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使用小波转换和复发性神经网络的睡眠脑电图信号的索赔，用于睡眠阶段分类的新方法
摘要简介：视觉睡眠阶段评分是一种时间表，无法提取脑电图（EEG）的非线性特征。本文提出了一种基于小波变换和重新当前神经网络（RNN）的睡眠信号的索引，用于睡眠阶段分化的新方法。方法：使用较长的短期记忆模型，根据分类吉他作品和库尔德坦堡Makams的数据库进行了两个RNN的签名和训练。此外，使用离散的小波变换和小波包分解来确定EEG信号和MUSICAL螺距之间的关联。连续的小波变换用于从脑电图中提取基于音乐节拍的功能。然后，验证的RNN用于生成音乐。为了测试构图，将11个睡眠脑映射到吉他和坦率频率间隔上，并呈现给Pre-
ICT302生成AI：理论与实践
概要：本课程探讨了从其基本概念到实际应用的大型语言模型（LLM），同时加强了道德考虑和保护措施，以使学生成为对社会负责的用户和倡导者。我们从LLM的历史演变开始，并介绍了这些模型的基本构建块，包括经常性神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和变形金刚。然后，我们探讨了LLM的实际应用，重点介绍了基于对话的基于对话的模型，同时探讨了滥用，对抗性攻击和幻觉的关键主题。强调数据隐私和安全性，我们为工作场所部署提供了可行的指南。最后，我们就有关生成AI的政策进行了讨论，使学生准备驾驶AI伦理的动态景观。在课程结束时，学生将了解将LLM集成到工作场所并评估AI系统的安全性和道德考虑的过程，从而确保在现代世界中负责和知情的AI使用。
Mindid：通过基于注意力的复发神经网络从脑波中识别的人识别
人识别技术通过利用其独特的，可测量的生理和行为特征来认可个人。然而，最先进的人识别系统已被证明是脆弱的，例如，反监视的假体口罩可以阻止脸部识别，隐形眼镜可以欺骗虹膜识别，Vocoder可以损害语音识别，而指纹膜可以欺骗指纹传感器。EEG（脑电图）基于识别，它利用用户的脑电波信号进行识别并提供了更具弹性的解决方案，最近引起了很多关注。但是，准确性仍然需要提高，很少的工作集中在识别系统的鲁棒性和适应性上。我们提出了一种基于脑电图的生物特征识别方法Mindid，可实现更高的准确性和更好的特征。首先，分析了脑电图数据模式，结果表明，增量模式包含用于用户识别的最独特信息。然后，分解的三角形模式被送入基于注意力的编码器decoder rnns（反复的神经网络）结构，该结构根据通道的重要性将注意力重量不同于不同的EEG通道。从基于注意的RNN中学到的判别表示形式用于通过增强分类器来识别用户的标识。在3个数据集（两个本地和一个公众）上评估了建议的方法。另一个本地数据集（EID-S）和公共数据集（EEG-S）分别用于演示鲁棒性和适应性。一个本地数据集（EID-M）用于性能评估，结果表明，我们的模型达到了0.982的准确性，该准确性优于基准和最先进的方法。结果表明，所提出的方法有可能在实践环境中大部分部署。
需求方深度学习技术...
