XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRecognition
胎儿脑异常的识别和分类
E. Saraswathi a、S.Kalaiarasi b 和 A. Sharmila Agnal ca,c 印度钦奈 SRM 科学技术学院计算机科学与工程系助理教授 b 研究学者/CSE，Saveetha 工程学院 文章历史： 收到日期：2021 年 1 月 10 日；修订日期：2021 年 2 月 12 日；接受日期：2021 年 3 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 20 日 _____________________________________________________________________________________________________ 摘要：在当今世界，不仅成人、儿童、青少年患有不同的疾病，而且尚未出生的婴儿也患有各种异常。我们听到很多案例，孩子出生时就患有某种残疾，由于发现和治疗残疾的延迟，残疾变成了永久性的。每千名妇女中，就有三名怀上了异常孩子。如果我们以某种方式在胎儿阶段检测到孩子的异常并据此进行手术和用药，那么就可以非常有效和高效地治疗异常。我们的论文讨论了使用各种深度学习技术和算法检测和分类胎儿大脑异常的相同概念。之前也有类似的研究，但其他人使用的技术包括机器学习，它有一些缺点，可以使用深度学习技术解决。深度学习比机器学习更高效、更有优势。在我们的检测方法中，我们借助 MRI（磁共振成像）技术首先捕捉胎儿的大脑图像。然后我们执行各种预处理步骤来提取 ROI（感兴趣区域）。然后我们使用特征提取和缩减技术来获得更清晰、更详细的胎儿图像。我们将图像与正常的胎儿大脑图像进行比较，以对异常进行分类和检测。我们使用深度学习技术的 CNN（卷积神经网络）分类器算法来实现高水平的准确性。 CNN 算法优于机器学习技术的 k 均值聚类和 SVM 分类器算法。我们的工作显示出比以前的模型更高的准确性，我们未来的工作将涉及增加分类和数据。关键词：MR 图像、CNN 分类器、胎儿脑、DWT、预处理、分割。
常见评论
oncokb是在纪念斯隆·凯特林（MSK）开发的精确肿瘤学知识库，该知识库（MSK）收集并存储有关体细胞癌基因改变的信息。ONCOKB中包括的改变是基于DNA的，非同义突变，重排，插入和癌症中的缺失。本文档可以互换使用“更改”，“突变”和“变体”。Oncokb根据FDA的指导文件有资格作为数据库：“使用公共人类遗传变异数据库来支持基于遗传和基因组的体外诊断的临床有效性。” 1 MSK提交的信息以支持ONCOKB数据库的“ FDA认可内容”部分的识别，该部分列出了肿瘤类型特异性的体细胞改变和相应的FDA证据水平。2此评估是基于Oncokb是否表现出与FDA指导文件中描述的建议一致的。提交的信息包括详细的描述和标准操作协议（SOP）的监督和治理程序，用于创建，维护和扩展以下范围内的数据库及其内容，以及此类信息的透明度，安全性和隐私。fda评估了这些程序是否提供了合理的保证，即变异主张是准确的，可以用作有效的科学证据的来源，以支持调节性提交中体细胞基因分型测试的临床有效性。FDA还评估了维护和保护数据库的程序。FDA对所提供的信息的评论在本文中进行了描述。基于评估的信息，FDA确定Oncokb符合支持识别数据库中ONCOKB FDA识别的内容部分的指南中所述的建议。因此，FDA识别Oncokb数据库中的“ FDA认可内容”选项卡。预计该认可将为测试开发人员提供利用Oncokb数据库的机会，以支持FDA对肿瘤分析测试3和其他类似的Sompation Genotyping测试的法规审查，以寻求授权。
Snapshot 系列人脸识别技术
除了面部验证和面部识别之外，还有对人进行分类并推断其特征的系统。面部分析系统旨在揭示对象的人口统计学特征，包括其性别、年龄、种族、健康或体重指数。该技术的工作原理是检查面部特征，例如眼睛的形状和头发的颜色，这些特征可能与特定的人口统计群体相关。与此同时，情感计算试图通过分析某人的面部表情、语气、姿势和其他生理特征来推断其情绪状态。每种类型的 FRT 都带来了新的机遇以及道德和法律挑战。
从脑电图信号识别数字
给定一个从一个人思考/看到从 0 到 9 的数字时记录的多通道 EEG 信号，我们能否识别出用户是否在思考某个特定的数字？这是本研究试图解决的基本问题。然而，这个问题并不简单，而且预计会更具挑战性，因为对这类数据集的研究很少。从机器学习的角度来看，这个问题可以表述为分类问题（二分类和多类）。此外，EEG 信号可以被视为多元时间序列数据，其中不同的通道相当于各种时间序列变量。所以问题归结为多元时间序列分类。根据 [1] 和 [2]，随着深度学习在 BCI 中的引入，从 2015 年到 2020 年，出版物数量急剧增加。这意味着深度学习在基于 EEG 的 BCI 中的应用是社区越来越感兴趣的话题。
上下文化语音识别：重新思考第二...
