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补充信息“通过绝热捷径加速量子感知器”
T F = 0的相应传输函数。15，其中虚线曲线代表2 = - 50，a 3 = - 3980。（b）对于t f = 0。15，在使用θ= p 3 i = 0 a i t i（固体蓝色）的情况下，使用θ= p 5 i = 0 a = 0 a i t i具有最佳参数a 2 = - 50，a 3 = -3980（dotted-y/ y/ y/ y/ f = 12 fur = fur = fure）， 15。在T min f = 0时最小的操作时间t f到达。 15用于c <0。 01。 数值计算证明，进一步设置更高的多项式ANSATZ（S> 5）并不能改善缩短t min f。 参考文献中介绍了STA与最佳控制理论之间的详细比较。 [1]，证明IE方法允许通过在多项式或三角分析中引入更多自由dom来从最佳控制理论中获得的性能。 在这里，我们通过将IE与多项式函数θ= p n i = 0 a i t i，三角函数θ= a 0 + a 1 t + p n i = 2 a i sin [（i-1）πt/t f]和指数函数θ= a 0 e e 1 e t + a 2 e e-t + a 2 25以及表I所示的Faquad，表明较高的多名ANSATZ提供了准最佳时间解决方案。15。在T min f = 0时最小的操作时间t f到达。15用于c <0。01。数值计算证明，进一步设置更高的多项式ANSATZ（S> 5）并不能改善缩短t min f。参考文献中介绍了STA与最佳控制理论之间的详细比较。[1]，证明IE方法允许通过在多项式或三角分析中引入更多自由dom来从最佳控制理论中获得的性能。在这里，我们通过将IE与多项式函数θ= p n i = 0 a i t i，三角函数θ= a 0 + a 1 t + p n i = 2 a i sin [（i-1）πt/t f]和指数函数θ= a 0 e e 1 e t + a 2 e e-t + a 2 25以及表I所示的Faquad，表明较高的多名ANSATZ提供了准最佳时间解决方案。
提高脑卒中检测的准确性：带有 Adadelta、RMSProp 和 AdaMax 优化器的多层感知器
1 印度旁遮普邦奇特卡拉大学工程技术学院，2 印度加济阿巴德 KIET 机构集团，3 中国浙江嘉兴中大集团，4 黎巴嫩美国大学电气与计算机工程系，黎巴嫩比布鲁斯，5 印度韦洛尔韦洛尔理工学院信息技术与工程学院，6 中国嘉兴嘉兴学院信息科学与工程学院，7 印度帕格瓦拉洛夫利职业大学研究与开发部，8 埃及坦塔坦塔医学院公共卫生与社区医学，9 韩国首尔世宗大学数据科学系，10 韩国水原成均馆大学医学院
使用多层感知神经网络和BAT优化算法来增强皮肤疾病诊断
Hasanain Hayder Razzaq doi：https：//doi.org/10.33545/2707661x.2024.v5.i2b.102抽象的皮肤癌源自构成皮肤主要成分的细胞。这些细胞生长，分裂形成新细胞，并随着老化和死亡而替换旧细胞。然而，这个过程有时会出现故障，导致产生不必要的新细胞或旧细胞死亡，从而导致大量被称为肿瘤的组织。在这项研究中，我们专注于使用公开可用的ISIC数据集中的皮肤图像诊断七种类型的皮肤病。作为一种创新，采用了一种称为Google Net的卷积神经网络体系结构，以进行最佳特征提取。随后，使用带有传输学习的三层感知器网络对特征进行了分类。在分类之前，使用BAT优化算法在单独的特征选择阶段选择有效特征。然后将这些优化的特征送入感知到的网络进行分类。所提出的方法的准确性为98％，与基线方法相比，提高了5％。关键字：皮肤疾病，感知到神经网络，蝙蝠优化算法1。引入匹配治疗方法以诊断速度和准确性对当今医学界患者的生活质量和治疗结果至关重要。由于皮肤癌和皮肤疾病中有分化模式和类似症状的错误的机会很高，因此诊断提出了挑战。dl辅助皮肤科医生以0.87的AUC实现了最佳性能。常规的诊断方法大部分时间都取决于专家的经验，有时结果是错误的且耗时的。因此，这种情况证明了在皮肤图像分析的这一领域中改进的技术的依赖性，以提高诊断精度[1]。在这种情况下，人工智能技术，尤其是神经网络，赋予医学成像中自动化和有效分析的可能性。