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文章 深度学习算法预测加密货币价格波动：提高投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
深度学习算法预测加密货币波动价格：增加投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
医疗保健中的人工智能：使用统计、神经和集成架构进行时间序列预测
文献中已经提出了统计和神经方法来预测医疗保健支出。然而，对比较这两种方法的预测以及医疗保健领域中的集合方法的关注更少。本文的主要目的是评估其预测某些止痛药每周平均支出的能力，以评估不同的统计，神经和集合技术。两个统计模型，持久性（基线）和自回归积分移动平均（ARIMA），一个多层感知器（MLP）模型，一个长期的短期内存（LSTM）模型以及结合ARIMA，MLP预测的集合模型和LSTM模型进行校准，以预测两种不同的止痛药的支出。在MLP和LSTM模型中，我们比较了训练数据的障碍和MLP和节点中某些节点的辍学的影响，并在训练过程中LSTMS中的LSTMS中的复发连接。结果表明，整体模型在两种止痛药中的持久性，Arima，MLP和LSTM模型都优于持久性。一般而言，不助长训练数据并添加辍学有助于MLP模型并助长了训练数据，而没有添加辍学帮助两种药物中的LSTM模型。我们强调了使用统计，神经和集合方法来预测医疗领域结果的时间序列。
研究文章 人工智能和神经网络在教学中的应用
本研究旨在探索人工智能与网络技术在教学中的应用。通过研究基于人工智能的智慧课堂教学模式以及利用网络技术进行网络教学的优缺点，以数学课堂为例，对教学过程中课堂教师的提问环节进行智能分析。针对教师提出的问题，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络分类模型，按照问题内容和类型对问题进行分类，并进行实验验证。结果表明，在教师提问内容维度的分类结果上，CNN模型整体表现优于LSTM模型。CNN具有更高的准确率，关键知识点分类准确率达到86.3%。LSTM只有79.2%，CNN提升了8.96%。在教师问题类型的分类结果中，CNN的准确率更高。提示问题的分类准确率最高，达到了87.82%。LSTM只有83.2%，CNN提升了4.95%。CNN在教师问题分类结果中表现更好。
通过深度学习预测癫痫发作......
脑电图 (EEG) 是一种广泛使用的重要技术，可用于辅助诊断癫痫和研究人脑的电模式。由于 EEG 信号的非平稳性质，不同患者的不同记录会话中的癫痫发作模式会有所不同。在这项研究中，我们实施了一种新的深度学习长短期记忆 (LSTM) 模型来检测脑肿瘤和癫痫发作。该过程包括四个关键步骤：EEG 信号预处理、发作前特征提取、使用灰狼优化 (GWO) 进行超优化以及基于 LSTM 的分类。评估利用了来自 EEG 和 ABIDE fMRI 数据集的长期 EEG 记录。通过试验各种模块和记忆单元层，首先进行预分析以确定最佳 LSTM 网络架构。LSTM 模型利用了许多检索到的特征，包括在分类之前提取的 EEG 通道之间的时间和频域信息。实施方法的发现揭示了准确预测癫痫发作同时最大限度地减少误报的显著优势。所实施的 LSTM 方法实现了 99% 的准确率、98% 的精确度、99% 的召回率和 98% 的 f1 测量值，与基于跨子模式相关的主成分分析 (SUBXPCA) 和梯度提升决策树 (GBDT) 方法相比，效果更佳。
深度学习算法预测中欧国家的失业率
CNN（卷积神经网络）算法通常用于分类和深度学习图像处理（Zhang等，2018）。该神经元网络的核心由包含一组过滤器的卷积层表示，用作输出的张量（Lecun等，1998）。使用CNN算法进行失业率预测，并在NHOSE等人中获得中等结果。（2023）。尽管CNN算法的改进版本也已被证明对预测有效，但在本文中，使用了基本模型。CNN算法的更新版本是CNN – LSTM模型，其中卷积层之后是LSTM网络，为Ou-Yang等人的汽车销售预测提供了良好的预测性能。（2022）。同样，CNN和LSTM合并模型也用于房价预测（GE，2019年）。
加密斑块和UBP12/13去泛素酶拮抗
磁盘和脑电图（M/EEG）是以高时间分辨率但相对较低的空间分辨率来测量体内神经活性的广泛技术。M/EEG基础的来源提出了一个反问题，该问题本身是错误的。近年来，基于人工神经网络开发了一种新的源成像方法。我们提出了一个长期术语内存（LSTM）网络，以解决M/EEG In-verse问题。它整合了低计算成本，对粗空的剥削，也整合了来自脑电图的出色时间信息，输入功能和稳健性到噪声。我们使用仿真数据和实际脑电图数据将LSTM网络与经典的逆溶液进行了比较，在颅内刺激过程中记录在癫痫患者中。与经典的逆溶液相比，LSTM网络在多个指标和不同数量的神经源上显示出更高的准确性，但与我们的替代体系结构相比，与我们的替代体系结构相比，相比之下。LSTM网络关于其对噪声的鲁棒性和低定位误差的性能，这是在将来的源定位研究和临床应用中考虑的有希望的逆解决方案。
AI-Blue-Carba：使用 Blue-Carba 和深度学习进行快速改进的碳青霉烯酶生产者检测试验
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使用长期记忆的每日气候预测...
通讯作者： - Jinxin XU1*摘要： - 气候预测在包括农业，灾难管理和城市规划在内的各个部门中起着至关重要的作用。用于气候预测的传统方法通常依赖于复杂的物理模型，这些模型需要大量的计算资源，并且可能无法准确捕获当地天气模式。本研究探讨了长期记忆（LSTM）网络（一种复发性神经网络）的潜力，用于预测每日气候变量，例如温度，降水和湿度。利用德里市的历史气候数据，我们开发了一种LSTM模型来预测短期气候趋势。该模型由两个LSTM层组成，然后是三个密集的层，并与Adam Optimizer，平均平方误差丢失以及平均绝对误差作为度量组成。我们的结果证明了该模型在气候数据中捕获时间依赖性的能力，从而达到了温度预测的令人满意的准确性水平。这项研究强调了机器学习技术，尤其是LSTM网络的潜力，以增强气候预测，并促进对天气敏感部门更明智的决策。关键字： - 机器学习，预测模型，时间序列预测，长期记忆。
融合算法启用的电动汽车电池的电荷估计，考虑到极端温度
使用扩展的Kalman滤波器（EKF）来估计锂离子电池（LIBS）的电荷状态（SOC），系统的噪声协方差矩阵和能量收集器的观察声音大多是随机给出的，这使得无法优化噪声问题。这会导致SOC估计的准确性和稳定性较低。为解决这些问题，提出了一种基于长期短期记忆 - 自适应的无知的卡尔曼滤波器（LSTM – AUKF）融合的方法来提高估计Libs Soc的准确性和稳定性。首先，从混合脉冲功率表征（HPPC）实验数据中鉴定出Thevenin模型的离线参数。然后，为电源LIB构建了SOC估计窗口的LSTM结构，并且电池SOC训练网络是通过电池电流，电压，温度和历史数据实时预测的。最后，设计了估计权力液体SOC的AUKF算法，然后提出了融合策略。实验验证表明，用于估计研究窗口中LSTM -AUKF混合动力锂电池的均方根平方误差（RMSE），最大（最大）和平均绝对误差（MAE）分别为1.13、1.74和0.39％。与窗口LSTM网络相比，融合算法提高了SOC估计功率LIB的准确性和稳定性。