自动语音识别（ASR）系统近年来见证了显着的进步。上下文化的ASR任务需要识别语音不是孤立的话语，而是在更广泛的情况下。常规方法经常采用第二通范式来重新排列初始转录，但它们有可能在候选假设中遇到预测错误，从而损害了识别精度。在这项研究中，我们引入了一个新颖的框架，该框架与典型的第二频繁撤退方法不同。给出了n-最佳假设，我们利用大型语言模型来提示上下文化的第二通过。除了追求更高的准确性外，我们还旨在探索性能边界，而无需实质上改变潜在的预培训的语言和语言模型。我们通过零拍的提示和战略性的低级适应调整来提高所提出的范式的有效性。在多个价值的口语阅读理解基准基准SRC上，促使模型和微调模型的表现优于1好的ASR假设，分别达到了13.6％和45.9％的明显相关性单词错误率（WER）改善。结果表明，提出的方法增强了转录准确性和上下文理解。
教学教室中的计算机视觉识别
人工智能将计算机视觉识别引入教学课堂，计算机视觉识别技术为智能教学教室奠定了坚实的基础。通过课堂摄像机视频流到课堂学生信息数据收集，语音，面部，生理信号数据识别分析分析处理处理，以提取和定义学生行为的特征，自动分类行为，然后记录和展示学生的行为，从而有效地帮助教师掌握学生的学习状态和情感，从而促进教学质量的重要性。同时讨论了在教学课堂和相应的解决方案中有效应用计算机视觉的挑战和问题。
使用机器的手写数字识别...
手写数字识别系统是一个流行的研究主题，多年来已经进行了许多研究。该系统的实施将对当今世界上的许多部门有益。各种类型的算法可用于为该系统开发解决方案。但是，结果的准确性在确定手写数字识别系统的最佳解决方案方面起着重要作用。在该项目中，使用了精选的机器学习和深度学习算法来构建模型，以找到具有最佳准确性的最合适模型。根据结果，与所有其他模型相比，CNN模型的性能优于其他模型，其精度为99.25％和0.99。关键字：数字识别，手写，识别模型；机器学习；深度学习
基于EEG的高性能抑郁状态识别 5-HT6受体配体的效果与... 结合 3D微/纳米水凝胶结构由二... 制造 基于氧化石墨烯的2D/3D复合材料，用于增强环氧涂层的抗腐蚀特性 文章通过高纤维曲线加密增强了车辆互联网中的隐私 算法翻译校正机制
抑郁症是一种对人有害的全球疾病。基于各种规模的传统识别方法不够客观和准确。脑电图（EEG）包含丰富的生理信息，这使其成为识别抑郁状态的新研究方向。但是，大多数基于EEG的算法仅提取原始的EEG特征，而忽略复杂的时空信息相互作用，这将降低性能。因此，迫切需要一种更准确和客观的抑郁识别方法。在这项工作中，我们提出了一种新型的抑郁识别模型：W-GCN-GRU。在我们提出的方法中，我们根据Spearman的等级相关系数审查了六个敏感特征，并通过AUC分配了不同的权重系数，以通过AUC进行敏感特征的加权融合。特别是，我们将基于加权敏感特征作为抑郁识别模型的GCN和GRU级联网络使用。对于GCN，我们创造性地基于相关系数矩阵将脑功能网络作为邻接矩阵输入和加权融合敏感的特征用作节点特征矩阵输入。我们所提出的模型在我们的自我收集的数据集和MODMA数据集上表现良好，精度为94.72％，表现优于其他方法。我们的发现表明，特征维度降低，加权融合和脑电图空间信息都对抑郁识别产生了很大影响。
基于EEG的情感识别的模型：CNN-BI- ...
