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深度学习和计算机的应用和效果评估
摘要。深度学习（DL）和计算机辅助设计（CAD）的组合为产品设计提供了新的可能性。如何有效地将DL技术集成到CAD系统中，以及如何确保生成的设计方案符合功能和美学要求都是研究人员需要解决的所有问题。在本文中，DL和CAD应用于产品设计和优化，构建了基于轻量级卷积神经网络（CNN）的产品图像特征检测模型，并通过实验评估和测试其实际应用效果。结果表明，本文提出的方法可以提高产品图像的质量，并应对角度变化带来的挑战。dl可以从大量数据中学习隐藏的设计规则和用户需求，从而帮助设计师创建更符合市场需求的产品。在产品设计中使用DL和CAD具有巨大的潜力和价值。
5天的自我赞助在线短期课程“触手...
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，致力于开发算法以学习和提高其在复制人类学习过程的特定任务的绩效。深度学习（DL）是ML的子场。ML和DL之间的主要区别是ML需要手动提取的特性或功能，而DL自动确定并提取与手头任务相关的功能。从这个意义上讲，DL是对ML的改进，因为它降低了人类的依赖性。该动手课程的模块-I主要关注数据：特征，统计和视觉分析，特征分析和减少以及机器学习模型：分类，回归，聚类和加强与实际动物使用现实世界中的实际动物相关的应用程序与理论概念相关联。此外，该模块还应处理卷积神经网络（CNN）。但是，模块II应专注于动手应用。
胰岛素抵抗之间的对应分析
标题：ECC =身体状况得分；年龄1 = 2-7岁；年龄2 =超过7岁； Normocersterolemia = 154.1- 268.4mg/dl;高胆固醇血症：高于268.4mg； Normotrigceridemia = 16.81-96.01mg/dl;高甘油三酸酯血症：高于96.01mg/dl；脂肪质量1 = 30-45％的体内脂肪；脂肪质量2 =高于45％的体内脂肪。
无噪用的隐私权分散学习
分散的学习（DL）启用与服务器的协作学习，而无需培训数据，可以使用户的设备留下。但是，DL中共享的模型仍然可用于推断培训数据。传统的防御措施，例如差异隐私和安全汇总在有效地保护DL中的用户隐私方面缺乏牺牲模型效用或效率。我们介绍了Shatter，这是一种新颖的DL方法，其中节点可以创建虚拟节点（VN S）代表他们传播其完整模型的块。这通过（i）防止攻击者从其他节点收集完整模型，以及（ii）隐藏产生给定模型块的原始节点的身份。从理论上讲，我们证明了破碎的收敛性，并提供了正式的分析，揭示了与在节点之间交换完整模型相比，Shatter如何降低攻击的效力。我们评估了与现有DL算法，异质数据集的融合和攻击弹性，并与三个Standard隐私攻击进行评估。我们的评估表明，破碎不仅使这些隐私攻击在每个节点运行16个VN时不可行，而且与标准DL相比，对模型实用程序产生了积极影响。总而言之，Shatter在保持模型的效用和效率的同时，增强了DL的隐私。
8在国内筛查血糖浓度...
抽象类型2糖尿病（T2DM）是家猫中常见的内分泌疾病。繁殖，性，超重，在一定程度上是发展T2DM的诱人因素。为证实这种疾病的最常见的实验室分析之一是血糖浓度。这项研究的目的是使用便携式血糖仪基于BCS，品种和性别来确定家猫的血糖浓度。研究样本是通过从131只家猫的边缘静脉中获取与样本标准相匹配的，列兰氏2小时后的131只家猫的血液样本，然后滴到Sinocare条上。结果表明，平均血糖浓度在正常范围内，总的（BCS≥3/5）的家猫（n = 43）为75.74 mg/dl，超重（BCS≥4/5）（BCS≥4/5）的家猫（n = 44）（n = 44）为78.23 mg/dl，obse（obese obse（bcse）39。 mg/dL, male (n=51) was 80.57 mg/dL, female (n=80) was 81.69 mg/dL, Mixed Breed (n= 119) was 81.03 mg/dL, Angora (n=5) was 84.20 mg/dL, Persian (n=6) was 81.50 mg/dL and Ragdoll (n=1) was 92 mg/dL.皮尔逊相关性显示BC（r = 0.403; p = 0.000）与家猫的血糖浓度具有中等，正且显着的相关性。同时，肯德尔（Kendall）的tau相关性的结果表明，品种（p = 0.740）和性别（p = 0.555）与家猫的血糖浓度无关。关键字：身体状况评分，品种，性，家猫，血糖浓度：09-01-2023修订：接受：19-03-2023接受：28-04-2023简介
