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阿尔茨海默氏症通过3D卷积神经的检测...
为了使对阿尔茨海默氏病（AD）的适当诊断和理解，深度学习已成为检测磁共振成像（MRI）中物理大脑变化的另一种方法。生物医学成像中深度学习的进步，尤其是在MRI扫描中，已被证明是异常检测的有效资源，同时利用卷积神经网络（CNN）在多层perceptron中执行特征映射。在这项研究中，我们旨在测试使用三维卷积神经网络在整个大脑扫描中鉴定与AD患者和对照组之间有区别的神经生理变性的可行性。特别是，我们建议并培训3D-CNN模型，以对认知健康的个体和AD患者进行MRI扫描进行分类。我们在由超过700次MRI扫描（一半AD）组成的大型数据集上验证了我们提出的模型。我们的结果显示验证精度为79％，与当前的最新技术相当。我们提出的3D网络的好处是，它可以通过映射大脑的复杂异质性，尤其是在边缘系统和颞叶中的复杂异质性来帮助探索和检测AD。这项研究的目的是衡量3D卷积网络在HC和AD患者MRI脑扫描中检测神经变性的进展方面的功效和可预测性。
朝着更高的绩效管理和机器学习框架
摘要：本文提出了一种在高等教育机构中进行管理和机器学习的新结构，该结构旨在提高组织的效率和整体学生的成功。框架带来了颁布多种分析技术的颁布，例如预测建模和数据驱动的决策，这有助于制定准确的计划策略，以提供持续的改进。在机器学习中的四种算法 - 线性回归，决策树，随机森林和多层人士的观察，以查看它们是否预测了学生成功，教师生产率和机构效率的重要绩效标记。结果说明了多层感知器算法作为表现最好的人，获得了0.018的MSE，MAE为0.105，R2得分为0.842，显示了
基于领域分解的人工神经网络（...
摘要 — 本文研究了人工神经网络 (ANN) 作为基于机器学习算法的替代建模方法在模拟高 Q 压电谐振器和滤波器的电声波行为方面的有效性。本文还讨论了结合 ANN 模型的域分解方法，用于同时分析多域射频 (RF) 模块。本文开发了不同的多层感知器 (MLP) ANN 模型，并根据其模型精度和模型效率进行了基准测试。然后利用开发的模型构建梯形 Band 7 和 Band 41 带通发射滤波器作为示例，以突出建模方法的质量。本文简要讨论了与机器学习算法能力相关的其他可能应用。
使用机器学习算法预测住宅物业价格
摘要。住宅房地产价格预测对于评估市场价值并确定价格过高或定价不足至关重要。这项研究研究了各种机器学习算法的性能，包括决策树（DT），Random Forest（RF）和多层Perceptron（MLP），以预测住宅物业价格。该研究执行探索性数据分析和主要成分分析（PCA），以降低变量的维度，并提取马来西亚吉隆坡梯田房价的最有用的变量。一个公开可用的数据集用于培训和测试算法，在预处理过程后的比例为70:30。性能指标，例如Kappa统计，R -Squared，平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和根平方误差（RMSE）来评估算法。结果表明，RF的表现优于DT和MLP，获得85.82％的最高精度得分，最高的KAPPA统计数据为0.8307。研究还发现，RF算法的预测数据与火车集可靠。进行探索性数据分析和PCA后，RF-PCA证明了住宅物业价格预测的最佳性能，与DT-PCA和MLP-PCA相比，MAE（0.6091），MAPE（19.23％）和RMSE（1.066）的R平方值为0.7497，MAE（0.6091），MAPE（19.23％）和RMSE（1.066）。
SPIE光学+光子学2024
猛禽使用注意力机制将纳米颗粒相关性优先考虑，然后再侵略后样品，然后将其转化为残留的，基于注意力的深层卷积分类器。a）猛禽以半径的降序将前56个纳米颗粒置于距离前和temper后样品中的距离矩阵d and d'andradiiρ和ρ'的距离矩阵。b）半径和距离矩阵形成了注意机制的查询和值嵌入。然后将注意机制与原始距离矩阵D'和d，轻量级矩阵和从半分类器的半径向量产生的L2矩阵一起使用。c）分类器在应用内核层和最大池层之前使用GELU激活和注意层。然后，将输出扁平化为多层感知器以计算最终分类。
生成式人工智能如何创建情绪板？
第一个神经网络——感知器——是模拟大脑行为的尝试（Rosenblatt，1958 年）。这些网络能够提供记忆和学习如何工作的简单复制，但在简单的非线性逻辑函数方面却失败了。当这些感知器被组织成多层并以新的方式训练时——这样一层的学习信息和错误就可以传递到下一层——它们的“理解力”和表达能力得到了改善（Rumelhart 等人，1986 年）。当这些多层网络在几个连续的步骤中被用来创建更深层次的人工神经网络时，深度学习（LeCun 等人，2015 年）就出现了。深度学习使上下文识别成为可能。由于这种上下文分层，这些深度网络现在能够识别和理解更高层次的概念，
使用有监督的机器学习预测脑部中风
摘要 - 在许多国家中，中风是内瘤和死亡的主要原因。这项研究的目标是弄清楚如何使事情变得更好。我使用了来自Kaggle的中风疾病数据集。患者可以从已预处理的数据中受益。缺血性中风和中风出血是两种中风形式，使用机器学习方法将个体分为两类。在此调查中采用了七次机器学习技术。逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，猫的增长，多层感知器（MLP），天真的贝叶斯，K-最近的邻居，因此，我们的发现，Cat Boost可以使最佳准确性以及精确和召回值以及F1评分。关键字 - 准确性，数据预处理，机器学习，预测，中风
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
使用对比学习实现细胞外数据的稳健且可推广的表示
图 1：CEED 框架。在 CEED 中，我们假设波形已经从细胞外记录中提取出来。然后，每个波形都会通过我们的随机视图生成模块，通过应用变换获得不同的视图。这些变换会产生一组预定义的不变性（参见第 3.2.1 节）。使用这些视图，然后训练基于神经网络的编码器（可以采用多层感知器 (MLP) 或变压器的形式）以产生尊重所需不变性的表示。这是通过对比学习实现的，其中鼓励来自相同波形的视图的表示相似，鼓励来自不同波形的视图不相似。训练完成后，学习到的表示可用于一系列下游神经科学任务，例如尖峰分类或形态电细胞类型分类。