摘要：情感分析是人类计算机情感互动的关键技术，并逐渐成为人工智能领域的研究热点。基于脑电图的情绪分析的关键问题是特征提取和分类设计。现有的情绪分析方法主要使用机器学习，并依靠手动提取的功能。作为端到端方法，深度学习可以自动提取脑电图并对其进行分类。但是，基于脑电图的大多数深度学习模型仍然需要手动筛选和数据预处理，准确性和便利性不够高。因此，本文提出了一个CNN-BI-LSTM注意模型，以自动提取特征并根据EEG信号对情绪进行分类。原始的脑电图数据用作输入，CNN和BI-LSTM网络用于特征提取和融合，然后通过注意机构层平衡了电极通道的重量。最后，EEG信号分类为各种情绪。在种子数据集上进行了基于脑电图的情绪分类实验，以评估所提出模型的性能。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地对脑电图进行分类。该方法在两个独特的分类任务上进行了评估，其中一项具有三个和四个目标类别。该方法的平均十倍交叉验证分类精度分别为99.55％和99.79％，对应于三个和四个分类任务，这比其他方法要好得多。可以得出结论，我们的方法优于情感识别中现有的方法，这些方法可以广泛用于许多领域，包括现代神经科学，心理学，神经工程和计算机科学。
智能耕种机器人用于检测工厂...
Sivakasi的P.S.R工程学院。 摘要：手势识别对于在人类计算机互动（HCI）领域的业务4.0技术的发展被认为很重要；它允许计算机捕获和解释手势以执行命令而无需物理触摸设备。 媒体管道提供了预先训练的手模型，用于在实时视频流中提取重要的符号和手势特征。 这些核心功能提供了对专有机器学习模型的访问权限。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习库。 它为与计算机视觉，图像处理和视频分析有关的各种任务提供了各种工具，功能和算法。 通过手势识别，媒体管道和OPENCV的整合为人类计算机相互作用的重大进步铺平了道路。 该项目探讨了这种新技术的使用来实现对人类运动的快速翻译和响应。 手势识别具有广泛的激动人心的应用程序，从提高可访问性到改变游戏体验和互动体验。 1。 在人类计算机互动的不断发展的景观中引言，理解和反应手势的能力是一个非凡的边界。 手势识别提供了人类与技术之间的无缝和直观的沟通方式。 它不仅可以增强可访问性，而且还可以为一系列应用程序打开门，从虚拟鼠标控制到交互式游戏体验。Sivakasi的P.S.R工程学院。摘要：手势识别对于在人类计算机互动（HCI）领域的业务4.0技术的发展被认为很重要；它允许计算机捕获和解释手势以执行命令而无需物理触摸设备。媒体管道提供了预先训练的手模型，用于在实时视频流中提取重要的符号和手势特征。这些核心功能提供了对专有机器学习模型的访问权限。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习库。它为与计算机视觉，图像处理和视频分析有关的各种任务提供了各种工具，功能和算法。通过手势识别，媒体管道和OPENCV的整合为人类计算机相互作用的重大进步铺平了道路。该项目探讨了这种新技术的使用来实现对人类运动的快速翻译和响应。手势识别具有广泛的激动人心的应用程序，从提高可访问性到改变游戏体验和互动体验。1。在人类计算机互动的不断发展的景观中引言，理解和反应手势的能力是一个非凡的边界。手势识别提供了人类与技术之间的无缝和直观的沟通方式。它不仅可以增强可访问性，而且还可以为一系列应用程序打开门，从虚拟鼠标控制到交互式游戏体验。手势识别是一个引人入胜且迅速前进的计算机视觉和人类计算机互动（HCI），重点介绍了手工运动和计算机系统的解释和理解。计算机能够识别并响应用户做出的手势，该手势用于与系统交互。手势识别是一种使计算机解释和理解人类手势和手势的技术，