XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemensemble
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
Raven HBV-EC模型的集成实现，并描述了多模型合奏评估中的不确定性
尽管水文建模方面取得了进步，但在模拟和预测中量化了固有的不确定性仍然是必不可少的。这些不确定性来自诸如初始条件，输入数据，参数估计和模型结构之类的来源。虽然水文界越来越关注不确定性评估，但大多数研究都集中在特定模型中的输入数据和参数不确定性上，使模型结构不确定性未经探索。这项研究介绍了一种基于整体的新方法来评估水文模型不确定性，同时强调模型结构和输入数据不确定性。研究利用Raven水文建模框架创建了水文模型的合奏。此合奏会与噪声进一步扰动，以表示输入数据不确定性。在加拿大圣龙流域的西南部分展示了该方法，评估了模型集合针对观察到的水流。正向贪婪方法有助于从集合中选择子模型，增强可靠性并降低模型计数。通过确保每个标准符合预定义的性能标准，采用此方法来完善模型池。此外，还评估了校准不确定性和输入数据不确定性。结果强调了多模型合奏在降低各种不确定性来源的重要性，而噪声扰动的数据可提高可靠性。这项研究促进了对水文模型不确定性评估的理解，并强调了一种全面的多模型方法的重要性，该方法解释了结构性，输入数据和校准不确定性，以实现强大的流量模拟和预测。
使用集成机器学习模型
极值。数据平衡确保模型不会偏向特定类别，这可以帮助构建一个更健壮和准确的模型。数据归一化可以使所有功能达到相同的量表，并降低具有广泛值的变量的效果。特征选择可以帮助识别最相关的变量并降低模型的复杂性，从而可以改善性能和对结果的更直接解释。将这些步骤组合在集合方法中可以导致更准确，更健壮的模型，该模型能够处理具有缺失值，离群值和不平衡类的复杂数据集。在第二阶段，使用网格搜索调整了ML算法的超参数。稍后，合奏方法是通过组合单个调整良好的ML模型来构建的。在最后阶段，使用共同的绩效评估措施评估模型的性能：准确性，精度，回忆和F1得分。图1中描述了所提出的框架的一般概述。
一种加权合奏方法，具有多种预训练的深度学习模型用于中风的分类
摘要：中风是全球最致命的疾病之一，强调了早期诊断的关键需求。本研究旨在创建一个两阶段的分类系统，用于中风和非冲程图像，以支持早期临床检测。深度学习（DL）是诊断，检测和及时治疗的基石，是主要方法论。转移学习适应了成功的DL体系结构来解决各种问题，合奏学习结合了多个分类器，以增强结果。这两种技术用于使用中风和正常图像数据集对中风进行分类。在初始阶段，六个预训练的模型是微调的，densenet，Xception和ExcilityNetB2作为表现最佳的人，分别达到98.4％，98.4％和98％的验证精度。这些模型在整体框架中充当基础学习者。加权的平均合奏方法将它们结合在一起，从而在保留的测试数据集中获得了99.84％的精度。这种方法表现出对中风检测的希望，这是一种威胁生命的状况，同时也证明了合奏技术在增强模型性能方面的有效性。
对病原体驱动的合奏模型的开发和解释，用于预测胃癌免疫疗法的反应
抽象背景只有一部分患有胃癌的患者从免疫检查点抑制剂（ICIS）中经历了长期益处。当前，ICI功效的精确预测生物标志物缺乏。这项研究的目的是使用H＆E染色的整个幻灯片图像（WSI）开发和验证病原体驱动的集合模型，以预测胃癌ICI的反应。方法回顾性地收集并分析了584例胃癌患者的H＆E染色WSI和临床数据。使用病原体特征开发和验证了一个集成四个分类器的合奏模型：最低绝对收缩和选择操作员，k-nearest邻居，决策树和随机森林。模型性能。此外，Shap（Shapley添加说明）分析还用于解释该模型的预测值作为每个输入特征的归因值的总和。病原体分析被用来解释模型预测的基础分子机制。