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如何引用本文：Sasi Kumar，A.，＆Aithal，PS，（2023）。使用深度CN进行脑机分类和预测的DeepQ残差分析
目的：在本文中，我们将持续探索脑机接口 (BCI) 的脑信号类型，并探索脑信号分析深度学习的相关概念。我们讨论在检测阿尔茨海默病 (AD)、脑瘤等两种脑部疾病方面的最新机器学习方法。此外，还简要概述了用于表征脑部疾病的各种标记提取技术。项目工作，由图像共振信息支持的肿瘤分类自动化工具。它由 ResNet Squeeze 的各种卷积神经网络 (CNN) 样本提供。目标：本文旨在使用深度学习概念分析脑部疾病的分类和预测。深度学习是计算机科学中的一组机器学习，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无人值守的学习。也称为深度神经学习，是模仿人类大脑处理数据以用于物体检测、语音识别、语言翻译和呼叫的 AI 操作。方法论：为了通过测量输入句子中的语义来测试结果，可以创建具有相同值的嵌入向量。在这种情况下，使用具有不同含义的句子。由于很难收集大量标记数据，因此它模拟了其他句子中的信号。随着您的进步，使用来自前几层的共享输出的层来训练更复杂的功能。我们研究了深度学习方法的类型：带有 RNN 的 LSTM 模型、CNN 结果。CNN 是一个多层前馈神经网络。设备权重通过反向传播误差过程更新。记录 d 中时间段 t 的 TF-IDF。与传统的摘要模型不同，前向工程功能基于对所需记录域的理解。此外，该框架与人工缩写有关，然后可以使用人工缩写来推迟手动功能开发和记录标记的影响。结果：我们将跟踪这个 257 个因素的选择作为向量输入分类算法。它是以下形式的集合，包括输入层、卷积层、线性单元 (ReLU) 层、池化层、全耦合层。循环神经网络 (RNN) 是一种神经网络，它定义循环单元之间的连接。这创建了一个允许的内部网络区域。特征选择是一种广泛使用的方法，可以提高分类器的性能。在这里，我们研究了传统美容火灾与基于相关性的个性化选择的影响。原创性：使用带有 ResNet Squeeze 的深度 CNN 进行计算机分类和预测的方法分析脑部疾病。
Sasidhar B等。使用指纹图像创新的非侵入性血型检测。 J Crim Forensic研究2025，7（1）：180087。
血型的确定是卫生部门输血和诊断的关键步骤。在本文中，采用了与深度学习算法相结合的成像技术来自动识别血型。结缔组织与规模不变特征变换（SIFT），方向短暂和旋转的barf（Orb）以及使用Gabor滤波器的指纹的空间相关性用于识别血型的区别特征以及指纹图像。然后，提取的特征通过卷积神经网络（CNN）进行分类。此外，指纹特征还具有脊频率和空间特征，以进一步改善血型的测定。该框架包括对比度增强和降解技术，可改善图像质量，从而使图像质量波动稳定。采用了使用VGG，Resnet和Densenet作为基本模型来提高模型有效性和概括性，请进行转移学习。对不同数据集进行了测试，该方法在识别血型和歧视性标记方面表现出良好的准确性，一致性和成功率。这种新颖的技术是完全自动化的。它可以通过快速，准确地治疗输血和患者来彻底改变血型和输血的过程。
MRI图像的微调深度学习模型的比较研究
摘要。脑肿瘤是细胞的异常发育，无法控制地繁殖并且没有任何外部刺激。如果未发现肿瘤，脑肿瘤可能对人的健康致命。专家和神经外科医生采用磁共振成像（MRI）扫描来诊断脑肿瘤。已经开发了几种用于检测脑肿瘤存在的深度学习方法，以克服这些约束。准确检测脑肿瘤的大小和位置对于诊断肿瘤至关重要。医学图像处理是一种高度复杂而艰难的学科，其中图像处理及其方法是一个主动的研究主题。有各种技术深度学习和机器学习算法用于检测脑肿瘤。我们在本文中使用了CNN结构，Resnet，VGG16和Inception网络，并进行了比较研究以发现检测脑肿瘤的最大准确性。当将这些算法施加在MRI图像上时，脑肿瘤的预测很快就会进行，并且较高的精度有助于患者的治疗。在本文中，经过四种Di -Erent算法的完整过程和分析后，我们发现CNN体系结构是最适合最高准确性的。
