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使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
人工智能中的神经进化
Prajwal Pawar 1，教授。 PUNAM SHINDE 2 1，2 2 1，工程系，计算机工程学院，Savitribai Phule大学浦那摘要 - 神经进化，神经网络与进化算法的融合，是推进人工智能（AI）的变革性力量。本文的展开目的是阐明神经进化的基本概念和应用，旨在提供对其在推动AI领域的重要性的细微理解。从探索进化算法与神经网络之间的协同作用开始，本文强调了展示神经进化在解决各种领域中复杂问题的现实世界中适用性的总体目标。检查神经网络的不断发展的体系结构，包括复发性神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）网络的适应性，以阐明神经进化的适应性。纸张研究了可扩展性和效率策略，阐明了处理更大的神经网络体系结构并提高计算效率。集成到多代理系统中，强调了神经进化在复杂相互作用中优化合作和竞争行为方面的作用。神经交流网络的鲁棒性和适应性分析构成了关键方面，评估了它们在各种条件及其概括能力中的弹性。最终概述了神经进化对更广泛的AI景观的贡献，为研究人员和从业人员提供了见解，并在神经网络和进化算法的交汇处促进了发展。索引术语 - 神经进化，人工智能，进化算法，神经网络，遗传算法，学习算法，优化技术，机器学习，强化学习，增强学习，进化策略
用于预测顺序供应链延迟的复发神经网络
这个顶峰项目解决了葛兰素史克林（GSK）供应链在管理顺序延迟方面面临的挑战，这对于确保制药行业及时交付至关重要。关键目标包括在GSK系统中指出计划的日期，并开发出强大的机器学习模型，以准确预测顺序延迟。通过文献综述和方法发展，该项目着重于利用神经网络机器学习方法，特别是经常性神经网络（RNN）。与此同时，详细的摘要统计数据显示了Benlysta品牌GSK操作中延迟频率和位置的位置显示，大约40％的流程订单显示出延迟问题，主要是在主要制造地点。进一步的检查强调了容易延迟的特定领域，为gsk提供了针对性行动的管理见解。模型开发涉及数据采集，操纵，预处理以及RNN和解释模型构建，然后进行超参数调整以优化性能，从而减少了4.89天的平均绝对误差（MAE）。随后的Shap值分析有助于确定特定的过程序列和组装阶段是延迟的关键动力，使GSK能够制定策略并减轻供应链风险。尽管在链接制造和质量数据方面面临的挑战限制了初始范围，但该项目提供了宝贵的见解，并为未来增强效果奠定了坚实的基础。利用从这个顶峰项目中获得的发现和见解，GSK可以提高运营效率，减轻供应链风险并更有效地为患者提供药物。
用于多智能体轨迹预测的二阶图微分方程
多智能体轨迹预测是一项基础任务，可应用于自动驾驶、物理系统建模和智慧城市等各个领域。该任务具有挑战性，因为智能体交互和底层连续动力学共同影响其行为。现有方法通常依赖图神经网络 (GNN) 或 Transformer 来提取智能体交互特征。然而，它们往往忽略了智能体之间的距离和速度信息如何动态地影响它们的交互。此外，以前的方法使用 RNN 或一阶常微分方程 (ODE) 来模拟时间动态，这可能缺乏对每个智能体如何受交互驱动的解释性。为了应对这些挑战，本文提出了 Agent Graph ODE，这是一种显式模拟智能体交互和连续二阶动力学的新方法。我们的方法采用变分自编码器架构，在编码器模块中结合了具有距离信息的时空Transformer和动态交互图的构建。在解码器模块中，我们采用具有距离信息的GNN来建模智能体交互，并使用耦合的二阶微分方程(ODE)来捕捉底层的连续动力学，该微分方程通过建模加速度和智能体交互之间的关系来构建模型。实验结果表明，我们提出的Agent Graph ODE在预测精度方面优于最先进的方法。此外，我们的方法在训练数据集中未见的突发情况下也表现良好。
