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深度振荡神经网络
摘要 — 我们提出了一种新颖的、受大脑启发的深度神经网络模型，即深度振荡神经网络 (DONN)。像循环神经网络这样的深度神经网络确实具有序列处理能力，但网络的内部状态并非设计为表现出类似大脑的振荡活动。出于这种动机，DONN 被设计为具有振荡内部动力学。DONN 的神经元要么是非线性神经振荡器，要么是具有 S 形或 ReLU 激活的传统神经元。该模型中使用的神经振荡器是 Hopf 振荡器，其动态在复杂域中描述。输入可以以三种可能的模式呈现给神经振荡器。S 形和 ReLU 神经元也使用复值扩展。所有权重阶段也是复值的。训练遵循权重变化的一般原理，通过最小化输出误差，因此与复杂反向传播总体相似。还提出了一种将 DONN 推广到卷积网络的方法，即振荡卷积神经网络。所提出的两个振荡网络已应用于信号和图像/视频处理中的各种基准问题。所提出的模型的性能与同一数据集上公布的结果相当或优于公布的结果。
通过数据增强和
摘要：本研究论文全面介绍了使用先进图像处理和深度学习技术开发和评估脑肿瘤分类模型的研究。本研究的主要目标是利用原始数据集和增强数据集创建一个准确而强大的系统，用于区分脑肿瘤和正常脑图像。该研究以改善医学诊断为重点，旨在利用最先进的机器学习方法来提高脑肿瘤检测的性能。模型流程包括各种图像预处理步骤，包括裁剪、调整大小、去噪和规范化，然后使用 DenseNet121 架构进行特征提取，并使用 S 形激活进行分类。数据集被精心划分为训练、验证和测试集，重点是实现高召回率、精确度、F1 分数和准确度作为主要研究目标。结果表明，该模型取得了令人印象深刻的表现，训练召回率为 92.87%，精确率为 93.82%，F1 得分为 93.15%，准确率为 94.83%。这些发现凸显了深度学习和数据增强在增强脑肿瘤检测系统方面的潜力，支持了该研究的核心目标，即推动医学图像分析在临床应用中的发展。
小肠的肉瘤类癌
案例表现，一名50多岁的男人患有四肢际病史，这是由于汽车事故和慢性便秘，腹泻，下腹痛，恶心和呕吐。CT扫描显示乙状结肠炎和8厘米（最大维度）左下象限小肠质量。剖腹手术显示出完全切除的肠壁中的jejunum质量。对试样的总检查显示了肠壁内柔软的大型乳脂状肿瘤（图1A – C）。显微镜下，样品揭示了由纺锤体细胞实心板组成的侵入性肿瘤（图1D）。纺锤体细胞具有适量的嗜酸性细胞质，过度骨质，卵形对细长核，有些具有突出的核仁。有丝分裂活性是轻快的，具有非典型有丝分裂数字。存在局灶性坏死和出血。免疫染色表明肿瘤细胞的阳性是阳性的AE1/AE3，Vimentin，Ema（焦点）和CAM5.2（焦点）（图2），而CD117，DOG1，CD34，S100，S100，SMA，Desmin，desmin，ck7和ck20（未显示）（未显示）。KI-67增殖指数高达50–60％。 总体发现支持了与小肠的肉眼癌癌相一致的杂质纺锤体肿瘤。KI-67增殖指数高达50–60％。总体发现支持了与小肠的肉眼癌癌相一致的杂质纺锤体肿瘤。
人工智能教科书
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh（非线性） 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63
使用基于 CNN 的深度神经网络从 MR 图像预测脑肿瘤图像
在当今时代，通过查看大量磁共振成像 (MRI) 图像来亲自发现脑肿瘤是一个既极其耗时又容易出错的过程。它可能会阻止患者接受适当的医疗治疗。同样，由于涉及大量图像数据集，完成这项工作可能需要大量时间。由于正常组织和构成脑肿瘤的细胞之间存在惊人的视觉相似性，因此分割肿瘤区域的过程可能是一项艰巨的任务。因此，拥有一个极其准确的自动肿瘤检测系统是绝对必要的。在本文中，我们使用卷积神经网络 (CNN)、经典分类器和深度学习 (DL) 实现了一个在 2D MRI 扫描中自动检测和分割脑肿瘤的系统。为了充分训练算法，我们收集了大量具有各种肿瘤大小、位置、形式和图像强度的 MRI 图片。这项研究已使用支持向量机 (SVM) 分类器和几种不同的激活方法（softmax、RMSProp、sigmoid）进行了双重检查。由于“Python”是一种快速高效的编程语言，我们使用“TensorFlow”和“Keras”来开发我们提出的解决方案。在我们的工作过程中，CNN 能够达到 99.83% 的准确率，这优于迄今为止取得的结果。我们基于 CNN 的模型将帮助医疗专业人员在 MRI 扫描中准确检测脑肿瘤，这将显著提高患者的治疗率。
