XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemensemble
neuronal“集合”记录和搜索单元格...
1970年代后期我在达尔豪西大学（Dalhousie University）的研究生时，我与研究生Rob Douglas和我们的博士学位一起工作。顾问格雷厄姆·戈达德（Graham Goddard）关于LTP的协会性能在通往齿状回的穿孔途径中。我们发现合作/协会的故事（McNaughton，Douglas和Goddard 1978）已经叙述（McNaughton 2003）。那时，唐纳德·赫布（Donald Hebb）是达尔豪西（Dalhousie）的名誉教授，在2003年的论文结束时，我描述了赫布（Hebb）对他对突触关联性的想法的回应表明，他对我的建议是正确的，如果我对他的互联阶段和阶段相互融合，那么他对我的建议是更重要的。研究记忆的神经基础。
对集成机器和深度学习的回顾......
摘要 集成学习结合了多个基础模型，以提高预测性能并更好地概括未知数据。在计算机断层扫描 (CT) 图像处理中，集成技术通常利用不同的机器学习或深度学习架构来实现最佳效果。集成机器学习和深度学习技术通过显著提高各种医学成像任务的准确性、稳健性和效率，彻底改变了 CT 图像处理领域。这些方法在图像重建、分割、分类和疾病诊断等任务中发挥了重要作用。集成模型可分为基于决策融合策略、装袋、提升、堆叠、负相关、显式/隐式集成、同质/异质集成和显式/隐式集成的模型。与浅层或传统模型相比，机器学习模型和深度学习架构目前表现更好。此外，还简要讨论了 CT 图像中使用的各种集成模型。我们总结了这项工作，概述了一些可能的进一步研究途径。关键词：计算机断层扫描、集成、深度学习、机器学习。1. 引言技术在卫生领域的应用正在迅速扩大，这种增长的一个方面是医学成像工具的开发，这有助于简化医学成像程序。它指的是现代医疗程序的一个方面，即技术取代了传统方法。技术的发展在改善成像方面发挥了重要作用，从而改善了医学。传统的诊断和澄清图像处理结果的方法需要很长时间才能处理，容易出现人为错误，并且导致总体结果与历史不太一致，因为早期的观点
关于合奏学习方法的评论-IJRPR
机器学习方法是集合学习，其中许多分类器被用于预测单个输出。它也称为多分类器系统。为了胜过其他机器学习算法，Ensemble Learne结合了用于机器学习的Multiple算法，以根据从数据和各种投票过程中推断出数据和结果的属性提供弱预测性结果。合奏学习涉及将多个单个模型的预测结合在一起，以做出最终的预测或决策。合奏分类器比许多情况下的单个分类器更准确。合奏学习的概念可以与实际生活环境相匹配。在做出关键决定时，而不是仅仅依靠一种意见时，就会考虑多个专家。在许多情况下，合奏被证明比每个分类器都更精确，但是，整合模型永远不会成功。具有提高准确性的分类器与可行性构成最佳集合的不同之处。如果每个分类器都会产生不同的错误，则总误差将减少。
测试时间信息最大化的插件和...
摘要 - 目的：基于脑电图（EEG）的脑部计算机界面（BCI）可以在人脑和计算机之间进行直接通信。由于脑电图信号的个体差异和非平稳性，此类BCI通常需要在每次使用之前进行特定于特定的校准会话，这是耗时且用户不友好的。转移学习（TL）已提议缩短或消除此校准，但现有的TL方法主要考虑使用局部设置，在此设置中，所有未标记的EEG试验都来自新用户。方法：本文提出了测试时间信息最大化集合（T-Time），以适应最具挑战性的在线TL方案，其中未标记的新用户的脑电图数据列入流中，并立即执行分类。T时间从对齐的源数据中初始化多个分类器。当未标记的测试EEG试验到达时，首先使用集合学习预测其标签，然后通过条件性熵最小化和自适应边缘分布正则正规化来更新每个分类器。我们的代码已公开。结果：基于三个公共运动图像的BCI数据集进行的广泛实验表明，Time Over-Ever-Ever-Ever-Ever-Over大约20种经典和最先进的TL方法。明显：据我们所知，这是基于无校准的EEG BCIS的测试时间适应的第一项工作，使插件的BCIS成为可能。
卷积神经网络的集成学习
我们在 2019 年预测分析大赛 (PAC) 中名列第三，通过 T1 加权 MRI 脑部图像预测年龄，平均绝对误差 (MAE) 达到 3.33 岁。我们的方法结合了七种算法，当特征数量超过观测值数量时，这些算法可以生成预测，特别是两个版本的最佳线性无偏预测器 (BLUP)、支持向量机 (SVM)、两个浅层卷积神经网络 (CNN) 以及著名的 ResNet 和 Inception V1。集成学习是通过在训练样本的保留子集中的线性回归估计权重而得出的。我们进一步评估并确定了可能影响预测准确性的因素：算法的选择、集成学习以及用作输入/MRI 图像处理的特征。我们的预测误差与年龄相关，年龄较大的参与者的绝对误差更大，这表明需要增加该子群的训练样本。我们的研究结果可用于指导研究人员建立健康个体的年龄预测指标，可用于研究和临床，作为疾病状况的非特异性预测指标。