卷积神经网络的集成学习
我们在 2019 年预测分析大赛 (PAC) 中名列第三，通过 T1 加权 MRI 脑部图像预测年龄，平均绝对误差 (MAE) 达到 3.33 岁。我们的方法结合了七种算法，当特征数量超过观测值数量时，这些算法可以生成预测，特别是两个版本的最佳线性无偏预测器 (BLUP)、支持向量机 (SVM)、两个浅层卷积神经网络 (CNN) 以及著名的 ResNet 和 Inception V1。集成学习是通过在训练样本的保留子集中的线性回归估计权重而得出的。我们进一步评估并确定了可能影响预测准确性的因素：算法的选择、集成学习以及用作输入/MRI 图像处理的特征。我们的预测误差与年龄相关，年龄较大的参与者的绝对误差更大，这表明需要增加该子群的训练样本。我们的研究结果可用于指导研究人员建立健康个体的年龄预测指标，可用于研究和临床，作为疾病状况的非特异性预测指标。
卷积集成学习 - LEAD
我们在 2019 年预测分析大赛 (PAC) 中名列第三，通过 T1 加权 MRI 脑部图像预测年龄，平均绝对误差 (MAE) 达到 3.33 岁。我们的方法结合了七种算法，当特征数量超过观测值数量时，这些算法可以生成预测，特别是两个版本的最佳线性无偏预测器 (BLUP)、支持向量机 (SVM)、两个浅层卷积神经网络 (CNN) 以及著名的 ResNet 和 Inception V1。集成学习是通过在训练样本的保留子集中的线性回归估计权重而得出的。我们进一步评估并确定了可能影响预测准确性的因素：算法的选择、集成学习以及用作输入/MRI 图像处理的特征。我们的预测误差与年龄相关，年龄较大的参与者的绝对误差更大，这表明需要增加该子群的训练样本。我们的研究结果可用于指导研究人员建立健康个体的年龄预测指标，可用于研究和临床，作为疾病状况的非特异性预测指标。
利用深度学习解码脑电图脑活动信号
本文介绍了寻找脑电图 (EEG) 分类任务的最优解的研究。考虑到训练数据有限的限制，我实施了三种数据增强策略：频谱图变换、基于聚类的增强和带噪声的子采样。为了确定最有效的策略，我还对数据预处理和特征工程进行了两项消融研究，结果表明数据的最佳时间范围是 0-700，最有效的数据增强方法是带噪声的子采样。根据从数据集探索和文献综述中获得的见解，我选择了五种模型进行进一步研究：CNN、RNN、CNN+LSTM、CNN+GRU、ResNet。该模型基于受试者 1 和所有受试者的数据进行训练，结果表明，基于所有受试者数据训练的模型比基于受试者 1 数据训练的模型具有更强的通用性和更高的性能。此外，我建立了一个 9 倍交叉验证流程来微调模型，结果在所有受试者数据的组合上使用 CNN 模型实现了 73% 的测试准确率，使用 CNN+GRU 模型实现了 70% 的测试准确率。
视觉的元构基准
近年来，变形金刚[9]在各种计算机视觉任务[10]，[11]，[12]，[13]中表现出了不前期的成功。变压器的能力长期以来一直归因于其注意力模块。因此，已经提出了许多基于注意力的令牌混合器[4]，[5]，[14]，[15]，[16]，目的是为了增强视觉传输（VIT）[11]。尽管如此，一些工作[17]，[18]，[19]，[20]，[21]发现，通过用空间MLP [17]，[22]，[23]或傅立叶变换[18]等简单操作员更换变压器中的注意模块，结果模型仍然会产生令人鼓舞的性能。沿着这条线，[24]将变压器摘要为一种称为元构造器的通用体系结构，并假设是元构造者在实现竞争性能中起着至关重要的作用。To verify this hypothesis, [24] adopts embarrassingly simple operator, pooling, to be the token mixer, and discovers that PoolFormer effectively outperforms the delicate ResNet/ViT/MLP-like baselines [1], [2], [4], [11], [17], [22], [25], [26], which con- firms the significance of MetaFormer.