本构模型的物理解释神经网络
(人工)神经网络在力学和材料科学领域越来越受欢迎，它利用模型降阶技术加速计算，并作为各种材料的通用模型。然而，神经网络的主要缺点仍然存在：它们的众多参数难以解释和解释。因此，神经网络通常被称为黑匣子，其结果往往难以人类解释。物理信息神经网络这一新兴的活跃领域试图通过基于机械知识设计深度神经网络来减轻这一缺点。通过利用这种先验知识，更深层、更复杂的神经网络变得可行，因为机械假设可以得到解释。然而，神经网络参数的内部推理和解释仍然是个谜。作为物理信息方法的补充，我们提出了迈向物理解释方法的第一步，该方法对在机械数据上训练的神经网络进行后验解释。这种概念验证可解释的人工智能方法旨在阐明神经网络的黑匣子及其高维表示。其中，主成分分析将 RNN 单元状态中的分布式表示去相关，并允许与已知和基本函数进行比较。这种新方法由系统超参数搜索策略支持，该策略可识别最佳神经网络架构和训练参数。三个关于基本本构模型（超弹性、弹塑性和粘弹性）的案例研究的结果表明，所提出的策略可以帮助识别数值和分析闭式解来表征新材料。
帕金森病检测中的人工智能
摘要：帕金森病 (PD) 是一种渐进性的神经退行性疾病，其特征是运动和非运动症状，严重损害生活质量。由于帕金森病症状复杂且与其他神经系统疾病的特征重叠，早期发现和准确诊断帕金森病仍然是一项严峻的挑战。人工智能 (AI) 已成为医学诊断的有力工具，尤其是通过应用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术。本综述探讨了基于人工智能的帕金森病检测和诊断方法的进展，重点介绍了用于图像处理、语音分析、步态评估和生物标志物识别的各种 ML 算法和 DL 架构。本综述重点介绍了支持向量机 (SVM)、随机森林、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等不同模型在对 PD 进行分类和预测疾病进展方面的优势和局限性。此外，它还讨论了数据采集、特征选择方面的挑战，以及对大型多样化数据集的需求以提高模型的通用性。将人工智能融入临床实践，在提高诊断准确性、减轻人工评估负担和为帕金森病患者提供个性化治疗策略方面具有巨大的潜力。关键词：帕金森病检测、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DP)、卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、循环神经网络 (RNN)、脑成像、步态分析、语音分析、生物标志物、神经退行性疾病。
网络安全中的深度学习：增强威胁检测和响应
深度学习（DL）通过提供了用于检测和减轻网络威胁不断发展的景观的复杂工具来改变网络安全领域。本研究探讨了深度学习技术的应用，包括卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），在实时威胁检测和响应中。这些模型在识别庞大而复杂的数据集中的模式和异常方面表现出色，从而可以准确检测恶意软件，网络钓鱼尝试和内部威胁。他们自主从各种来源学习的能力，例如网络流量，用户行为和系统日志，增强了网络安全系统的疗效。尽管有这些进步，但该领域仍面临重大挑战，包括旨在利用深度学习算法脆弱性的对抗攻击。这些攻击操纵输入数据以欺骗模型，可能绕过安全机制并损害关键系统。解决此问题需要采用多方面的方法，整合强大的训练方法，数据增强和防御机制，例如对抗性训练和梯度掩盖。此外，深度学习模型的解释性和解释性对于建立信任和改善安全操作的决策仍然至关重要。本文还强调了积极的分层防御策略来抵消复杂的网络威胁的重要性。这包括将深度学习与传统的网络安全措施结合在一起，并结合威胁智力以增强系统的弹性。通过弥合最新的DL方法论与网络安全方面的实际应用之间的差距，这项研究为提高威胁检测和响应能力提供了路线图，最终有助于开发安全，适应性和弹性的网络基础设施。
