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在黎曼框架内通过 CNN 特征的协方差池对 GPR 信号进行分类
探地雷达 (GPR) 是一种成像系统，可用于观察现场地下情况，以研究土壤的层组成或埋藏物体的存在。由于地面的电磁特性，此类图像通常具有非常低的信噪比 (SNR)。此外，根据设计，埋藏物体被观察为双曲线，其形状可能与物体类型（例如空腔或管道）相关联。在这种情况下，埋藏物体的分类在民用应用中非常重要，例如恢复埋藏天然气管道的位置 [1] 或军事应用，例如地雷探测 [2]。为了进行这种识别，一些研究考虑使用信号反演技术 [3] 来提高 SNR，以便地球物理学家进行手动解释。当需要处理大量图像时，这种解决方案可能不切实际，因为它需要专门的人力资源。因此，自动识别方法已成为必需，并受到社区的关注。GPR 信号的自动分类分两步进行。首先，感兴趣区域（ROI）对应于
通过需求池和升级
摘要：这项研究评估了一个地区合并热量需求的影响，目的是通过能源，自我，经济，经济经济和环境指标来提高热量生产单位，以及对投资和燃料成本的敏感性。The following production systems to satisfy the heat demands (domestic hot water production and space heating) of a mixed district composed of office (80%), residential (15%), and commercial (5%) buildings are considered: gas- and biomass-fired boilers, electric boilers and heat pumps (grid-powered or photovoltaic -powered), and solar thermal collectors.进行比较，检查了三种系统尺寸方法：在建筑规模，行业规模（住宅，办公室和商业）或地区规模上。对于所研究的配方，高降低的效果高达5％（能量和驱逐），所有系统的升级成本较低（20％至54％），高达55％的exergy销毁成本高达55％，并且高达5％的CO 2降低。总而言之，提高和需求汇总倾向于改善特定的效率，降低特定成本，通过峰值功率大小方法减少总投资，并减轻太阳能驱动系统中的时间不匹配。可能的缺点是由于分布网络而导致的额外热量损失，并且由于所需的温度较高而导致热泵的性能降低。尽管如此，在大多数情况下，优势胜过缺点。
主题：汇总PPA已过期的植物关税的计划 - reg。
目前，该国的年度电力需求和高峰需求分别为1400辆和216吉瓦，高峰需求的年龄约为60/o。lt也是该国沿着从化石燃料到非化石燃料的能源过渡的道路前进的事实。在2022年4月至5月，在满足日益增长的需求方面面临着挑战。在包括所有州在内的所有利益相关者的支持下，成功处理了挑战。但是，需要重组系统以应对未来的挑战。2。根据国家电力计划，全Lndia的预计电能需求和峰值电力需求分别为1908年BU和2277 GW，分别为2026 - 27年和2474 BU，以及2031 - 32年的366 GW。这将需要在2022-27期间在电力部门的总容量增加约212 gw，在2027 - 32年期间约有约292 GW，目前的安装容量约为412 GW。2022-2027期间投资的总资金要求估计约为卢比。145万千万千万。 估计在2027 - 2032年期间投资的总资金要求约为12.06亿卢比。 除此之外，在2031 - 32年计划的365 GW太阳能和122 GW风的成功集成将需要大量的电网存储容量。 ln这样的情况，目前必须最佳利用该国的发电能力。 3。145万千万千万。估计在2027 - 2032年期间投资的总资金要求约为12.06亿卢比。除此之外，在2031 - 32年计划的365 GW太阳能和122 GW风的成功集成将需要大量的电网存储容量。ln这样的情况，目前必须最佳利用该国的发电能力。3。至少在危机期间至少在危机期间，还需要保持基于气体的容量以满足灵活性要求和高峰支持。目的是为了促进各州优化其发电/可用性投资组合，即权力部，考虑到各州的要求，日期为22.03.2021的VIDE指南，使各州在PPA期间到期后与中央电力部门实用程序一起从PPA退出。此后，许多州/分销公司从Coplier Plant的PPA（非腹板的煤站和基于天然气的热生成站）退出，同时保留了 div>的PPA
