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NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。
革命仍在继续
1982年5月17日，议会代表福阿德·卡里米（Fouad Karimi）更明确地提出了拉夫桑贾尼对政府的批评：“这些冲突不是伊斯兰共和国的弱点。这些冲突的发生是因为政府不采取议会的路线。”随着政权内部矛盾的激化，最明显的表现是内阁和议会之间的矛盾，1982年7月20日，首席检察官莫萨维·阿尔德比利（Mosavi Ardebili）说：“看看你的优先事项。削弱政府就是削弱革命。”这些“优先事项”迫使科梅尼采取立场。这次，“伊玛目路线”的领导人公开反对“伊玛目路线”。1982 年 6 月 22 日，霍梅尼向教士发表演讲。在演讲中，他说：“国家必须保持权力。今天，国家是一个伊斯兰国家。。。。教士不应参与行政事务。”但分歧如此之深，霍梅尼无法掩盖。拉夫桑贾尼在接受卫生部长和矿业和金属部长辞职的同时，要求他们留任。
建议引用：Damioli, Giacomo；Van Roy, Vincent；Vertesy, Daniel；Vivarelli, Marco (2021)：人工智能革命是否有利于劳动力？供应方的一些微观证据，IZA 讨论文件，第 14309 号，波恩劳动经济研究所 (IZA)
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
革新数字商务：ONDC倡议
印度政府，旨在使数字贸易民主化的印度政府促进工业和内部贸易部（DPIIT）促进工业和内部贸易部（DPIIT）的一项变革性倡议。于2022年4月推出，ONDC是一项旨在促进开放网络的倡议，以通过数字或电子网络交换商品和服务的各个方面。ONDC基于开放式方法，使用开放规格和开放网络协议独立于任何特定平台。它设想为印度的卖方，买家和服务提供商，尤其是中小型企业（MSMES）创建一个公平的竞争环境。它是一个统一的平台，利益相关者可以自由互动而无需独家生态系统的限制。通过促进开放协议并减少对垄断平台的依赖，ONDC旨在催化数字商务环境中的创新和包容性。
2025年2月，每月聚光灯：AI Revolution
在短期内，这些新的发展对特定的AI播放器造成了不确定性。例如，考虑到可能不需要最先进的芯片来取得进步，或者AI模型的筹码可能比以前所相信的要少的筹码可能更少。然而，无论这种新开发如何，扩展定律（更多的计算能力驱动力更好）仍然完好无损，这应该意味着即使模型变得更加有效，芯片需求也会继续下去。许多行业专家都提到了杰文斯悖论，该悖论指出，随着技术的提高提高效率，总体消费实际上可以上升而不是下降。
联想thinkagile VX系列的双DPU革命
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人工智能驱动的诊断：彻底改变医疗保健精准度
人工智能驱动的诊断代表了医疗保健领域的一项重大进步，解决了传统方法中长期存在的低效率和不准确性问题。通过利用尖端技术，医疗保健组织可以改善患者治疗效果、提高运营效率，并最终彻底改变医疗服务。随着这些技术的不断发展，人工智能在医疗保健诊断中的潜力将不断扩大，使精准医疗不再只是一种愿望，而成为现实。持续投资研发以及技术与医疗保健组织之间的战略伙伴关系将进一步为成功实施和将人工智能解决方案融入日常实践铺平道路。
弥合差距：人工智能代理如何彻底改变消费者获取去中心化金融的途径
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通过先进的技术彻底改变电网效率...
摘要 现代电网现在需要先进的解决方案来增加可再生能源、分布式能源资源和对可靠能源日益增长的需求等变化。提高电网效率对于提供可靠性、减少停电机会和提高配电网性能至关重要。实现这些挑战的一种有希望的方法是集成高级配电管理系统。它利用实时、预测分析和自动化来优化电网运营，并改进决策过程。本文对 ADMS 的集成进行了全面研究，通过更好的负载管理、停电管理和电压控制来提高电网效率。除了对所进行的模拟进行详尽介绍外，还深入研究了案例研究，以研究 ADMS 对电网能量损失、恢复时间和灵活性等主要性能指标的影响。结果将非常明显地反映出经济效率的提高，这将为在现代电网中全面使用 ADMS 提供重要论据。将 ADMS 集成到公用事业中可能是迈向智能、自适应和弹性电网的一步。