一种预测质子短期降解行为的人工智能解决方案交换膜燃料电池
摘要：阳极死区（DEA）和阳极再循环操作通常用于提高汽车质子交换膜（PEM）燃料电池的氢气利用率。由于阳极中的氮交叉和液态水积聚，电池性能会随着时间的推移而下降。高效预测PEM燃料电池的短期降解行为具有重要意义。在本文中，我们提出了一种基于多元多项式回归（MPR）和人工神经网络（ANN）的数据驱动降解预测方法。该方法首先预测电池性能的初始值，然后预测电池性能随时间的变化以描述PEM燃料电池的降解行为。使用PEM燃料电池在DEA和阳极再循环模式下的两种降解数据案例来训练模型并证明所提方法的有效性。结果表明，该方法预测的平均相对误差比仅使用ANN或MPR预测的平均相对误差小得多。两隐层ANN的预测性能明显优于单隐层ANN。使用S形激活函数预测的性能曲线比使用整流线性单元（ReLU）激活函数预测的性能曲线更平滑，更逼真。
Aetna 国际 PPO 计划摘要 2022
常规儿童体检 免费 免费 扣除免赔额后的 30% 出生后 12 个月内进行 7 次检查，出生后 22 个月内进行 3 次检查，出生后 3 年内进行 3 次检查，此后每 12 个月检查 1 次，直到 22 岁（包括免疫接种） 常规成人体检 1,000 美元以内免费 免费 扣除免赔额后的 30% 每年最高金额（包括免疫接种、X 光和实验室检查） 22 岁以上和 -65 岁的成人：12 个月检查 1 次 65 岁以上的成人：12 个月检查 1 次，包括免疫接种 常规妇科检查 免费 免费 扣除免赔额后的 30% 包括每年 1 次检查和子宫颈抹片检查 乳房 X 光检查 免费 免费 扣除免赔额后的 30% （每个日历年无限制检查） 直肠指检 (DRE) 免费 免费 扣除免赔额后支付 30% （每个日历年无限制检查） 癌症筛查 免费 免费 免费 扣除免赔额后支付 30% 包括每 5 年进行 1 次乙状结肠屈曲检查和双重钡剂造影；45 岁以上每 10 年进行 1 次结肠镜检查 常规听力检查 免费 免费 免费 扣除免赔额后支付 30%
使用 2D CNN 检测早期阿尔茨海默病
摘要 目标 为了在计算资源的获取方面公平地采用医学人工智能 (AI) 算法，所提出的方法基于二维 (2D) 卷积神经网络 (CNN)，该方法可以更快、更便宜、更准确地检测早期阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI)，而无需使用大型训练数据集或昂贵的高性能计算 (HPC) 基础设施。方法 所提出的模型使用标准化的阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 数据集，并使用 Brain Extraction Tool V.2 方法进行额外的头骨剥离。2D CNN 架构基于 LeNet-5，使用了 Leaky Rectified Linear Unit 激活函数和 Sigmoid 函数，并在每个卷积层之后添加了批量归一化以稳定学习过程。通过手动调整所有超参数对模型进行了优化。结果 从准确率、召回率、精确率和 f1 分数方面对模型进行了评估。结果表明，该模型预测 MCI 的准确率为 0.735，通过了 0.521 的随机猜测基线，预测 AD 的准确率为 0.837，通过了 0.536 的随机猜测基线。讨论 所提出的方法可以帮助临床医生在 AD 和 MCI 的早期诊断中具有足够高的准确率，基于相对较小的数据集，并且不需要 HPC 基础设施。这种方法可以减轻差异并实现医疗算法采用的公平性。结论 医疗 AI 算法不应只关注准确性，还应评估它们如何影响差异并在采用过程中实现公平性。
深度学习的进步经历了Surgi
Aspart等人2022腹腔镜CNN 122,470仪器AUROC：0.9107; （18）胆囊切除术图像识别特异性66.15％； and sensitivity: 95% Cheng et al 2022 Laparoscopic CNN 156,584 Surgicalphase Accuracy: 91% (19) cholecystectomy images recognition Kitaguchi et al 2022 Transanaltotal CNN 42 Surgicalphase Accuracy: 93.2% (20) mesorectal images recognition excision Kitaguchi et al 2020 Laparoscopic CNN 71手术晶法精度：91.9％（21）sigmoid case识别切除Twinanda etal 2019胆囊切除术CNN和290个手术时间N.A.