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使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
如何创建，提炼或修剪自己的小语言模型
GPT-2模型体系结构。GPT-2模型包含N变压器解码器块，如左图所示。每个解码器块（中心面板）包括一个多头蒙版的注意层，一个多层感知层，归一化和辍学层。剩余连接（与加法操作员的分支线）允许该块从上一个块的输入中学习。使用Q，K和V向量计算出注意力层（右图），以捕获输入序列中的顺序关系。
在人工神经网络中使用的神经可塑性（脑可塑性）
摘要 - 您可能已经听说大脑是塑料的。您知道大脑不是由塑料制成的，大脑可塑性也称为神经可塑性。大脑可塑性是一个物理过程。灰质实际上可以缩小或增厚神经连接可以锻造，精制或削弱和切断。大脑可塑性是指大脑在一生中改变的能力。大脑具有通过在脑细胞（神经元）之间形成新的连接来重组自身的惊人能力。很长一段时间以来，人们相信，随着我们的年龄，大脑的连接变得固定。研究表明，实际上大脑永远不会通过学习来改变。可塑性是大脑随着学习而改变的能力。与学习相关的变化主要发生在神经元之间的连接水平上。可以形成新的连接，现有突触的内部结构可能会改变，但也可以根据所收到的外部刺激和前面存在的连接而部分地进行内部拓扑。我们发现这个想法也可以应用于简单的人工神经网络。在本文中，我们提出了一种新方法，以动态地适应人工神经网络的拓扑，仅使用学习集中的信息。以及在本文中，我们提出的算法已经在结果上相对于多层感知器（MLP）问题进行了测试。索引术语 - 学习，神经可塑性，多层感知（MLP），人工神经网络（ANN），神经元，大脑，突触。
自动中等 - E-e-space
摘要采用高级数据分析技术，为疾病预测进行更准确的决策支持系统的努力正在上升。根据世界卫生组织的说法，与糖尿病有关的疾病和死亡率正在上升。因此，早期诊断尤为重要。在本文中，我们提出了一个自动中等的框架，该框架包括使用基于距离的算法（AutoEcodB）的增强类异常值检测的自动版本，并结合了自动多层perceptron（automlp）的合奏。自动eCodb是通过自动化参数调整以优化离群检测过程来构建的。自动ECODB通过删除离群值清洁数据集。然后，预处理数据集用于使用Automlps集合来训练预测模型。对公开可获得的PIMA印度糖尿病数据集进行了一组实验：（1）自动中等方法与文献中报道的其他最先进的方法进行了比较，其中自动中等中心实现了88.7％的准确性； （2）将AutoMLP与其他学习者进行比较，包括个人（专注于基于神经网络的学习者）和整体学习者； （3）将自动ECODB与其他预处理方法进行比较。此外，在Framework的OrderTovalIdateTeheritality中，Auto-MedisineIsineSineSteDonAnanAnothothothipliclyAvailablebiovablebiovablebiostatDaibettesdataset在其中优于现有报告的结果，精度达到97.1％。
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。
通过自发语音实现基于计算机的痴呆症自动筛查
痴呆症是一种常见的脑部疾病，对个人和社会都有负面影响。本文涉及使用 Interspeech 2020 的自发语音 (ADReSS) 挑战赛对阿尔茨海默氏痴呆症进行分类。我们使用 (1) VGGish（一种深度预训练的 Tensorflow 模型）作为音频特征提取器，并使用 Scikit-learn 分类器来检测语音中的痴呆症迹象。三个分类器（LinearSVM、Perceptron、1NN）的准确率为 59.1%，比在挑战赛中使用的声学特征上训练的最佳基线模型高出 3%。我们还提出了 (2) DemCNN，这是一种新的基于 PyTorch 原始波形的卷积神经网络模型，准确率为 63.6%，比表现最佳的基线线性判别分析模型准确率高出 7%。我们发现，使用预训练的 VGGish 特征提取器的音频迁移学习比使用自动提取的声学特征的基线方法表现更好。我们的 DepCNN 表现出良好的泛化能力。本文介绍的两种方法都为通过自发语音进行新的、创新的、更有效的基于计算机的痴呆症筛查提供了进展。
人工神经网络在...中的意义
摘要。如今，基于计算机技术的进步，研究旨在开发新的数据处理方法。一些研究侧重于创造模仿人类生物数据处理机制的新工具。这些研究为人工神经网络的发展铺平了道路，与传统的、更常用的预测分析工具相比，人工神经网络可以被视为一种更优越的预测分析工具。如今，人工神经网络已在生态学、工程学和健康等学科中得到广泛应用。然而，可以说，尽管它们比其他预测分析更具功能性和有效性，但它们在教育研究中的应用却十分有限。本研究旨在通过参考通过人工神经网络分析进行的研究，阐明人工神经网络在教育研究中的功能和作用。关键词：人工神经网络、多层感知器、单层感知器、输入层、隐藏层简介人工神经网络是模拟人类数据处理系统的数据处理系统（Elmas，2003 年，第 22 页）。人工神经网络的概念源于在计算机系统上模仿人脑的运作原理，用定量数据进行计算，并创建生物神经元的数学模型（Efe & Kaynak，2000，第 1 页）。第一个人工神经网络是由神经生理学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 基于人脑的计算能力创建的（Bishop，2014，第 9 页）。 1958 年 Frank Rosenblatt 开发出感知器这种人工神经网络系统后，人工神经网络的研究开始加速，随后出现了自适应线性元件（自适应线性元件 (Widrow & Hoff, 1960)、Hopfield 网络 (Hopfield, 1982)、Kohonen 网络 (Kohonen, 1982, 1984)、玻尔兹曼机 (Ackley et al., 1985) 和通过反向传播算法学习的多层前馈神经网络 (Rumelhart et al., 1986；引自 Lek & Guegan, 1999, p. 67)。现代人工神经网络研究的重点是开发新的、更有效的学习算法，并创建能够响应随时间变化的模型的网络 (Kriesel, 2007, pp. 21-22)。如前所述，人工神经网络模拟人类大脑中的生物神经元和创建人工神经元的数学模型基于生物模型（Kohli et al.,, 2014, p. 745）。Hanrahan（2011, p. 5）描绘了生物模型的结构，如图1所示；
机器学习和生成AI
关于FDP：教师发展计划将有助于使用Python在医疗应用中传播DL和机器学习领域的知识。它使参与者能够了解如何使用ML和DL来创新和改善与医学相关的应用程序。深度学习是一个快速增长的人工智能领域，涉及计算机算法的研究和设计，以学习多个抽象级别的数据表示数据的良好表示。由于数据是压倒性的，因此组织正在努力提取他们做出更明智的业务决策所需的强大见解。参与者将接受动手训练的培训，以便深入了解ML＆DL的领域，并将其暴露于可行性和未来的范围主要课程内容：1。人工智能，机器学习和深度学习简介2。在机器学习，深度学习和应用中进行研究3。回归模型和类型4。perceptron，多层感知和反向传播5。Python 6。决策tress，无监督的学习方法，k均值7。降低降低方法，PCA 8。支持向量机9。深度学习简介10。CNN型号和类型11。生成的AI，自动编码器和GAN的12。应用程序13。对象检测和细分进行此计划：该计划将由NIT Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。注册费细节：
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。