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CORNN：循环神经网络的凸优化，用于快速推断神经动力学
光学和电生理记录技术的进步使得记录数千个神经元的动态成为可能，为解释和控制行为动物的大量神经元开辟了新的可能性。从这些大型数据集中提取计算原理的一种有前途的方法是训练数据约束的循环神经网络 (dRNN)。实时进行此类训练可以为研究技术和医学应用打开大门，以在单细胞分辨率下建模和控制干预措施并驱动所需的动物行为形式。然而，现有的 dRNN 训练算法效率低下且可扩展性有限，使得即使在离线场景下分析大量神经记录也具有挑战性。为了解决这些问题，我们引入了一种称为循环神经网络凸优化 (CORNN) 1 的训练方法。在模拟记录研究中，CORNN 的训练速度比传统优化方法快 100 倍左右，同时保持或提高了建模准确性。我们进一步在数千个执行简单计算（例如 3 位触发器或定时响应的执行）的单元模拟中验证了 CORNN。最后，我们表明，尽管生成器和推理模型之间存在不匹配、观察到的神经元严重子采样或神经时间尺度不匹配，CORNN 仍可以稳健地重现网络动态和底层吸引子结构。总体而言，通过在标准计算机上以亚分钟级处理时间训练具有数百万个参数的 dRNN，CORNN 迈出了实时网络重现的第一步，该网络重现受限于大规模神经记录，并且是促进神经计算理解的强大计算工具。
平衡 RNN 中的记忆与泛化以实现高性能脑机接口
脑机接口 (BMI) 可以恢复瘫痪患者的运动功能，但目前受限于实时解码算法的准确性。使用现代训练技术的循环神经网络 (RNN) 在根据神经信号准确预测运动方面已显示出良好的前景，但尚未在闭环设置中与其他解码算法进行严格评估。在这里，我们将 RNN 与其他神经网络架构进行了比较，使用来自非人类灵长类动物的皮层内信号对手指运动进行实时连续解码。在一指和两指在线任务中，LSTM（一种 RNN）的表现优于卷积和基于 Transformer 的神经网络，平均吞吐量比卷积网络高 18%。在运动集减少的简化任务中，RNN 解码器被允许记住运动模式并匹配健全人的控制。随着不同运动数量的增加，性能逐渐下降，但并没有低于完全连续的解码器性能。最后，在双指任务中，其中一个自由度的输入信号较差，我们使用经过训练的 RNN 恢复了功能控制，这些 RNN 既可以充当运动分类器，也可以充当连续解码器。我们的结果表明，RNN 可以通过学习和生成准确的运动模式来实现功能性实时 BMI 控制。
分包战略 2022-2025 - RNN 集团
简介 本文件已根据组织的战略计划由集团管理机构审查和批准，并将每年审查一次，以确保其最新且相关。 为了确保所有利益相关者清楚我们在分包方面的战略重点，本文件旨在阐述我们与集团愿景相一致的发展战略。 我们的愿景 引领社区创新和技能 我们的使命 通过与所有服务社区建立战略关系，我们的教育和培训将为人们的一生提供卓越机会。 我们的卓越中心将鼓舞人心，我们将始终灵活应对雇主、利益相关者、学校和社区的需求。 我们的核心价值观
使用复发神经网络（RNN）
在本文中，我们使用复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）结合了多个门控复发单元（GRUS），长期短期记忆（LSTM）和Adam Optimizer来开发用于心脏病预测的新的混合学习模型。该提出的模型的出色精度为98.6876％。该提出的模型是GRU和RNNS模型的混合体。该模型是在Python 3.7中开发的，通过整合与Keras和Tensorflow一起工作的多个GRU和RNN作为深度学习过程的后端，并得到各种Python库的支持。使用RNN的最新模型可实现98.23％的精度，而深神经网络（DNN）的精度达到了98.5％。由于神经网络的复杂设计，在神经网络模型中具有冗余性的大量神经元以及克利夫兰不平衡的数据集，现有模型的常见缺点是准确性较差。实验，结果表明，使用RNN的拟议模型和几个具有合成少数族裔过采样技术（SMOTE）的GRU达到了最高水平的性能。完成了。这是他使用Cleveland数据集的RNN最准确的结果，并且显示出对患者心脏病的早期预测的希望。
平衡 RNN 中的记忆与泛化以实现高性能脑机接口
脑机接口 (BMI) 可以恢复瘫痪患者的运动功能，但目前受限于实时解码算法的准确性。使用现代训练技术的循环神经网络 (RNN) 在根据神经信号准确预测运动方面已显示出良好的前景，但尚未在闭环设置中与其他解码算法进行严格评估。在这里，我们将 RNN 与其他神经网络架构进行了比较，使用来自非人类灵长类动物的皮层内信号对手指运动进行实时连续解码。在一指和两指在线任务中，LSTM（一种 RNN）的表现优于卷积和基于 Transformer 的神经网络，平均吞吐量比卷积网络高 18%。在运动集减少的简化任务中，RNN 解码器被允许记住运动模式并匹配健全人的控制。随着不同运动数量的增加，性能逐渐下降，但并没有低于完全连续的解码器性能。最后，在双指任务中，其中一个自由度的输入信号较差，我们使用经过训练的 RNN 恢复了功能控制，这些 RNN 既可以充当运动分类器，也可以充当连续解码器。我们的结果表明，RNN 可以通过学习和生成准确的运动模式来实现功能性实时 BMI 控制。
HARDC：一种基于ECG的新型心跳分类方法，使用基于分层注意的双重结构RNN检测心律不齐
马来西亚马来西亚帕汉大学的计算机学院，马来西亚帕汉的甘丹-26300。B IBM卓越中心，马来西亚帕汉大学软件开发与集成计算中心，pahang（UMP），Lebuhraya tun Razak，Gambang-26300，马来西亚帕洪，甘坦。c昆士兰技术大学计算机科学学院（QUT），澳大利亚4000乔治街2号，D乔治街2号，伊斯兰大学伊斯兰大学计算机科学与工程系，库什蒂亚 - 7600，孟加拉国E工程学院，孟加拉国E工程学院，澳大利亚悉尼锡德尼大学，工程学院。f剑桥大学计算机科学技术系，英国剑桥。G Bone Research Group，Garvan医学研究所，新南威尔士州Darling Hurst，澳大利亚Darlinghurst H人工智能与数据科学，健康与康复科学学院，昆士兰圣卢西亚大学健康与行为科学学院，澳大利亚QLD 4072。G Bone Research Group，Garvan医学研究所，新南威尔士州Darling Hurst，澳大利亚Darlinghurst H人工智能与数据科学，健康与康复科学学院，昆士兰圣卢西亚大学健康与行为科学学院，澳大利亚QLD 4072。
