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使用LSTM在巴西进行预测和爆发检测：整合人类流动性和气候因素
背景登革热是全球主要的健康问题，由于其有利的气候因素，社会环境状况以及人类流动性的增加，巴西反复发生和严重爆发。准确的登革热案件和爆发风险对于预警系统和有效的公共卫生干预至关重要。传统的预测模型主要依赖于历史案例数据和气候变量，通常忽略了人类运动在病毒传播中的作用。本研究通过将人类流动性数据纳入基于深度学习的登革热预测框架来解决这一差距。方法开发了一种基于LSTM的模型，以预测每周的登革热病例并检测到选定的巴西城市的爆发。该模型整合了历史登革热案例，滞后气候变量（温度和湿度）以及人类移动调整后的进口案例，以捕获时间趋势和空间传播动态。根据三种替代模型评估其性能：（1）仅使用登革热案例数据的LSTM，（2）结合气候变量的LSTM，以及（3）LSTM集成气候和地理邻里效应的LSTM。使用平均值溶质误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和连续排名的概率得分（CRP）评估了预测准确性，而使用准确性，灵敏度，特异性和F1分数评估了爆发分类。结果在登革热案例预测和爆发检测中，提出的提出的迁移率增强的LSTM模型始终超过所有基线。在所有城市中，它都达到了较低的MAE和MAPE值，表明准确性提高，同时也表现出了出色的CRP性能，反映了良好的校准不确定性估计值。在爆发分类中，该模型达到了最高的灵敏度和F1分数，与仅依赖病例趋势，气候变量或地理位置的模型相比，它在检测爆发期间的有效性。结果强调了登革热预测中赋予移动性数据的重要性，尤其是在人口较高的城市中心。
深层强化学习改变巷的决策算法，用于结合LSTM轨迹预测的智能车辆
摘要：在车辆中改变自动驾驶汽车的明智决定一直是该行业研究的焦点。依赖于预定义规则的传统巷道算法不适合现实道路条件的复杂性和变化。在这项研究中，我们提出了一种利用深层确定性策略梯度（DDPG）强化学习的算法，该算法与长期短期记忆（LSTM）轨迹预测模型集成在一起，称为LSTM-DDPG。在提出的LSTM-DDPG模型中，LSTM状态模块将观测值从观察模块转换为状态表示，然后作为DDPG Actor网络的直接输入。同时，LSTM预测模块通过完全连接的层将附近车辆的历史轨迹坐标转化为单词装饰向量，从而为周围车辆提供了预测的轨迹信息。这种综合的LSTM方法考虑了附近车辆对主体车辆改变车道决定的潜在影响。此外，我们的研究强调了改变车道的过程的安全性，效率和舒适性。因此，我们为LSTM-DDPG算法设计了奖励和惩罚功能，并确定了最佳网络结构参数。然后在使用MATLAB/SIMULINK构建的模拟平台上测试该算法。我们的发现表明，LSTM-DDPG模型提供了涉及车辆相互作用的交通情况的更现实表示。这项研究为自动驾驶汽车的先进车道决定提供了新的想法。与传统的DDPG算法相比，LSTM-DDPG在归一化后平均单步奖励增长了7.4％，强调了其在更换车道改变车道的安全性和效率方面的出色性能。
基于混合自动编码器和LSTM Neural
摘要：风险识别和缓解对于在不断变化的供应链管理领域（SCM）中保持韧性和效率至关重要。现代供应网络中固有的复杂性和不确定性通常太复杂了，无法有效解决传统风险管理技术。为了增强供应链管理中的风险检测和管理，本研究探讨了将区块链技术与深度学习混合的混合策略。区块链通过为供应链操作监视提供透明和分散的系统来确保数据完整性和透明度。深度学习可以改善此过程，该过程分析了大量的历史数据和当前数据，以识别模式，预测威胁并提出对策。所提出的系统利用区块链技术的不可侵犯性和深度学习的预测能力来应对诸如欺诈检测，需求预测，供应商评估和中断预测等重要挑战。使用混合自动编码器和基于LSTM的深神经网络可以确保数据集。自动编码器用于降低维度和降低噪声和冗余数据，这些数据将进一步通过基于LSTM的神经网络，以增强基于区块链的交易数据的安全性。
探索音频语音情感检测的深度学习方法：合奏MFCC，CNN和LSTM
摘要：我们的世界完全依赖我们每天使用的小工具，使世界变得越来越大。拟议的情感交流基于非视线（NLOS），以摆脱传统的人机相互作用。这种情感交流定义为互动，类似于我们每天使用的常见视频和语音媒体；同样，该信息在长距离内传输。我们提出了EAS框架，这是针对实时沟通要求的情感交流协议的另一种合奏技术。该框架支持情感实现的交流。他们也设计了。最后，正在开发用于特征提取的CNN-LSTM体系结构，实施一种选择相关功能的注意机制，为选择相关功能而创建以及用于实时场景，使用有或没有注意机制的实时评估矩阵，为实时场景创建CNN-LSTM网络。DCCA特征提取用于在数据集中的不同标签之间提取属性和发现相关性。toAnaly在情感沟通中与他人之间的长距离通信的情感交流中的实时性能。提出的CNN-LSTM模型以87.08％的精度达到了最高精度，而现有模型（例如CNN基线和LSTM模型）分别显示出81.11％和84.01％。与现有作品相比，我们的方法显示出提高的准确性，尤其是对于实时应用程序。
