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基于脑电图的多核情绪识别...
摘要：基于脑电信号的情绪识别应用范围广泛且具有巨大的潜在价值，近年来受到学术界和工业界越来越多的关注。同时，多核学习（MKL）也因其数据驱动的便捷性和较高的准确率受到研究者的青睐。然而，MKL在基于脑电信号的情绪识别中的研究很少。因此，本文致力于探索MKL方法在脑电情绪识别领域的应用，推动MKL方法在脑电情绪识别中的应用。为此，我们提出了一种基于MKL算法EasyMKL的支持向量机（SVM）分类器，以探讨MKL算法在基于脑电信号的情绪识别问题中的可行性。我们设计了两种数据划分方法，随机划分以验证MKL方法的有效性，顺序划分以模拟实际应用。然后，基于常用数据集上海交通大学情绪脑电数据集（SEED），针对中性、消极和积极情绪进行了三分类实验，随机划分和顺序划分的平均分类准确率分别为92.25%和74.37%，比传统的单核SVM有更好的分类性能。最终结果表明MKL方法明显有效，MKL在脑电情绪识别中的应用值得进一步研究。通过对实验结果的分析发现，对对称电极上的特征进行简单的数学运算并不能有效融合脑电信号的空间信息以获得更好的性能，同时也证实了高频段信息与情绪状态的相关性更高，对情绪识别的贡献更大。综上所述，本文探索了MKL方法在脑电情绪识别领域的研究，为基于脑电的情绪识别研究提供了一种新的思路。
使用英特尔® 人工智能分析工具包和第三代至强可扩展处理器加速深度学习工作负载
英特尔® TensorFlow 优化 与 Google 合作，TensorFlow 使用英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 的原语直接针对英特尔® 架构 (IA) 进行了优化。通过设置与 CPU 相关的配置 (--config=mkl) 编译的最新 TF 二进制版本已作为工具包的一部分包含在内。
白皮书 SUPERMICRO® 人工智能/机器学习就绪解决方案
Kubeflow 是一个开源项目，致力于在 Kubernetes 集群之上提供易于使用的机器学习 (ML) 资源。有了 Canonical MAAS 和 Juju，设置 Kubernetes/Kubeflow 环境就变得相对简单。Juju 控制器可以根据支持的基础架构轻松地在单节点和多节点集群上部署 Kubernetes 集群。Kubeflow 简化了 TensorFlow 的安装，并且通过添加包含适当加速器 (Intel MKL) 的 Supermicro 系统，它可以为提交的 ML 作业提供加速性能。最后，Prometheus 用于事件监控和警报
基于视觉效果的异常检测MRI脑图像 - Alzheimer疾病分析
摘要：近年来，医学图像分析在早期阶段检测疾病方面起着至关重要的作用。医疗图像迅速用于解决人类问题的各种应用。因此，需要复杂的医疗特征来开发诊断系统供医生提供更好的治疗。传统的异常检测方法遭受给定数据中异常区域的错误识别。视觉效果检测方法用于定位异常，以提高拟议工作的准确性。本研究探讨了视觉显着性图在阿尔茨海默氏病（AD）分类中的作用。自下而上的显着性对应于图像特征，而自上而下的显着性在磁共振成像（MRI）脑图像中使用域知识。提出的方法的新颖性在于使用椭圆形局部二进制模式描述符进行低级MRI表征。类似椭圆的拓扑有助于从不同方向获取特征信息。在不同方向上广泛定向特征覆盖了微模式。阿尔茨海默氏病阶段的大脑区域是从显着图中分类的。多内核学习（MKL）和简单而有效的MKL（SEMKL）用于从正常对照组中对阿尔茨海默氏病进行分类。所提出的方法使用了绿洲数据集，并将实验结果与八种最先进的方法进行了比较。提出的基于视觉显着性的异常检测在准确性，敏感性，特殊性和F量的方面产生可靠的结果。