（23）和胃LSTM病例预测旁路网络Bodenstedt et al 2019腹腔镜复发3,800手术时间平均平均（24）CNN框架预测错误的干预措施：37％的各种型号IGAKI IGAKI IGAKI IGAKI et al 2022 AT 2022总Mesorecorcal CNN 600 Safe CNN 600 SAFICAZ SUED KUM KUM KUM KUM SERGITIC 4.（25）ICKITION 4（25）ICKITION 4（25）ICKITION 4（25）（25）（25）（25）（25） 2021机器人辅助CNN 630安全手术N.A.（26）胃切除术图像导航Moglia等2022 VirtualSimulator CNN 176手术精确度：机器人辅助医学教育手术学生Zheng等2022 Box Trainer长期/ 30个手术精确度> 80％（27）用于Laparoscic Suttry Nuet neturn Neturn Neturn Neturn Neturn Necury Surgery Nebrent 30
爱尔兰生命科学 - 乔治·詹姆斯有限公司
AGI Therapeutics Plc. Airmid Health Group Ltd. Allergy Standards Group Altascience Argutus Medical Ltd. Ardmac Automsoft Barclay Crop Protection Berand Ltd. BiancaMed Ltd. Bimeda Biosensia Brentech Data Systems Carl Stuart Limited (Lab Unlimited) Catalent Pharma Solutions Cellix Ltd. Celtic Catalysts Ltd. Centric Health Clinical Trial Endpoint Ltd. Colorman (Ireland) Ltd. Creme dabl® Dakota Packaging Ltd. DMF Systems DPS Engineering & Construction Ltd. Enzolve Technologies Ltd. Fannin Healthcare Faulkner Packaging Foran Chemicals Ltd. Haptica Ltd. Helix Health Ltd. Hibernia College Ltd. ICON Research Identigen Ltd. IMEC Technologies IMS Maxims Interactive Services Ltd. Intuition Ircona Java Clinical Research Ltd. John Sisk & Son Ltd. Kenilworth Products Ltd. Life Scientific Ltd. Lincor Solutions Ltd. Meditec Medical Ltd. Mercury Engineering Merrion Pharmaceuticals Ireland Ltd. Multiprint Labels Newport Pharmaceuticals Ltd. Ocuco Ltd. Oneview Opsona Therapeutics Ltd. Orbis Information Systems Ltd. Ove Arup & Partners Ireland, T/A Arup Pharmatrin Ltd. PMI Software Ltd. Pressco Ltd. Prodieco Pharmaceutical Components Protectas Health Ltd. Real Regulatory Ltd. Realtime Technologies Ltd. Reconcile Engineering Rice Steele Manufacturing Ltd. S3 Group Ltd. Sealpack Ltd. Sensormind Sigmoid Pharma Ltd. Sláinte Technologies Sona Nutrition Ltd. Sota Orthopaedics The Perigord Group Trulife Ltd. Two-Ten Health Ltd. Valentia Technologies Ltd. Vasorum