摘要：随着电动汽车的日益普及，电动汽车充电基础设施中有效需求侧管理 (DSM) 的必要性也随之增加。不协调的充电会导致局部变压器过载、能源费用增加和系统不稳定。本研究对电动汽车充电站 DSM 中使用的深度学习方法进行了全面分析。卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络和强化学习 (RL) 是我们研究的一些深度学习模型。本文重点介绍了负荷预测、动态定价、最优调度和用户行为建模等关键应用。模拟结果表明，基于深度学习的 DSM 可以提高电网弹性、降低运营成本并减少峰值需求。最后，我们讨论了与实时、隐私和可扩展性有关的潜在研究途径和问题。
非线性MPC设计用于增量ISS系统，并应用于GRU网络✩
本简介介绍了非线性模型预测控制（NMPC）策略的设计，以增量输入到状态稳定（ISS）系统。特别是设计了一种新颖的公式，这不必繁重的终端成分计算，而是依赖于最低预测范围的明确定义，以确保闭环稳定性。设计的方法特别适合通过复发性神经网络（RNN）学习的系统，该系统以增强的建模功能而闻名，并且可以通过简单的代数条件来研究增量ISS的属性。该方法应用于封闭式复发单元（GRU）网络，还提供了设计具有收敛保证的量身定制状态观察者的方法。在基准系统上测试了最终的控制体系结构，以证明其良好的控制性能和有效的适用性。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
情感和情感分析技术的进步
简介：理解和分析人类情绪是研究的关键领域，其应用涵盖了医疗保健，教育，娱乐和人类计算机的互动。目的：利用诸如面部表情，语音模式，生理信号和文本数据之类的模式，本研究研究了深度学习体系结构的整合，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和变形金属模型，以有效地捕获错综复杂的情绪简化。方法：此数据集提供了广泛的情感类别和情感分类，它是推进创新的机器学习和深度学习模型的强大资源。结果：这些发现为开发能够适应人类情绪的智能系统的方式铺平了道路，从而促进了人类与机器之间的自然和同情性相互作用。结论：未来的方向包括扩展数据集，解决道德注意事项以及将这些模型集成到现实世界应用程序中。
使用机器的医疗医疗解决方案...
摘要该项目的主要目的是利用卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN）和集合学习技术开发全面的医学疾病检测系统。我们的目的是自动检测各种疾病，包括Covid-19，脑肿瘤，阿尔茨海默氏症和肺炎，以准确有效的深度学习模型代替手动诊断方法。该项目涉及设计定制的CNN和RNN架构，预处理医学图像和患者数据，并使用标记的数据集训练模型。如果成功，该项目有可能彻底改变医疗诊断，改善患者的结果并通过先进的机器学习技术来增强医疗保健的可及性。关键字：医学疾病检测，卷积神经网络，经常性神经网络，集合学习，深度学习，绩效评估，医疗保健，患者结果。
使用机器的医疗医疗解决方案...
摘要该项目的主要目的是利用卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN）和集合学习技术开发全面的医学疾病检测系统。我们的目的是自动检测各种疾病，包括Covid-19，脑肿瘤，阿尔茨海默氏症和肺炎，以准确有效的深度学习模型代替手动诊断方法。该项目涉及设计定制的CNN和RNN架构，预处理医学图像和患者数据，并使用标记的数据集训练模型。如果成功，该项目有可能彻底改变医疗诊断，改善患者的结果并通过先进的机器学习技术来增强医疗保健的可及性。关键字：医学疾病检测，卷积神经网络，经常性神经网络，集合学习，深度学习，绩效评估，医疗保健，患者结果。
有关计算机视觉深度学习的注释
这些讲义是针对一个关于计算机视觉深度学习的一个学期（12周）课程。课程涵盖了深度学习的理论和实践，重点是计算机视觉中的应用。学生将学习深度学习背后的基础数学，并探索诸如多层感知器（MLP），背传和自动分化，卷积神经网络（CNNS），复发性神经网络（RNN）和变形金刚等主题。这些技术在现代人工智能（AI）系统中起着至关重要的作用，包括图像和视频理解，自然语言处理，生成AI和机器人技术。该课程包括各种实践评估，以增强学生对深度学习的理解和直觉及其在计算机视觉中的应用。学生有望具有强大的编程技能，并以前接触线性代数，微积分和概率理论。评估细节不构成这些注释的一部分。
使用机器学习算法的DNA测序-IJRPR
高通量DNA测序技术的进步已彻底改变了基因组学，从而提供了前所未有的遗传信息的访问。但是，大量基因组数据集的快速积累在高效和准确的数据分析方面构成了重大挑战。本文提出了一种新颖的方法，将机器学习技术整合到DNA测序过程中以应对这些挑战。这项研究的主要目标是通过应用机器学习算法来提高DNA测序的准确性，速度和成本效益。所提出的框架包括测序管道的多个阶段，包括基本调用，错误校正和变体调用。机器学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和复发性神经网络（RNN），用于分析基因组数据中的复杂模式，并提高测序结果的整体可靠性。DNA测序的领域与未经前期的融合技术的进步，具有跨性别的融合，这些杂物的纳入式融合了概念的融合，该领域的纳入了跨性别的融合。 代码。然而，基因组数据的无情增长需要创新的方法来提高测序过程的准确性和效率。