结果我们的病原体驱动的集合模型有效地分层了训练队列中对ICI的响应（AUC 0.985（95％CI 0.971至0.999）），这在内部验证队列中得到了进一步验证（AUC 0.921（AUC 0.921（95％CI 0.839至0.9999999999999999），以及外部验证CORET cohort in Outsheral Valsice cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort cohort cohort cohort cohort cohort cosemess。至0.990）和外部验证队列2（0.927（95％CI 0.802至0.999））。单变量的COX回归分析表明，病原体驱动的集合模型的预测特征是对胃癌患者进行无进展生存的预后因素，这些因素接受了免疫疗法的胃癌患者的预测因素（P <0.001，HR 0.35，HR 0.35（95％CI 0.24至0.50至0.50至0.50至0.50），并且在多种多样的范围内进行了多变的调节，并且是可行的cox concoia coxArtiver coxARTARTARTARTARTARTARTARTARS，并且是可行的。性别，年龄，癌症抗原，碳水化合物抗原19-9，治疗方法，分化，位置和程序性死亡配体1（PD-L1）在所有患者中的表达（p <0.001，HR 0.34（95％CI 0.24至0.50））病原体分析表明，整体模型是由分子水平的免疫，癌症，代谢相关的途径驱动的，并且相关
清理照片的机器学习照片和定量3D神经病理学的表面扫描
图1。SOX2 C-IDR是无序且动态的。a）Sox2的示意图说明了本研究中使用的主要构建体。基于两个不同的预测因子（疾病332（虚线），Alphafold 19归一化PLDDT（实线）），该图显示了障碍预测与残基数的函数。DBD以及广告和富含丝氨酸的区域（有关详细信息，请参见文本）以及带电残基的位置。b）在5 µm浓度下不同SOX2变体的远紫外圆形二分法；全长Sox2（蓝色），C-IDR（灰色），N-DBD（绿色）。光谱是n = 3个独立测量值的平均值。c-d）Sox2荧光标记的单分子转移效率直方图，该荧光标记了DBD的两侧（残基37和120，分子数= 5323）或探测整个C- IDR（残基120-315，分子数量，分子数= 14544）。e）SOX2 C-IDR的荧光寿命分析。2D相关图显示了相对于固有供体荧光（d）的CY3B供体（da）的荧光寿命。动态线基于锯 - 聚合物模型。有关详细信息，请参见文本。f）1 H 15 N-HSQC全长SOX2的频谱。g）全长Sox2（蓝色）的CSCS图。确定DBD（绿色）的 SCSS针对孤立的N-
使用2D EEG图像
摘要：当人们的期望与实际结果不一致时，就会发生与错误相关的电位（ERRP）。当人类与BCI相互作用时，准确检测ERRP是改善这些BCI系统的关键。在本文中，我们提出了一种使用2D卷积神经网络的多通道方法，用于错误相关的潜在检测。多个通道分类器已集成以做出最终决策。特别是，来自前扣带回皮层（ACC）的每个1D EEG信号都转化为2D波形图像。然后，提出了一个名为基于注意力的卷积神经网络（AT-CNN）的模型来对其进行分类。此外，我们提出了一种多通道集合方法，以有效整合每个通道分类器的决策。我们提出的整体方法可以学习每个通道和标签之间的非线性关系，该方法比大多数投票集合方法获得了5.27％的精度。我们进行了一个新的实验，并在监视错误相关的潜在数据集和数据集上验证了我们提出的方法。使用本文提出的方法，准确性，灵敏度和特定的林为86.46％，72.46％和90.17％。结果表明，本文提出的AT-CNNS-2D可以有效地提高ERRP分类的准确性，并为研究ERRP脑分配器界面的分类提供了新的想法。
WRF-PDAF V1.0：在线局部整体数据同化框架