使用深卷积神经网络和全球平均池
摘要：如果未准确检测到，脑肿瘤会导致严重的健康并发症，并导致死亡。因此，对脑肿瘤的早期检测和脑肿瘤类型的准确分类在诊断中起主要作用。最近，使用大脑磁共振成像（MRI）图像的基于深度卷积神经网络（DCNN）方法在检测和分类任务方面表现出色。但是，DCNN体系结构的准确性取决于数据样本的培训，因为它需要更精确的数据才能获得更好的输出。因此，我们提出了一个基于转移学习的DCNN框架，以对脑膜瘤肿瘤，神经胶质瘤肿瘤和垂体肿瘤进行分类。我们使用预先训练的DCNN体系结构VGGNET，该体系结构先前在巨大的数据集上进行了训练，并用于将其学习参数传输到目标数据集。此外，我们采用了转移学习方面，例如卷积网络，并冻结卷积网络的层，以提高性能。此外，这种提出的方法在输出处使用全球平均池（GAP）层，以避免过度解决问题和消失的梯度问题。评估了所提出的体系结构并将其与基于深度学习的脑肿瘤分类方法进行比较。我们提出的方法可产生98.93％的测试准确性，并优于当代学习方法。
使用深度卷积神经网络和全局平均池化对脑 MRI 图像中的肿瘤进行分类
摘要：如果检测不准确，脑肿瘤会引起严重的健康并发症并导致死亡。因此，早期检测脑肿瘤并准确分类脑肿瘤类型在诊断中起着重要作用。最近，基于深度卷积神经网络 (DCNN) 的方法使用脑磁共振成像 (MRI) 图像在检测和分类任务中表现出色。然而，DCNN 架构的准确性取决于数据样本的训练，因为它需要更精确的数据才能获得更好的输出。因此，我们提出了一种基于迁移学习的 DCNN 框架来对脑肿瘤进行分类，例如脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。我们使用预先训练的 DCNN 架构 VGGNet，该架构之前已在大型数据集上进行训练，并用于将其学习参数迁移到目标数据集。此外，我们还采用了迁移学习方面，例如微调卷积网络并冻结卷积网络的各层以获得更好的性能。此外，此方法在输出端使用全局平均池化 (GAP) 层来避免过度拟合问题和梯度消失问题。在 Figshare 数据集上对所提出的架构进行了评估，并与基于深度学习的竞争性脑肿瘤分类方法进行了比较。我们提出的方法产生了 98.93% 的测试准确率，并且优于当代基于学习的方法。
利用可学习的 3D PE 加权池化对阿尔茨海默病诊断进行高效训练
摘要：三维卷积神经网络 (3D CNN) 已广泛应用于分析阿尔茨海默病 (AD) 脑图像，以更好地了解疾病进展或预测从认知障碍 (CU) 或轻度认知障碍状态的转变。众所周知，由于医学成像领域的样本量较小，训练 3D-CNN 的计算成本很高，并且有可能过度拟合。在这里，我们提出了一种新颖的 3D-2D 方法，通过使用可学习加权池化 (LWP) 方法将 3D 脑图像转换为 2D 融合图像，以提高训练效率并保持可比的模型性能。通过 3D 到 2D 的转换，所提出的模型可以轻松地通过预先训练的 2D 模型转发融合的 2D 图像，同时在不同的 3D 和 2D 基线上实现更好的性能。在实施过程中，我们选择使用 ResNet34 进行特征提取，因为它的表现优于其他 2D CNN 主干。我们进一步表明，切片的权重与位置有关，模型性能取决于 3D 到 2D 融合视图，冠状视图的结果最佳。与传统的 3D CNN 相比，使用新方法，我们能够减少 75% 的训练时间，并将准确率提高到 0.88，使用公开的阿尔茨海默病神经影像计划数据集对 CU 参与者的 AD 患者的淀粉样蛋白 PET 成像进行分类。这种新颖的 3D-2D 模型可能对未来在临床环境中及时诊断 AD 具有深远的影响。
通过分层符号图池模型进行对比脑网络学习
