摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现,这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL:C45。关键词:人工智能;人工神经网络;前馈神经网络;循环神经网络;感知器。引用:Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务:问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
摘要:胶质瘤是最常见的脑肿瘤类型,其等级影响其治疗政策和预后。因此,人们已经研究了基于人工智能的肿瘤分级方法。然而,在大多数研究中,都进行了二维(2D)分析和手动肿瘤区域提取。此外,使用医学图像的深度学习研究在收集图像数据和准备硬件方面遇到困难,从而阻碍了其广泛使用。因此,我们开发了一个 3D 卷积神经网络 (3D CNN) 流水线,通过使用 NVIDIA 提供的预训练 Clara 分割模型和我们原始的分类模型,实现全自动胶质瘤分级系统。在该方法中,使用 Clara 分割模型提取脑肿瘤区域,并将使用该提取区域创建的感兴趣体积 (VOI) 分配给分级 3D CNN 并分类为 II、III 或 IV 级。通过使用 46 个区域进行评估,所有肿瘤的分级准确率为 91.3%,与使用多序列的方法相当。提出的流水线方案可以通过结合预训练的 3D CNN 和我们原来的 3D CNN 在单个序列中创建全自动胶质瘤分级流水线。
最初作为量子霍尔效应中渗透模型引入的粉笔 - 哥德顿网络模型已知可以映射到二维DIRAC方程中。在这里,我们展示了如何使用网络模型来解决连接到浓度掺杂的电子储层的弱掺杂的石墨烯片中的散射问题。我们开发了一个数值过程,以使用网络模型的助手来计算散射矩阵。出于数值目的,网络模型比蜂窝晶状体的优势在于,它从一开始就消除了间隔散射。我们避免需要在网络模型中包括大量掺杂的区域,这些区域通过通过弱掺杂区域的转移矩阵与电子储层之间的散射矩阵之间的分析关系来计算昂贵。我们通过计算静电定义的量子点接触的电导来测试网络算法,并与石墨烯的紧密结合模型进行比较。我们进一步计算了在抑制间隔散射的制度中存在无序的石墨烯片的电导。我们发现与先前研究一致的电导率增加。与紧密结合模型不同,网络模型不需要光滑的电势以避免间隔散射。
netw开放。2022; 5(7):E2222966。o国家级严重的母体发病率与其他围产期指标之间的关联。JAMA NetW Open。 2022; 5(7):E2224621。 o评估美国妇女分娩后与严重孕产妇发病率相关的因素。 JAMA NetW Open。 2021 Feb 1; 4(2):E2036148。 •即将出版的出版物JAMA NetW Open。2022; 5(7):E2224621。o评估美国妇女分娩后与严重孕产妇发病率相关的因素。JAMA NetW Open。 2021 Feb 1; 4(2):E2036148。 •即将出版的出版物JAMA NetW Open。2021 Feb 1; 4(2):E2036148。•即将出版的出版物
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11来源:Haslam A.&Prasad V.,Jama Network Open。2019; 2(5):E192535。 doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.2535,更新建议将A. Haslam,J。Gill和V. Prasad Jama Netw Netw Open 2020 Vol的确认试验失败,将其降至36.1%的资格和10.9%的响应。 第3期第3页E200423受免疫学药物影响的癌症=美国癌症总患者人群的百分比有资格获得批准的检查点免疫疗法对免疫学药物的响应=总体反应率(完全加上局部),这些反应率是所有美国癌症患者>2019; 2(5):E192535。doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.2535,更新建议将A. Haslam,J。Gill和V. Prasad Jama Netw Netw Open 2020 Vol的确认试验失败,将其降至36.1%的资格和10.9%的响应。第3期第3页E200423受免疫学药物影响的癌症=美国癌症总患者人群的百分比有资格获得批准的检查点免疫疗法对免疫学药物的响应=总体反应率(完全加上局部),这些反应率是所有美国癌症患者
痴呆症是一项日益严重的全球健康挑战,其中阿尔茨海默病 (AD) 是首当其冲的疾病。大量证据表明,AD 相关的病理蛋白在特定大脑区域积累,随后沿着大脑网络扩散到更广泛的区域,导致单个大脑区域及其互连中断。虽然对神经退行性疾病与大脑网络之间的联系还缺乏全面的了解,但不可否认的是,大脑网络在 AD 的发展和进展中起着关键作用。为了彻底阐明构成人类大脑的复杂元素和连接网络,引入了大脑连接组的概念。基于连接组的研究在揭示疾病发展机制方面具有巨大潜力,已成为众多研究人员关注的热门话题。在本文中,我们旨在系统地总结 AD 背景下的脑网络研究,批判性地分析现有方法的优势和劣势,并提供新的观点和见解,以期为未来的研究提供启发。
通过超声心动图测量的射血分数,门控单光子发射计算的tomog-raphy和冠状动脉疾病患者和左心室功能障碍的患者的心脏磁共振共鸣。JAMA NetW Open。 2018; 1(4):E181456。 https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen。 2018.1456JAMA NetW Open。2018; 1(4):E181456。 https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen。 2018.14562018; 1(4):E181456。https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen。 2018.1456https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen。2018.1456
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资料来源:Shansky, RM, & Murphy, AZ (2021)。《自然神经科学》,24(4),457–464;Steinberg J、Turner B、Weeks B 等人。《JAMA Netw Open》。2021;4(6):e2113749;《经济学人影响》。(2023 年)。《性别、性别与大脑:迈向包容性研究议程》。