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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
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
病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。
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。
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。
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。
一项与为有1个小型企业筹集风险的机会的法案，以实现财产和责任风险；并在标题
新部分。sec。1。本章旨在为两个或多个小型企业实体提供5个权限，以参与6个联合自我保险计划，涵盖财产或责任风险。7本章为小型企业实体提供了8个共同自我保险财产和责任风险的权力，共同购买9保险或再保险，以及与其他小型企业实体的风险管理，索赔，10和行政服务的合同。本章必须自由地解释为授予小型企业实体12在共同自我保险的情况下，自我13保险计划以安全和合理的方式运行。本第14章旨在事先批准每个联合自我保险计划的15个机构。此外，本章旨在要求针对本章建立的小型17个小型业务实体的每个联合自我保险计划，以将计划的存在通知状态18，并遵守本章提供的20个计划的管理和运营的监管和19个法定标准。本章不打算21
多任务自适应池化使低分辨率表观转录组中跨组织、类型和物种的 RNA 修饰协同学习成为可能
宋逸游毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为利物浦大学计算机系博士生，研究方向为生物信息学和深度学习。王悦毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为利物浦大学计算机系博士生，研究方向为生物信息学、生物统计学和数据挖掘。王宣毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为西交利物浦大学生物科学系硕士生，研究方向为生物信息学和数据库。黄岱云毕业于利物浦大学，获博士学位，现为西交利物浦大学药学院研究助理，研究方向为深度学习、生物信息学和计算生物学。阮安是利物浦大学计算机科学系助理教授。他的研究领域为医学成像、医疗机器人和深度学习。孟佳是西交利物浦大学生物科学系的教授。他的工作重点是表观转录组、生物信息学和计算生物学。