摘要 — 近年来，脑网络被广泛用于研究脑动力学、脑发育和脑疾病。脑功能网络上的图形表示学习技术有助于发现临床表型和神经退行性疾病的新型生物标志物。然而，当前的图形学习技术在脑网络挖掘方面存在几个问题。首先，大多数当前的图形学习模型都是为无符号图设计的，这阻碍了许多有符号网络数据（例如脑功能网络）的分析。同时，脑网络数据的不足限制了模型在临床表型预测方面的表现。此外，目前的图形学习模型很少是可解释的，可能无法为模型结果提供生物学见解。在这里，我们提出了一个可解释的分层有符号图形表示学习模型来从脑功能网络中提取图形级表示，可用于不同的预测任务。为了进一步提高 17 模型性能，我们还提出了一种新策略来增强功能性脑网络数据以进行对比学习。19 我们使用来自 HCP 和 OASIS 的数据在不同的分类和 20 回归任务上评估了该框架。我们从大量实验中得出的结果证明了所提出的模型与几种最先进的技术相比的优越性。23 此外，我们使用从这些 24 预测任务中得出的图形显着性图来展示对 25 表型生物标志物的检测和解释。26
基于深度第二代小波自动编码器的曲波池化脑病理分类
神经系统疾病代表与人类神经系统相关的异常。它们还包含中枢神经系统、脊髓或大脑的生化、解剖或电改变。这些疾病会引发不同的症状。及早诊断此类变化对于治疗是必要的，目的是限制疾病进展。本文介绍了一种精确的 CAD 系统来对脑 MRI 进行分类，该系统克服了模式分类中的关键问题，例如在训练阶段提取某些特征。我们的贡献是融合第二代小波 (SGW) 网络和深度学习架构，从而提出了用于模式分类的新型监督特征提取方法。我们的新型架构允许通过重建深度堆叠的第二代小波自动编码器来对数据集类别进行分类。将曲波池化 (CP) 与 Adam 梯度计算方法相结合可以提高自动编码器的准确性。在本研究中，我们利用 Haar 曲线波 (CurvPool-AH) 和 Shannon 曲线波 (CurvPool-AS) 构建了 Adam CP。该网络可以通过多个 SGW 自动编码器实现，最终在最后一层使用一个 Softmax 分类器。我们还发现 CurvPool 表现相当不错
使用亚洲地区的汇集数据来衡量健康对经济增长的影响：来自量化分析的证据
健康改善已成为一个重要的社会优先事项，因为中等良好的人力资本条件可以提高劳动力的能力，效率和生活质量。医疗保健支出的迅速增加是主要发展中国家和发达国家的趋势；但是，大多数亚洲国家的医疗支出在大多数国家中都有变化。亚洲国家为全球经济发展贡献了重要的产出。由于地区国家的经济价值和贸易一体化，统计测试能力比各个国家数据更为有效。这是第一项研究，该研究应用了定量量学方法，以调查医疗保健分位数对经济增长的分位数对亚洲地区40个国家汇集的影响。随着国家医疗支出的分位数增加，医疗支出对经济增长的影响并不能保证增加。当国家经济增长在国家增长时，医疗支出对发展经济关系的积极和负面影响将反复发生。一个含义是，政府应解决诸如腐败，官僚机构，投资不足和与健康相关资源利用率的不明智的问题。
与内核匹配的深度和广泛的转移学习，用于从脑电图和心理问卷中汇总数据
摘要：运动图像（MI）促进运动学习，并鼓励大脑 - 计算机接口系统，这些系统需要进行脑电图（EEG）解码。但是，需要长时间的培训来掌握脑部节奏的自我调节，从而导致使用MI不确定的用户。我们介绍了一种基于参数的跨受试者转移学习方法，以改善基于MI的BCI系统中表现不佳的个体的性能，通过内核 - 汇总标记的EEG测量结果和心理问卷来汇总数据。为此，实施了用于MI分类的深层神经网络，以从源域预先培训网络。然后，将参数层转移，以在细胞调整过程中初始化目标网络，以重新计算基于多层感知的精度。要执行将分类特征与实价功能相结合的数据融合，我们通过高斯 - 插入实现了逐步的内核匹配。最后，根据受试者考虑其对BCI运动技能的影响，探索表现最出色的受试者（源空间）的两个选择策略，选择了对基于差异的集群的配对源 - 目标集来进行评估目的：单个受试者：单件受试者和多个受试者。针对判别MI任务获得的验证结果表明，即使包含问卷数据，引入的深层神经网络也具有准确性的竞争性能。