仍然，挑战仍然存在于最佳特征选择和减少计算复杂性。这项工作提出了一个具有多层感知神经网络和BAT优化算法的模型，以有效地解决并为皮肤疾病诊断提供准确的解决方案[2,3]，这些问题需要在现实生活中解决方案中解决方案。已经完成了各种工作以提高皮肤病诊断的性能。在研究中，黑色素瘤危险使用了在皮肤镜图像训练的DL模型。dl算法表现出很高的诊断精度，并证明它们可以与经验丰富的皮肤科医生达成平等。当前的研究的目的是批判性地评估DL在诊断黑色素瘤并探索其与皮肤科医生的相互作用方面的性能。通过多个数据库进行系统搜索确定了37项研究，其中27个具有足够的数据将其包括在荟萃分析中。结果：DL特异性的灵敏度为82％，为87％，AUC为0.92。与皮肤科医生相比，DL模型的表现更好，AUC为0.87，而皮肤科医生的AUC为0.83。这些发现表明，DL可以在黑色素瘤诊断中支持皮肤科医生，尽管进一步的大规模研究对于克服医学AI诊断的挑战是必要的。
认知分析启用业务模型创新的负责任人工智能：多层感知器神经网络估计
认知分析采用和分析复杂和异质的数据源产生了模仿人脑自然智力的更深入的见解。认知分析启用的人工智能（AI），该人工智能（AI）促进业务模型创新（BMI）以促进医疗保健系统的效率，这是一个新生和理论的领域。在医疗保健管理系统中，利益相关者与AI的互动，尤其是与负责的AI相关，以优化BMI并提高业务绩效，这受到了多种警告的影响。使用技术接受模型（TAM）和社交网络理论（SNT）作为我们的概念焦点，我们通过多层观察神经网络进行了经验研究，以了解负责AI通过利益相关者的参与导致业务模型创新（BMI）的程度。我们的贡献是新颖的，它表明，支持认知分析的负责人AI对创新至关重要，医疗保健利益相关者表现出强大的重新定向和创新其现有BMI的强大倾向，以提高业务绩效。它对创新，AI和认知分析文献具有重要意义。关键字：认知分析，RAI，创新责任，商业模型创新（BMI），医疗保健，利益相关者，多层人物感知者神经网络（MLP NN）
在此版本中，主要修改包括：1。使用两种算法，多层感知器（MLP）和随机森林（RF）。不同的组合
创建训练数据集时，有必要执行数据的时空匹配。确保两种仪器的匹配数据的时间范围在15分钟内，并且距离范围在1.5公里以内。此外，在Agri像素中，应覆盖至少两个Cloudsat和Calipso像素。匹配后，CloudSat和Calipso检测到的云分数可以更好地表示农业像素内的实际云分数。但是，匹配的数据集中的错误是不可避免的。Agri扫描方法从左到右和上下运行。全磁盘的每个完整扫描需要15分钟，并生成一个数据集。不可能确定完整磁盘中特定点的确切力矩。这将匹配数据集的时间范围限制在15分钟内。但是，在风速较高的区域，云可以在该15分钟的窗口内移动很大的距离。因此，无法避免由时序问题引起的错误。第187-199行裁判员2评论：鉴于这些结果，我认为读者需要确信您选择了合理的
使用矿山爆炸优化（MBO）多层神经网络（MLPNN）模型
大数据分析[1，2]是当今的新兴技术之一，在许多应用系统中广泛使用。具体来说，由于其成本效益，有效的操作和数据质量，它对医疗保健领域产生了重大影响。心脏[3，4]是人体的重要器官，它是心血管系统的中心。根据最近的报道，由于这种可怕的疾病，近1790万人可能会丧生[5，6]。因此，预测心脏病是为患者提供早期治疗以挽救生命的问题更为必要的。通常，心脏病分为不同类型，例如心脏病，心律不齐，中风，心力衰竭等。与心脏病相关的不同类型的风险因素[7-9]如图1所示。
课程内容 人工智能与机器学习
问题 案例研究 计算机视觉简介 图像处理 理解颜色图 第 10 天 特征提取 高斯模糊 Canny 边缘检测 图像分割 线检测-Hough 变换 Harcaascade 分类器 第 11 天 人工神经网络简介 单层感知器 多层感知器 Keras 简介 前馈过程、反向传播、误差
CS480/680：机器学习作业简介1
1。（2分）在算法1中实现了感知器。您的实现应输入为x = [x 1，。。。，x n [∈Rd×n，y∈{ - 1，1} n，超平面参数的初始化w∈Rd和b∈R，以及训练集的最大传球数[建议的最大通行证= 500]。在Spambase数据集（在课程网站上可用）上运行您的感知算法，并绘制错误的数量（y -axis）W.R.T.通过（x轴）的数量。
