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初步交流 神经网络与机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ
初步交流 神经网络和机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ 摘要：人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括复杂的机器人技术、计算机视觉和分类任务。它们旨在模仿人类大脑高度复杂、非线性和并行的计算能力。就像大脑中的神经元一样，人工神经网络可以组织起来执行快速而具体的计算，例如感知和运动控制。从生物神经网络的行为及其学习和自适应能力中汲取灵感，这些技术对应物已被开发出来以模拟生物系统的特性。本文主要集中在两个领域。首先，它探索了使用人工神经网络对健康个体进行图像识别的近似方法。其次，它研究了与影响全球人口的常见肾脏疾病相关的肾脏疾病的识别。具体来说，本文研究了多囊肾病、肾囊肿和肾癌。最终目标是利用机器学习算法通过分析各种样本来帮助诊断肾脏疾病。 关键词：图像识别；医学诊断；神经网络 1 引言 神经网络的灵感来源于信息处理的生物过程，特别是神经系统中观察到的过程，其中基本单位是神经元或神经细胞（如图 1 所示）。神经元是神经组织（包括大脑）的基本功能组成部分。它由细胞体（也称为胞体）组成，细胞核就藏在细胞体里。从细胞体延伸出来的是无数的纤维，称为树突，在细胞周围形成复杂的网络状结构，还有一条细长的纤维，称为轴突。轴突可以延伸很长的距离，通常可达一厘米，在极端情况下甚至可以达到一米。此外，轴突分支成结构和子结构，与其他神经元的树突和细胞体建立连接。神经元之间的这些互连连接点称为突触 [1]。每个神经元都会与其他神经元形成突触，突触的数量从几十到几十万不等。一般来说，当神经元处于静止状态时，它会接收通过树突从其他神经元传输的电化学脉冲形式的信号。
量子物理学中的新维度
在2003年，斯托贾诺维奇（Stojanović）正在研究荷兰图恩霍芬（Tu Eindhoven）有机半神导管中电荷的运输。目的是为例如开发“塑料电子”。尤其是廉价的太阳能电池。“但后来我对另一个领域感兴趣”，Stojanovi’c说。他搬到了美国的卡内基·梅隆大学，该大学在计算机科学研究中尤其强大。结果，Stojanovi´c现在正在在一个物理领域进行重新搜索，这对于未来的数据处理至关重要：量子物理学。他的研究专注于所谓的“超流体”。这些流体存在于极低的温度下，并且由于量子物理学而显示出奇异的特性。例如，旋转容器中的超氟不会用容器旋转。，但这仍然与量子计算机无关。
健康益处和发酵食品的风险 - Pimento倡议
Smilly Todorovic 1 , Asli Aquirer Hayriye S. Harsa 13 , Joseph 14 , Christèle Humblot 15 , Karakaş-Budak 19 , Karakayay's Ceb 20 , Baltasar Mayo 29 , Skol Mojsova 30 , 38 , Isabelle Savari-Auzeloux 39 , Clarissa Schwab 40 , Jeadran Malago-Rojas 47，Seppo Salmine 48，Juana Fries 49，Christophe Chassard 39和Guy Vergers