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癌症成像中可解释AI的工具箱
人工智能在使用医疗图像的医疗保健任务上表现出了有希望的表现。但是，有必要了解法律，道德和故障排除目的的AI模型的决策过程。本文档概述了可解释性工具箱的开发，该工具箱旨在提高手工制作的放射组学和医学成像中深度学习解决方案的透明度。对于手工制作的放射线学，该工具箱提供了用于生成Shapley添加说明，局部解释的模型 - 不合Snostic解释以及适用于任何机器学习模型的表征反事实的工具。为了深入学习，该工具箱提供了为2D和3D分类模型创建归因地图的功能，以及生成反事实图像说明的说明性示例。此外，工具箱还扩展了反事实框架以结合层的相关性传播，从而允许将临床变量纳入决策。最后，该文档展示了一个使用Python和简化构建的示例平台，该平台旨在在临床背景下验证这些解释，从而评估其在决策过程中的可用性和价值。可解释性工具箱可在以下链接中获得：https：//github.com/zohaibs1995/radiomics_explainables_toolbox。
一种混合词法语义方法，用于窃探测杠杆式变压器嵌入，词汇指纹和算法比较
摘要 - 平词检测通常依赖于词汇相似性度量，这些度量无法识别语义相似但词汇不同的释义。为了解决这个问题，我们提出了一种混合方法，将词汇指纹（通过滚动哈希和奖励）与来自基于变压器的模型得出的语义嵌入在一起。我们计算词汇和语义相似性得分，然后使用分类模型组合它们。在这项工作中，我们还比较了多个分类算法 - 逻辑回归，随机森林和XGBoost，以选择最终系统的表现最佳分类器。此外，我们分析了每种算法组件的复杂性，包括滚动哈希，奖励和语义嵌入生成。在Quora问题对的子集上进行的实验数据集表明，我们的混合方法超过了单方法基准。交互式的精简应用显示了实时参数调整，并突出了系统的鲁棒性。这项工作说明了将表面水平的词汇模式和深层语义关系团结起来，为窃的检测提供了一种更全面，更可靠的方法。索引术语 - 平式检测，词汇指纹识别，销售嵌入，变压器模型，混合方法，综合性分析。
利用深度学习和用户互动的...
1计算机工程系1银橡树大学，艾哈迈达巴德，印度摘要：文化遗产保护对于学习历史和维护我们的身份至关重要。但是，使用传统方法进行遗产现场识别和认可经常需要手动检查和专业知识，这可能是资源和时间密集的。为了自动化遗产识别的过程，本研究提出了一种新颖而创意的解决方案，将深度学习技术与直观的互动相结合。使用历史和建筑意义上的七个图片，使用VGG16模型训练该系统，VGG16模型是通过转移学习改进的卷积神经网络（CNN）的一种形式。Pygoogle-image Python库用于收集这些图片。结果是一个在简化平台上开发的交互式，用户友好的应用程序。潜在的遗产网站可以由用户上传照片，算法可以很高的精度识别它们。此方法使保护工具更广泛地可用，同时还可以简化历史识别程序。支持文化保护计划，并使包括遗产经理，城市规划师和政策制定者在内的利益相关者受益，它减少了对常规技术的依赖。这项将最先进的深度学习方法与用户输入相结合的技术是可持续性和文化遗产保护的主要进步。索引术语 - 深度学习，卷积神经网络，机器学习，图像识别
革命性的心脏护理：探索企业家生态系统与3D深度学习之间的协同作用，以增强心脏成像
摘要：这项研究研究了在医疗技术领域内企业家生态系统和3d 11深度学习技术相结合的变革潜力。具体来说，我们将12重点放在使用Yolov5深度学习模型的心脏成像上，以提高诊断13精度。利用开源和3D心脏MRI数据集，我们的研究深入研究了14个生态系统如何加快15个心脏成像中3D深度学习（3D深度学习）的开发和实施。我们引入了一种交互式应用程序，即“ AI驱动的3D心脏成像应用程序”，使用简化框架开发了16，该框架的精度约为96.4％。这一进步17 17强调了当企业家生态系统鼓励18种AI方法的整合时，Medtech领域内的创新潜力。它不仅吸引了投资，还可以促进技能发展。此外，我们的19项研究阐明了这种技术进步对决策的影响，强调了对企业家生态系统的20种强大支持，以促进未来的医疗技术创新。这项研究21强调了AI整合在医疗保健中的变革性影响，但它也强调了对22种全面研究，跨学科合作和自适应决策的必要性，以与快速的23技术发展保持同步。26通过将3D深度学习技术整合到企业家生态系统中，这项24项研究阐明了革新心脏护理的途径，为医疗技术提供实用见解25企业家，医疗保健专业人员和政策制定者，以指导他们的决策过程。
使用RL -IJRPR
语言障碍已经挑战了人类的交流数百年来，推动了对有效翻译解决方案桥梁语言鸿沟的持久追求。随着时间的流逝，已经出现了各种方法来解决语言差异的复杂性，从而使跨文化的流体相互作用更多。在当今相互联系的世界中，关键信息和信息通常以各种官方语言传达，具体取决于国家。这种多样性在丰富的同时，可能会阻碍旅行者和专业人士，他们可能很难理解和行动重要的信息，而无需熟练当地语言。传统工具，例如口袋字典和在线翻译服务，提供了一些支持，但通常缺乏实时响应能力和上下文敏感精度所需的细微理解。随着全球化的增长，对高质量，实时翻译的需求变得更加紧迫。这个项目，具有自适应增强学习的实时语言翻译器，介绍了一个突破性解决方案：一个基于Web的应用程序，将实时翻译功能与增强学习结合在一起，以根据用户反馈来提高翻译质量。使用简洁的交互式界面构建，该应用程序利用Google翻译API进行准确的语言翻译，同时实现了Q学习算法，该算法会随着时间的推移适应并增强其性能。通过此系统，用户可以选择源和目标语言，输入文本进行翻译，并接收即时，高质量的翻译输出。机器翻译（MT）是将文本从一种语言转换为另一种语言的过程，随着深度学习模型（例如sequence-tosequence（SEQ2SEQ）和Transformer模型）的进步，已经显着发展。及其编码器模型的Seq2Seq模型将输入句子转换为生成目标语言翻译的上下文向量。与此同时，在“注意就是您需要的全部”中引入的变压器模型（Vaswani等，2017），使用自我注意的机制来指出相关的句子组件，从而大大提高了翻译质量。在此项目中，增强学习（RL）用于通过创建一个自适应反馈循环来增强MT过程，该反馈环将转换为用户需求量。转换模型在此设置中充当“代理”，根据用户评分做出翻译决策并接收反馈或“奖励”。通过QLearning算法处理的此反馈使该模型能够更新其策略，并完善未来翻译以最大程度地提高用户满意度。随着用户的审查和评估翻译，系统将学习输出的输出最佳的用户满意度，个性化体验并随着时间的推移提高整体准确性。这种高级机器翻译和自适应学习的独特混合物不仅增强了翻译质量，而且还创建了一个以用户为中心的工具，该工具对个人偏好有反应，提供了一种无缝，直观的体验。通过MT和RL的这种创新融合，该项目旨在重新定义跨语言交流，创建智能的自适应翻译系统，从而弥合语言差距并增强全球互动。