基于KECA-GRNN的风电机组齿轮箱状态监测与健康评估
收稿日期 ： 2020-01-03 基金项目 ：国家自然科学基金（ 61763037 ）；内蒙古自然科学基金（ 2019LH06007 ）；内蒙古自治区科技计划（ 2019 ， 2020GG0283 ） 通信作者 ：齐咏生（ 1975 —），男，博士、教授，主要从事风电机组状态监测与故障诊断方面的研究。 qys@imut.edu.cn
使用 LSTM RNN 预测锂离子电池循环寿命
锂离子电池因其高能量密度、低成本和长寿命而被广泛应用于电子设备中[1]。作为电池管理系统的一项重要功能，剩余使用寿命预测可以提前提供可能的故障时间，以便进行诊断和预测，并有助于电池单元和系统的制造和运行。同时，这也是一项具有挑战性的任务，因为电池的容量衰减是一个受内部物理和操作条件影响的复杂非线性过程。有许多关于电池剩余使用寿命预测的优秀研究工作，其中基于模型的方法和数据驱动方法是两个主要分支。基于模型的方法建立数学模型或半经验模型来捕捉内部过程、操作条件和电池容量衰减之间的关系。基于第一性原理的
准备用于：CORE ENERGY, llC CHESTER 10 CO2 INJECTION FACILI SRNN5198
5.0 质量保证/质量控制活动................................................................................................ 8 5.1 流量测量设备............................................................................................... 8 5.2 NOx 转换器效率测试.................................................................................... 8 5.3 气体分配器认证（USEPA 方法 205）......................................................................... 8 5.4 仪器分析仪干扰检查....................................................................................... 8 5.5 仪器校准和系统偏差检查.................................................................................... 9 5.6 废气分层的测定.................................................................................... 9 5.7 系统响应时间.................................................................................................... 9 5.8 仪表箱校准 .. .... ..... .. .... .. .... .. .... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. ..9
能源开发 Pinconning, LLC SRNN5985
5.0 质量保证/质量控制活动................................................................................................................ 8 5.1 流量测量设备.................................................................................................... 8 5.2 NOx 转换器效率测试............................................................................................... 8 5.3 气体分配器认证（USEPA 方法 205）....................................................................... 8 5.4 仪器分析仪干扰检查....................................................................................... 8 5.5 仪器校准和系统偏差检查.................................................................................... 9 5.6 废气分层的测定.................................................................................................... 9 5.7 系统响应时间.................................................................................................... 9 5.8 仪表箱校准.................................................................................................... 9 5.9 旋风流检查.................................................................................................... 10