编辑创新的能源存储的高级高级材料：综合，表征和应用
摘要：创伤性脑损伤（TBI）是人头因事故或跌倒而受到影响的常见伤害之一，并且是最常提交的保险索赔之一。但是，当个人通过提供虚假的医疗状况尝试保险欺诈索赔时，通常总是被滥用。因此，需要即时大脑条件分类系统。本研究提出了一种新型的分类结构，可以对非重生TBI患者和健康受试者进行分类，该患者使用静止状态脑电图（EEG）作为输入，解决计算机断层扫描（CT）扫描和磁共振成像（MRI）的固定性问题。所提出的体系结构利用长期内存（LSTM）和错误校正校正输出编码支持向量机（ECOC-SVM）进行多类分类。通过每个时间步骤将预处理的EEG时间序列提供给网络，LSTM单元将记住上一步的重要信息。LSTM单元的激活用于训练ECOC-SVM。 EEG的时间优势得到扩增，并能够达到100％的分类精度。 将所提出的方法与文献中的现有作品进行了比较，这表明所提出的方法在分类准确性，敏感性，特殊性和精度方面都优越。LSTM单元的激活用于训练ECOC-SVM。EEG的时间优势得到扩增，并能够达到100％的分类精度。将所提出的方法与文献中的现有作品进行了比较，这表明所提出的方法在分类准确性，敏感性，特殊性和精度方面都优越。
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
研究论文基于双向LSTM和注意力机制的表情脑电多模态情绪识别方法
由于人类情绪的复杂性，不同的情绪特征之间存在一定的相似性，现有的情绪识别方法存在特征提取困难、准确率不高的问题，为此提出一种基于双向长短期记忆和注意机制的表情脑电多模态情绪识别方法。首先基于双线性卷积网络（BCN）提取面部表情特征，将脑电信号变换为三组频带图像序列，利用BCN对图像特征进行融合，得到表情脑电多模态情绪特征。然后通过带有注意机制的长短期记忆在时序建模过程中提取重要数据，有效避免采样方法的随机性或盲目性。最后，设计一种具有三层双向长短期记忆结构的特征融合网络，将表情与脑电特征进行融合，有助于提高情绪识别的准确率。在MAHNOB-HCI和DEAP数据集上，基于MATLAB仿真平台对所提方法进行测试。实验结果表明,注意机制可以增强图像的视觉效果;且与其他方法相比,所提方法可以更有效地从表情和脑电信号中提取情感特征,情绪识别的准确率更高。
使用长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络对未处理的脑电图进行分类，以预测癫痫发作
使用机器学习或类似优化技术的最常见方法是对 EEG 记录进行特征提取。然后将这些特征用作预测模型的输入。这种方法在将模型引导至重要信息和优化模型的计算成本方面是有效的。然而，模型的性能受到提取的特征的限制，而特征提取是一个需要人类直觉的过程。以这种方式开发的模型仅限于提取的特征所捕获的信息。如果新范式需要原始提取特征中未捕获的信息，则对实验范式的任何更改都可能降低模型的性能。在癫痫发作预测中，这一点尤为重要，因为对于最佳预测时间范围尚无一致意见（Arthurs 等人，2010 年；Schulze-Bonhage 等人，2010 年），并且不同的急性治疗需要不同的时间过程才能有效。因此，良好的癫痫发作预测模型应该能够改变实验范式（例如癫痫发作预测范围（SPH）和干预期），以满足一系列患者的需求和一系列急性治疗。
对加密货币ZEC价格预测性能的LSTM，GRU和Transformer深度学习模型的比较分析
摘要。本文深入研究了加密货币价格预测的有趣领域，采用了尖端的深度学习方法，以ZCASH（ZEC）为重点。该研究介绍了两个至关重要的特征：“ CLOSS_OFF_HIGH”和“波动性”，然后系统地分析了这些变量与ZEC价格之间的相关性。通过研究三个突出的神经网络架构长期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和变压器模型的预测准确性 - 研究表明，LSTM和GRU模型在预测ZEC的价格运动中表现优于其他人。此外，本文仔细检查了不同激活函数对模型性能的影响，在这种情况下阐明了线性激活函数的效率。该研究还解决了预测建模中的共同挑战，例如过度拟合和多重共线性。此外，它坦率地承认与仅关注单一的加密货币相关的局限性，认识到需要更广泛的搜索工作和跨学科的合作才能对不断变化的加密货币景观进行更详细的了解。随着加密货币市场继续迅速发展，这项研究为投资者提供了有价值的见解，为加密货币投资提供了理性的观点。它强调了利用适当的模型和拥抱跨学科合作来浏览复杂而动态的加密货币世界的重要性。通过弥合深度学习的尖端世界与金融市场之间的差距，这项研究为实现未来的调查和更明智的投资决策铺平了道路。