使用视频视觉变压器对周围车辆的巷道更改预测
摘要：预期周围车辆的车道变化对于自动驾驶汽车的安全和ffi cient运行至关重要。以前的作品采用了不包含上下文信息的物理变量的用法。最近的方法依赖于行动识别模型，例如3D CNN和RNN，从而处理了复杂的体系结构。尽管变形金刚的出现成为行动识别，但采用变压器体系结构的作品有限。自主驾驶依赖于许多外部因素，包括驾驶员行为，天气状况，意外障碍和遵守Tra FFI C规则。但是，关键组件是能够准确预测自动驾驶汽车之前的车辆是否可能改变车道的能力。这项研究通过采用视频动作预测来应对自动驾驶汽车中车道变化预测（LCP）的关键挑战，并特别着重于整合视频视觉变形金刚（Vivit）。使用摄像头输入得出的小管嵌入，此方法利用了预防数据集，该数据集提供了对车辆轨迹和关键事件的详细注释。该方法超过了先前的模型，在通过1秒地平线预测车道变化方面达到了超过85％的测试精度。比较分析重点介绍了Vivit在视频数据中捕获时空依赖性方面的优越性，同时也需要更少的参数，从而提高了计算EFFI的效率。这项研究有助于通过展示Vivit在现实世界应用中的E FFI CACY并提倡进一步探索以提高车辆安全性和E FFI效率的进一步探索，从而有助于提高自主驾驶技术。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
由于记录过程繁琐，脑电图 (EEG) 数据集通常较小且维数较高。在这种情况下，强大的机器学习技术对于处理大量信息和克服维数灾难至关重要。人工神经网络 (ANN) 在基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 应用中取得了良好的效果，但它们涉及计算密集型的训练算法和超参数优化方法。因此，虽然质量与成本之间的权衡通常被忽视，但意识到这一点却大有裨益。在本文中，我们将基于遗传算法的超参数优化程序应用于卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FFNN) 和循环神经网络 (RNN)，所有这些网络都是故意浅显的。我们比较了它们的相对质量和能量时间成本，但我们也分析了具有相似精度的同类型网络的结构复杂性的变化。实验结果表明，优化过程提高了所有模型的准确率，并且只有一个隐藏卷积层的 CNN 模型可以与 6 层深度信念网络相等或略胜一筹。FFNN 和 RNN 无法达到相同的质量，尽管成本明显较低。结果还强调了这样一个事实，即同一类型网络的大小不一定与准确率相关，因为较小的模型在性能上可以匹敌甚至超越较大的模型。在这方面，过度拟合可能是一个促成因素，因为深度学习方法在有限的训练示例下会遇到困难。
突触的计算的神经种群动力学...
摘要除了长时间的重新布线外，大脑中的突触还会受到在更快的时间表上发生的显着调制，这些时间尺度赋予了大脑的其他处理信息。尽管如此，大脑的模型像复发性神经网络（RNN）经常在训练后冻结了权重，依靠在神经元活动中存储的内部状态来保存与任务相关的信息。在这项工作中，我们研究了仅依赖于推理过程中突触调制的网络的计算潜力和产生的动力学，即过程与任务相关信息，多塑性性网络（MPN）。由于MPN没有复发连接，因此这使我们能够仅由突触调制量研究计算能力和动态行为。MPN的一般性允许我们的结果适用于从短期突触可塑性（STSP）到较慢的调制，例如Spike Time依赖性可塑性（STDP）等较慢。我们彻底检查了经过基于集成任务的MPN的神经种群动力学，并将其与已知的RNN动力学进行了比较，发现两者具有根本不同的吸引子结构。我们发现动态上的上述差异使MPN在几个与神经科学的测试上的表现都优于其RNN对应物。在一系列神经科学任务中训练MPN，我们发现其在这种设置中的计算功能与通过复发连接计算的网络相当。总的来说，我们认为这项工作证明了通过突触调制的计算可能性，并突出了这些计算的重要基线，以便可以在类似大脑的系统中识别它们。