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通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
网络在人工智能与深度...中的应用
给定输入数据（表示为由其特征响应定义的 d 维空间中的点的集合（在此示例中为 2D），通过将整个训练集发送到树中并优化分割节点的参数来优化所选的能量函数，从而训练决策树。
策略更新2024：B2B深水潜水 - 用于下载
资料来源：截至2024年2月的欧洲人市场规模2023年，国际预测，基于实际和估计值的价值；固定汇率。时尚数据包括服装和鞋类，行李和行李，珠宝和手表。欧洲的数据（不包括俄罗斯）包括营业税
一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。
想象力 - 提出深入的代理 - ...
想象力，基于模型的推理和决策的神经基础对神经科学产生了很大的兴趣[5-7]；在认知水平上，在动物和人类学习中已经假设并证明了模型学习和心理模拟[8-11]。其在基于人工模型的代理中的成功部署迄今已仅限于可用的确切过渡模型[12]或模型易于学习的域中的设置，例如符号环境或低维系统[13 - 16]。在代理无法使用模拟器的复杂域中，最近的成功由无模型方法主导[2，17]。在此类域中，采用标准计划方法的基于模型的代理的性能通常会遭受功能近似作用的模型错误[18，19]。这些错误在计划过程中复合了，导致过度优势和剂性能差。当前没有计划
用于深空门户的宇宙尘埃探测套件
大学物理科学学院行星科学和天文学中心肯特，坎特伯雷，肯特 CT2 7NH，英国 b 莱斯特大学物理与天文学院空间研究中心，LE1 7RH，英国 c ESTEC，Keplerlaan 1，PO Box 299，NL-2200 AG 诺德维克，荷兰 d 国家天体物理研究所（INAF）空间天体物理与行星学研究所（IAPS），via Fosso del Cavaliere 100，00133 Roma，意大利 e 伦敦帝国理工学院皇家矿业学院地球科学与工程系，Prince Consort Road，南肯辛顿，伦敦 SW7 2BP，英国 f 马克斯普朗克太阳系统研究所，Justus-von-Liebig-Weg 3，D-37077 Go¨ttingen，德国 g 柏林自由大学地质科学研究所，柏林，德国 h 奥卢大学， 90014 Oulu, PO Box 3000, 芬兰 i 斯图加特大学，Raumfahrtsysteme Raumfahrtsysteme Raumfahrtzentrum Baden Württemberg, Pfaffenwaldring 29, 70569 Stuttgart, 德国 j Klaus-Tschira-Labor fur 化学化学, Institut fu海德堡大学地理科学中心，69120 海德堡，德国 k 苏黎世联邦理工学院，粒子物理和天体物理研究所，Wolfgang-Paulistrasse-27，CH-8093 苏黎世，瑞士
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
深度神经网络修剪的最佳运输
最佳运输，也称为运输理论或Wasserstein指标，是一个数学框架，它解决了找到最有效的方法将质量或资源从一个分布转移到另一种分布的最有效方法的问题，同时最大程度地减少了一定的成本函数[1,2,3]。最初在18世纪作为物流和经济学工具开发，最佳运输在现代数学和各种科学学科（包括计算机科学和机器学习）上引起了极大的关注。在其核心方面，最佳运输旨在通过找到将一个分布的质量重新分配以匹配另一个位置的成本，从而量化两个概率分布之间的相似性。这个优雅而多才多艺的概念在不同领域中发现了从图像处理和数据分析到经济学[11]和神经科学的应用，使其成为具有广泛含义的强大而统一的数学工具[12]。