量子计算机上的集合流体模拟
现代科学和社会中大多数问题的极端复杂性对我们最好的理论和计算方法提出了非常巨大的挑战。作为一个例子，即使是最强大的超级计算机，也可以基于流动运动方程的直接模拟来预测行星尺度上天气的任务前面的Exascale操作（每秒10亿个流量点操作）。此外，这个和类似的问题通常受到影响解决方案的初始数据和其他参数引起的各种不确定性来源。因此，每个案例研究都需要几个实现，以积累足够的统计信息（集合模拟），从而进一步加强了对计算能力的追求。鉴于电子计算机面临着非常严格的能量限制，因此不断寻求替代模拟策略。在过去的十年中，巨大的效果已经专门用于量子计算机的开发，使用能够利用量子系统同时占据众多状态的硬件设备（量子纠缠）。直接优势是，量子系统原则上可以执行多种并行量子计算，而不是只能在二元状态下运行的经典计算机（位）。最近，没有一天没有
合奏深度学习和机器学习
摘要：整体深度学习和机器学习的融合已成为应对医疗保健，金融和自治系统等各种领域的复杂挑战的关键策略。合奏方法结合了多个模型的优势，以提高预测准确性，鲁棒性和概括性而闻名。本文调查了集合技术的应用，强调了它们在改善医学成像中诊断精度，推进金融服务中的欺诈检测机制以及在自动驾驶汽车中的决策中的作用。整体方法（包括堆叠，增强和包装）的最新进步已显示在各种情况下都超过单个模型。但是，合奏学习提供的机会，例如高计算需求，模型可解释性问题以及过度拟合的潜力。本研究探讨了解决这些挑战的方法，包括创建更有效的算法以及合并可解释的AI（XAI）框架以增强透明度和用户信任。此外，我们讨论了量子计算和联合学习对集合技术发展的尖端技术的未来影响。集成深度学习和机器学习的未来将由大数据的扩散，计算硬件的进步以及对实时可扩展解决方案的需求来塑造。本文对当前的集合学习状态进行了广泛的审查，确定了重大挑战，并建议未来的研究方向充分利用这些技术在解决现实世界中问题方面的潜力。
集成深度学习用于脑肿瘤检测
随着医疗技术的快速发展，医学大数据时代正在迅速到来。对这些数据的分析和挖掘对肿瘤疾病的预测、监测、诊断和治疗有重大影响。由于脑肿瘤具有多种特征、低存活率和侵袭性，因此被认为是最致命和最具破坏性的疾病。误诊脑肿瘤会导致治疗不充分，从而降低患者的生命机会。由于区分异常组织和正常组织的能力，脑肿瘤检测极具挑战性。正确的诊断使患者能够得到有效的治疗和长期生存。尽管进行了广泛的研究，但由于病变的分布模式不寻常，检测脑肿瘤仍然存在一定的局限性。找到病变数量较少的区域可能很困难，因为小区域往往看起来很健康。它直接降低了分类准确性，并且提取和选择信息特征具有挑战性。利用深度学习和机器学习方法自动对早期脑肿瘤进行分类具有重要意义。本文提出了一种混合深度学习模型卷积神经网络-长短期记忆 (CNN-LSTM)，用于通过磁共振图像 (MRI) 对脑肿瘤进行分类和预测。我们在 MRI 脑图像数据集上进行了实验。首先，对数据进行有效的预处理，然后应用卷积神经网络 (CNN) 从图像中提取重要特征。所提出的模型对脑肿瘤的预测准确率为 99.1%，准确率为 98.8%，召回率为 98.9%，F1 测量值为 99.0%。
OSE-IDS：优化的堆叠集合入侵检测...
摘要 - 随着网络犯罪的发展越来越多，智能网络入侵检测系统（NIDS）的存在在网络基础架构中是必不可少的。此外，还有许多挑战面临基于人工智能的NID设计，例如网络流量中的无关功能，罕见的恶意流量示例以及机器学习模型选择和模型的Mypermeters finetuning的努力。这项研究提出了与这些挑战有关的有效NID，以准确检测恶意行为。首先，一种并行混合特征选择方法过滤了最重要的功能。第二，为了解决数据不平衡，我们集成了一项合并的随机下采样策略和合成少数民族过采样技术 - 编辑了最近的邻居技术，以确保对少数派攻击的平衡表示。最后，堆叠的集合分类器包括通过自动化机器学习方法选择的四种最佳基本模型。使用CICIDS2017数据集（用于入侵检测研究的综合基准），我们的方法达到了令人印象深刻的99.76％的令人印象深刻的检测率，从而有效地识别了多数族裔和少数类别。索引术语 - 开为单位，异常检测器，最佳特征选择，不平衡数据集，SMOTE，集合分类器。
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。