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基于深度学习的脑电图自我诱导情绪识别
从脑电图 (EEG) 信号中识别情绪需要准确高效的信号处理和特征提取。深度学习技术已经能够自动提取原始 EEG 信号特征，从而更准确地对情绪进行分类。尽管取得了这些进展，但尚未研究从 EEG 信号（尤其是在回忆特定记忆或想象情绪情境时记录的 EEG 信号）中进行情绪分类。此外，使用深度神经网络进行高密度 EEG 信号分类面临着计算复杂度高、通道冗余和准确度低等挑战。为了解决这些问题，我们评估了使用简单的通道选择方法对基于深度学习的自诱情绪进行分类的效果。实验表明，基于信号统计数据选择关键通道可以在不降低分类准确度的情况下将计算复杂度降低 89%。准确率最高的通道选择方法是基于峰度的方法，其对效价和唤醒量表的准确率分别达到 79.03% 和 79.36%。实验结果表明，尽管所提出的框架使用的通道较少，但其性能优于传统方法。我们提出的方法有利于在实际应用中有效利用 EEG 信号。
更深入地了解微生物的奥秘
MiSeq i100 系列为各个层次的用户带来了测序功能。系统设计、测序化学和数据分析集成方面的进步提供了操作简便、速度快和经过验证的准确性。作为端到端 NGS 解决方案的一部分，MiSeq i100 系列可为影响传染病和微生物学的各种应用提供当日结果。无论是追踪疫情、分类新型微生物还是研究微生物组，MiSeq i100 的简便性都能让您自信而确定地进行测序。
R.Helen博士，我，博士学位
和使用卷积神经网络的新鲜度检测”第4届机器智能和信号处理国际会议，3月12日至2022年14日。t.T.Thenmozhi R.Helen，“一种改进的方法，用于通过机器学习提取特征并分类运动图像eeg信号”，国际自动化，信号处理，仪器和控制的国际会议（ICASIC- 2020），2020年2月在Vellore技术研究所，Vellore Institute of Technology Institute 14。R.Abirami Shrinitha，R.Helen博士，FPGA MRI图像和肿瘤的实现R.Abirami Shrinitha，R.Helen博士，FPGA MRI图像和肿瘤的实现
嵌入式系统上心脏病机器学习分类的分析
摘要 — 心脏病已成为全球主要的健康问题，影响着全球数百万人。这种情况在医疗设施有限的发展中国家尤为严重。这种医疗保健障碍导致心脏病死亡率增加。早期诊断心血管疾病可以挽救生命。然而，个人医疗级设备价格昂贵，对于生活在这些地区的人们来说并不容易获得。以可承受的价格向这些社区提供同等水平的医疗服务非常重要。我们的研究旨在调查机器学习模型在低成本嵌入式系统上的性能。本研究将评估该模型在诊断心血管疾病方面的准确性、运行时间和整体性能。结果将帮助我们确定在低成本嵌入式系统中使用机器学习模型对心血管疾病进行分类的可行性。选定的机器学习模型已经过训练、修改并编译到嵌入式系统中。该模型根据预处理的输入数据返回分类结果。收集了多个指标来衡量模型和嵌入式系统的性能。初步结果很有希望，准确度与原始模型相似。如果这些结果在多次试验中得到证实，那么预计嵌入式系统上用于分类心血管疾病的机器学习模型将具有实用性，有助于向发展中国家提供负担得起的医疗服务。索引词——神经网络、机器学习、诊断、心电图
基于工业反馈
数字双胞胎范式是一项非常有前途的技术，可以应用于各种领域和应用程序。但是，它缺少用于分类和定义用例的统一框架。本文的目标是解决确定的差距。使用现场研究和自下而上的方法，它旨在对工业数字双胞胎的各种用途进行分类，以帮助正式化概念并合理地通过一系列工业领域的采用。该研究是基于采用基本理论原理从各种垂直领域收集用例的迭代过程。提取，合成，分组和抽象的使用情况方案，以开发可操作的用例分类框架。本文介绍了由此产生的分类法，并通过详细说明实际工业用例（包括其价值主张和应用领域）来说明它。对用例的收集，分类和分析导致对数字双胞胎学术和工业定义中提出的共同方面进行了研究。的目标是将这些方面结合在一起，成为务实而统一的定义，未来工业联盟（AIF）委员会汇聚在一起。这项工作的主要贡献包括从共同的工业和学术角度提出提议，（i）第一个独立于领域的数字双胞胎用例的系统收集，（ii）分析和分类数字双胞胎用例及其需求的综合框架，以及（iii）对工业数字化的共识，以贡献这种结构性的构图和标准化，以实现这种结构化和标准化。
在6G无单元的无线网络中进行调制分类的分布式深度学习
摘要 - 在第六代（6G）技术的发展中，无单元网络的出现呈现出范式的变化，彻底改变了分布式访问点协作的密集部署网络中的用户体验。但是，智能机制的整合对于优化这些6G无细胞网络的效率，可伸缩性和适应性至关重要。一个旨在优化频谱使用情况的应用程序是自动调制分类（AMC），这是用于分类和动态调整调制方案的重要组成部分。本文探讨了无细胞网络中AMC的不同分布解决方案，以解决两种实际方法的训练，计算复杂性和准确性。第一种方法解决了由于隐私问题或领先的限制而导致信号共享不可行的情况。我们的发现表明，保持可比较的准确性是可以实现的，但随着计算需求的增加。第二种方法考虑了中央模型和多个分离模型，将调制分类。该混合模型通过信号组合利用多样性增益，并需要同步和信号共享。混合模型表现出卓越的性能，并在同等的总计算负载下提高了准确性2.5％。值得注意的是，混合模型在多个设备上分配了计算负载，从而导致单个计算负载较低。索引术语 - 无细胞，自动调制分类，分布式处理，网络体系结构，深度学习