摘要。数据同化是一种常见技术，可在数值模型中估算状态及其相关的不确定性。基于合奏的方法是一种可预见的选择，尽管由于所需的集成集成，因此可以在计算上是计算费用。在这项研究中，我们通过以完全在线模式将其与平行数据同化框架（PDAF）耦合，从而增强了天气研究和预测研究WRF（WRF-ARW）模型的能力。通过最小的Modifations到WRF-ARW模型代码，我们开发了一个有效的数据同化系统。该系统利用模型和数据同化过程之间的并行数据传输，从而大大减少了对I/O的需求，并在同化过程中重新启动了模型。我们在本研究中详细介绍了必要的程序修改。由此产生的同化系统的一个优点是数据同化方法与PDAF模型结构产生的模型应用之间的关注点明确。为了评估同化系统，我们进行了一个双实验，模拟了理想化的热带气旋。循环数据同化实验的重点是温度漏洞的影响。同化不仅可以提高温度场的准确性，而且还证明了初始的U和V型场。与没有数据同化的模型相比，在运行时的同化过程仅在运行时最少，并且表现出卓越的并行性能。因此，在线WRF-PDAF系统是实施高分辨率中尺度预测和重新分析的有效框架。
基于非线性特征提取和堆叠集成学习的混合EEG-fNIRS脑机接口
a 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨，中国 b LINEACT CESI，里昂 69100，法国 c 埃法特大学电气与计算机工程系，吉达 22332，沙特阿拉伯 d Persistent Systems Limited，那格浦尔，印度 e AGH 科技大学生物控制论与生物医学工程系，克拉科夫，波兰 f 克拉科夫理工大学计算机科学与电信学院计算机科学系，华沙 24，31-155，克拉科夫，波兰 g 波兰科学院理论与应用信息学研究所，Ba ł tycka 5，44-100，格利维采，波兰 h EIAS 数据科学实验室，苏丹王子大学计算机与信息科学学院，利雅得 11586，沙特阿拉伯 i 梅努菲亚大学理学院数学与计算机科学系，32511，埃及j 埃及梅努菲亚大学计算机与信息学院信息技术系
无需用户特定训练即可为 SSVEP BCI 拼写者迁移学习一组 DNN
摘要 — 目标：用脑电图 (EEG) 测量的稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 在脑机接口 (BCI) 拼写器中产生不错的信息传输速率 (ITR)。然而，目前文献中高性能的 SSVEP BCI 拼写器需要对每个新用户进行初始冗长而累人的用户特定训练以适应系统，包括使用 EEG 实验收集数据、算法训练和校准（所有这些都在实际使用系统之前）。这阻碍了 BCI 的广泛使用。为了确保实用性，我们提出了一种基于深度神经网络 (DNN) 集合的全新目标识别方法，该方法不需要任何类型的用户特定训练。方法：我们利用先前进行的 EEG 实验的参与者的现有文献数据集，首先训练一个全局目标识别器 DNN，然后针对每个参与者进行微调。我们将这组经过微调的 DNN 集合转移到新的用户实例，根据参与者与新用户的统计相似性确定 k 个最具代表性的 DNN，并通过集合预测的加权组合来预测目标字符。结果：在两个大规模基准和 BETA 数据集上，我们的方法实现了令人印象深刻的 155.51 比特/分钟和 114.64 比特/分钟 ITR。代码可用于重现性：https://github.com/osmanberke/Ensemble-of-DNNs 结论：在两个数据集上，对于所有刺激持续时间在 [0.2-1.0] 秒内的情况，所提出的方法都明显优于所有最先进的替代方案。意义：我们的 Ensemble-DNN 方法有可能促进 BCI 拼写器在日常生活中的实际广泛部署，因为我们提供最高性能，同时允许立即使用系统而无需任何用户特定的训练。索引词 — 脑机接口、BCI、EEG、SSVEP、集成、深度学习、迁移学习