使用深度学习架构进行性别和年龄脑磁共振成像分类
摘要：在磁共振成像 (MRI) 上使用有效的分类技术有助于正确诊断脑肿瘤。先前的研究主要集中在使用支持向量机 (SVM) 和 AlexNet 等方法对正常 (非肿瘤) 或异常 (肿瘤) 脑 MRI 进行分类。在本文中，深度学习架构用于将脑 MRI 图像分类为正常或异常。性别和年龄被添加为更高级的属性，以实现更准确和更有意义的分类。还提出了一种基于深度学习卷积神经网络 (CNN) 的技术和深度神经网络 (DNN) 进行有效分类。还实施了其他深度学习架构，例如 LeNet、AlexNet、ResNet 和传统方法（例如 SVM）来分析和比较结果。年龄和性别偏见被发现更有用并且在分类中起着关键作用，它们可以被视为脑肿瘤分析中的重要因素。值得注意的是，在大多数情况下，所提出的技术都优于现有的 SVM 和 AlexNet。与 SVM（82%）和 AlexNet（64%）相比，总体准确率分别为 88%（LeNet 启发模型）和 80%（CNN-DNN），最佳准确率分别为 100%、92%、92% 和 81%。
评估建筑物的长期温室气体排放 FSEC-PF-1271-22 作者
本文讨论了旨在评估建筑物长期 CO 2 e 排放量的美国国家标准的制定和影响。本文讨论了住宅和商业建筑的标准，这些标准使用每小时能源使用量来评估 CO 2 e 影响，以预测长期 CO 2 e 排放量。由于建筑物能源使用量和电力公用电网的排放强度随一天中的时间和季节而变化，因此采用每小时而不是每年的核算方法非常重要。此外，现场燃料选择也有很大影响，尤其是在预测长期排放影响方面。随着通过使用可再生资源、能源储存和分布式能源资源减少电力公用电网的碳排放，现场燃烧燃料对长期排放预测的影响变得越来越突出。由于建筑物可以使用数十年，因此预测未来的电网至关重要。电力部门规划模型可用于创建前瞻性排放指标，这些指标对建筑界在长期建筑能源排放预测和了解电网如何随时间演变方面很有用。美国国家可再生能源实验室 (NREL) 开发的 2021 Cambium 数据库满足了美国未来电网预测的需求。也应为其他电网开发类似的数据库。这些标准的使用还涉及美国环境保护署 (EPA) 温室气体 (GHG) 议定书范围 3 的影响。本文讨论了两项为解决建筑能耗直接产生的 CO 2e 排放而制定的美国国家标准 — — 一项针对住宅单元，另一项针对商业建筑。两项标准都旨在评估当前和未来建筑能耗设计决策对 CO 2e 的影响，其中 CO 2e 包括甲烷 (CH 4 ) 和一氧化二氮 (N 2 O) 以及二氧化碳 (CO2) 温室气体排放当量。美国住宅能源服务网络 (RESNET) 已将二氧化碳当量指数纳入 ANSI/RESNET/ICC 标准 301，ASHRAE 标准 90.2 使用该指数确定住宅单元是否符合规定，ASHRAE 则纳入了零碳排放因子 (zCEF)，以确保商业建筑符合 ASHRAE 标准 189.1。这两项标准都利用 Cambium 数据库预测未来电网排放量。这两项标准都使用燃烧前加上燃烧长期边际二氧化碳当量排放率 (LRMER_CO 2 e) 的组合，并将其应用于每小时能源使用量，以评估长期排放量。这两项标准都假设 NREL 低成本可再生能源情景来确定电网未来的燃料结构。这两项标准还使用 Cambium 生成和排放评估 (GEA) 区域来确定地理电网敏感性。
使用深度学习的皮肤癌检测
印度卡纳塔克邦的技术大学卡拉布拉吉。摘要：癌症是一种致命的疾病，由于无法控制的身体细胞的生长而引起。每年，很多人都屈服于癌症，并被标记为最严重的公共卫生障碍。癌症都可以在人类解剖学的任何部分中发展，其中可能包括数万亿个蜂窝镜。最常见的癌症之一是皮肤癌，在皮肤上层发展。以前，使用蛋白质序列和不同类型的成像方式用于皮肤癌检测机器学习技术。机器学习方法的缺点是它们需要人类工程的功能，这是一项非常艰巨且耗时的活动。深度学习通过提供自动特征提取的设施在某种程度上解决了这个问题。在这项研究中，基于卷积的深神经网络已使用ISIC公共数据集用于皮肤癌检测。癌症检测是一个敏感的问题，如果不及时，准确地检测到，它很容易出现错误。单个机器学习模型检测癌症的性能是有限的。个人学习者的综合决定预计将比单个学习者更准确。合奏学习技术利用了学习者的多样性来做出更好的决定。因此，可以通过将学习者的决策（例如癌症检测）梳理来提高预测准确性。1。技术与人工的整合在本文中，使用VGG，CNN和Resnet的学习者进行皮肤癌检测的学习者开发了深度学习者的合奏。结果表明，深度学习者的综合决策优于在敏感性，准确性，特异性，F得分和精确度方面的学习者发现。这项研究的实验结果提供了一个令人信服的理由，以用于其他疾病检测。关键字：VGG，CNN，Resnet，暴力识别，深度学习，OpenCV，Firebase，JSON。引言皮肤癌检测项目致力于创建一种尖端技术，以早期发现和确定癌症的皮肤状况。皮肤癌经常发生并且可能致命的疾病，并且早期鉴定对于有效治疗和改善患者预后至关重要。这项研究打算使用诸如计算机视觉和机器学习之类的尖端技术来开发可靠的系统，可以帮助医生识别和分类与皮肤癌相关的皮肤病变。皮肤癌是全球健康问题，多年来其发病率稳步上升。及时发现和确定皮肤疾病癌症对于防止其进展并确保迅速干预至关重要。传统上，皮肤科医生依靠视觉检查和对皮肤病变的手动分析来确定其恶性潜力。但是，此过程可能具有挑战性和主观，从而导致准确性和潜在诊断错误的差异。