重新思考内部语音解码的方法和算法——并使其可重复
摘要：本研究重点关注使用非侵入性方法（例如脑电图 (EEG)）自动解码内部语音。虽然内部语音已成为哲学和心理学半个世纪以来的研究课题，但最近人们尝试使用各种脑机接口解码非语音口语单词。尽管在某些情况下报告了良好的准确率（二元任务高达 90%），但结果通常略高于偶然水平（元音约为 20%）。现有工作的主要缺点是可重复性以及数据和代码的可用性。在这项工作中，我们研究了各种方法（使用深度学习和标准分类器）在公开的 EEG 数据集上检测元音和单词。这项工作的主要贡献在于其广泛的实验和分析。我们分析了（1）9 主题相关与主题无关的方法，（2）不同预处理步骤 10 （独立成分分析 (ICA)、下采样和滤波）的效果，以及（3）词分类 11 （我们在此实现了最佳性能）。总体而言，使用我们提出的 13 iSpeech-卷积神经网络 (CNN) 架构和预处理方法（无需 14 下采样），我们在对 5 个元音进行分类时实现了 35.20% 的性能准确率，在对 6 个单词进行分类时实现了 29.21% 的性能准确率。我们的所有代码和处理后的数据都是公开的，以确保可重复性。15 因此，这项工作有助于更深入地理解和重复内部语音检测领域的实验。17
MRI 图像中脑肿瘤分类的综述
摘要：由于脑肿瘤在人们生活中的重要性，使用机器学习技术对其进行分类已成为必不可少的。正确而快速的诊断是降低死亡率的关键，死亡率最近大幅上升。CT扫描和MRI成像等可用技术如今被广泛使用，后者更为常见，因为它可以从不同角度为脑组织提供高分辨率图像。手动确定正确的脑肿瘤类型需要对脑部疾病有深入了解的专家。此外，对于大量图像来说，这既耗时又乏味。此外，人为错误是可能的，因此误检可能导致错误的程序和治疗。因此，科学家和研究人员介绍了不同的方法来自动有效地对肿瘤类型进行分类，而无需人类知识。本文回顾了这些方法，其中包括传统的机器学习算法（ML）。这些算法可以分为两个主要部分，即监督和无监督。使用最多且达到高精度的算法是SVM，KNN和ANN。一方面，如今通过扩大该领域的可用数据并开发新的基于 ANN 的技术（称为深度学习），脑肿瘤分类的性能得到了提升。本文还回顾了可用于特征提取和分类的这类技术。关键词：MRI 图像、分类、机器学习、KNN、SVM。 ___________________________________________________________________________
Con4m：上下文感知一致性学习框架...
时间序列分类 (TSC) 包含两种设置：对整个序列进行分类或对分段子序列进行分类。分段 TSC 的原始时间序列通常包含多个类，每个类的持续时间各不相同 (MVD)。因此，MVD 的特性对分段 TSC 提出了独特的挑战，但在现有研究中却很大程度上被忽视了。具体而言，在 MVD 中要分类的连续实例 (段) 之间存在自然的时间依赖性。然而，主流 TSC 模型依赖于独立同分布 (iid) 的假设，专注于独立地对每个段进行建模。此外，具有不同专业知识的注释者可能会提供不一致的边界标签，导致无噪声 TSC 模型的性能不稳定。为了应对这些挑战，我们首先正式证明有价值的上下文信息可以增强分类实例的判别能力。利用 MVD 在数据和标签层面的上下文先验，我们提出了一种新颖的一致性学习框架 Con4m ，该框架有效地利用了更有利于区分分段 TSC 任务中连续片段的上下文信息，同时协调了不一致的边界标签以进行训练。在多个数据集上进行的大量实验验证了 Con4m 在处理 MVD 上的分段 TSC 任务方面的有效性。源代码可在 https://github.com/MrNobodyCali/Con4m 获得。
具有多模型纹理特征的基于最不的平方支持矢量机器脑肿瘤分类系统
放射科医生面对通过MRI图像分析进行分类的复杂任务时，面临着巨大的挑战。我们即将出版的手稿介绍了一种创新且高度效果的方法，该方法将最小二乘支持向量机（LS-SVM）的能力与从T1-Weighted MR MR图像中提取的多尺度形态纹理特征（MMTF）一起得出。我们的方法论对涵盖139例病例的大量数据集进行了细致的评估，其中包括119例异常肿瘤和20例正常脑图像。我们取得的成果无非是非凡的。我们的基于LS-SVM的方法极优于竞争分类器，以98.97％的出色准确率证明其优势。这比替代方法的3.97％改善了3.97％，伴随着明显的2.48％的敏感性增强，特异性提高了10％。这些结果最终超越了传统分类器，例如支持向量机（SVM），径向基函数（RBF）和人工神经网络（ANN），就分类精度而言。我们模型在脑肿瘤诊断领域的出色表现在该领域中取决于向前迈出的实质性飞跃，并承诺使用MRI成像技术为放射学家和医疗保健专业人员提供更精确，更可靠的工具，以识别和分类脑肿瘤。