卡塔尔的单个中心体验
定义糖尿病前期的标准不是均匀的。不同组织发布的准则之间的定义和筛选标准有所不同，从而估计了患病率可能会因彼此而异。例如，世界卫生组织（WHO）使用两个特定参数将糖尿病前期定义为中等高血糖的状态，如以下1）IFG定义为空腹血浆葡萄糖（FPG）6.1-6.9 mmol/l（110 to125 mg/dl，2）igt os l（110 to125 mg/dl，2）摄入75 g口服葡萄糖负荷或基于2小时口服葡萄糖耐量测试（OGTT）的两者组合后，mg/dl）[5]。然而，美国糖尿病协会（ADA）的IGT阈值相似（140-200 mg/dl），但IFG（100 125mg/dl）的阈值较低，并且具有基于5.7％至6.4％％的5.7％至6.4％for the Perdediales的6.4％[6％的6.4％[6]的额外血红蛋白A1C（HBA1C）的额外阈值。
截至 2020 年日本监管部门批准的基于深度学习/机器学习的医疗器械：系统评价
机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在改变世界并重塑医学领域。因此，我们进行了系统评价，以确定日本（国际监管协调的主要利益相关者）监管批准的基于 ML/DL 的医疗器械的现状。医疗器械的信息来自日本医疗设备促进协会的搜索服务。医疗器械中 ML/DL 方法的使用通过公开声明进行确认，当公开声明不足以确认时，则通过电子邮件联系营销授权持有人。在发现的 114,150 台医疗器械中，有 11 台是监管机构批准的基于 ML/DL 的医疗器械软件，其中 6 种产品（54.5%）与放射学有关，5 种产品（45.5%）与胃肠病学有关。国内的基于 ML/DL 的医疗器械软件大多与日本常见的健康检查有关。我们的审查有助于了解全球概况，从而促进国际竞争力和进一步的定制进步。
将中国降水预测的物理因素与图形神经网络
最近，深度学习（DL）技术的指数增长，这是一种数据驱动的方法，在气象和气候预测和预测中已被证明是成功的（例如Bi等，2022; Ham等，2019; Liu et al。与NWP相比，DL模型没有明确包含大气动力学，这可能会影响其性能和应用前景（Reichstein等，2019）。值得注意的是，DL模型可能会在严重降雨事件的预测中遇到困难。有条件生成模型的使用是改善大降雨预测的有效方法，尤其是在现象中（Hess等，2022； Ravuri等，2021； Zhang等，2023）。此外，DL模型可能不符合重要的物理耦合（Han等，2020）和阻碍沉淀的预测。在这种情况下，物理先验告知的DL模型可能证明是有益的（Karniadakis等，2021； Kashinath等，2021）。
基于磁共振成像的深度学习成像生物标志物，用于预测急性缺血性中风后的功能结果
目的：临床风险评分对于预测中风患者的预后至关重要。深度学习 (DL) 技术的进步为使用磁共振 (MR) 图像开发预测应用程序提供了机会。我们旨在开发一种基于 MR 的 DL 成像生物标志物，用于预测急性缺血性中风 (AIS) 的预后，并评估其对当前风险评分的额外益处。方法：本研究包括 3338 名 AIS 患者。我们使用深度神经网络架构在 MR 图像和放射组学上训练了一个 DL 模型，以预测中风后三个月的不良功能结果。DL 模型生成了一个 DL 分数，作为 DL 成像生物标志物。我们将该生物标志物的预测性能与保留测试集上的五个风险评分进行了比较。此外，我们评估了将影像生物标志物纳入风险评分是否能提高预测性能。结果：DL 影像生物标志物的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 为 0.788。所研究的五个风险评分的 AUC 分别为 0.789、0.793、0.804、0.810 和 0.826。影像生物标志物的预测性能与四个风险评分相当，但不如一个 (p = 0.038)。将影像生物标志物添加到风险评分中，AUC（p 值）分别提高至 0.831 (0.003)、0.825 (0.001)、0.834 (0.003)、0.836 (0.003) 和 0.839 (0.177)。净重新分类改进和综合判别改进指数也显示出显着改善（所有 p < 0.001）。结论：使用 DL 技术创建基于 MR 的影像生物标志物是可行的，并提高了当前风险评分的预测能力。