空间应用至关重要。用于检测遥测异常的数据驱动算法通常被大量参数化，并且不正确的超级参数会恶化其性能。我们以[1]为基础，并提出了一种遗传算法（GA），以进化其未受监督阈值部分的超参数（Sect。2）。实验表明GA提高了TeleManom的能力（3）。我们表明，应重新审视检测器的质量，因为捕获检测异常的时间方面的指标（相对于地面真理）传达了非常重要的信息。
高能效率LSTM加速器体系结构
摘要：修剪和量化是加速LSTM（长短期内存）模型的两种常用方法。但是，传统的线性量化通常会遇到梯度消失的问题，而现有的修剪方法都有产生不希望的不规则稀疏性或大型索引开销的问题。为了减轻消失梯度的问题，这项工作提出了一种归一化的线性量化方法，该方法首先将操作数正常化，然后在局部混合最大范围内进行量化。为了克服不规则的稀疏性和大型索引开销的问题，这项工作采用了排列的块对角掩模矩阵来产生稀疏模型。由于稀疏模型高度规律，因此可以通过简单的计算获得非零权重的位置，从而避免了大型索引开销。基于由排列的块对角面胶质矩阵产生的稀疏LSTM模型，本文还提出了高能耐加速器的Permlstm，该材料全面利用了有关基质 - 载体乘积的重量，激活和产品的稀疏性，从而导致55.1％的动力减少。与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，该加速器已在以150 MHz运行的ARRIA-10 FPGA上实现，并达到2.19×〜24.4×能量效率。
使用长短期记忆人工神经网络 (LSTM) 进行经济即时预测
近年来，人工神经网络 (ANN) 已成为各个领域和学科取得众多进步的催化剂。然而，它们对经济的影响却相对微弱。一种类型的 ANN，即长短期记忆网络 (LSTM)，特别适合处理经济时间序列。在这里，该架构的性能和特性与动态因子模型 (DFM) 进行了比较评估，动态因子模型目前是经济即时预测领域的热门选择。在三个独立变量的即时预测中，LSTM 的结果优于 DFM；全球商品出口价值和数量以及全球服务出口。其他优势包括它们能够处理各种时间频率中的大量输入特征。缺点是无法将输入特征的贡献归因于模型输出，这是所有 ANN 的共同点。为了促进该方法的持续应用研究，避免需要任何深度学习库知识，使用 PyTorch 开发了一个配套的 Python 库：https://pypi.org/project/nowcast-lstm/。
双向探出，用于MR图像的脑肿瘤分割
摘要：近年来，基于深度学习的网络在MR图像的脑肿瘤分割方面取得了良好的性能。在现有网络中，U-NET已成功应用。在本文中，它提出了深度学习的双向卷积LSTM XNET（BCONVLSTMXNET），用于分割脑肿瘤并使用GoogleNet分类肿瘤和非肿瘤。对BRATS-2019数据集进行了评估，并获得了肿瘤和非肿瘤分类的结果：0.91，精度：0.95：0.95，召回：1.00＆F1得分：0.92。类似地，对于获得精度的脑肿瘤的分割类似：0.99，特定山脉：0.98，灵敏度：0.91，精度：0.91＆F1得分：0.88。关键字：convlstm; Googlenet；线性变换（LT）; Notch过滤器； X-NET 1简介大脑控制并协调许多重要的身体功能。正常细胞会产生，生长和死亡，当人体不需要它们时，异常细胞被称为癌症。当异常细胞在大脑的任何部分内部产生时，就会发生脑肿瘤。有两种主要类型的肿瘤，即恶性肿瘤和良性肿瘤。良性脑肿瘤是非癌性的，恶性肿瘤是癌性的。转移性脑肿瘤发生时，当位于人体另一个器官的癌症传播到大脑时，所有癌症中有40％扩散到大脑和中枢神经系统，最多一半的转移性脑肿瘤来自肺癌。在10,000个人群中，有5至10人影响印度的中枢神经系统（CNS）肿瘤[1]。
用于脑部的三元双向 LSTM 分类...
摘要 — 功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性、低成本的方法，用于研究大脑的血流模式。这种模式可以让我们根据受试者的行为进行分类。在最近的研究中，大多数分类系统使用传统的机器学习算法对任务进行分类。这些方法更容易实现，但通常准确性较低。此外，在实施传统的机器学习方法之前，需要进行复杂的数据准备预处理阶段。所提出的系统使用基于双向 LSTM 的深度学习架构进行任务分类，包括使用 fNIRS 数据的心算、运动想象和空闲状态。此外，与传统方法相比，该系统需要更少的预处理，节省时间和计算资源，同时获得 81.48% 的准确率，这比使用传统机器学习算法对同一数据集获得的准确率高得多。
开发基于LSTM＆CNN的混合深度学习模型，以对运动图像任务进行分类
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2020年12月28日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.09.20.20.305300 doi：Biorxiv Preprint