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一个针对脑肿瘤分类的优化的集合深学习模型
* md。 div>Alamin Talukder电子邮件地址：Alamintalukder.cse.jnu@gmail.com（MD。 div>）Alamin Talukder），manowar@cse.jnu.ac.bd（Md。 div>） Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>Alamin Talukder），manowar@cse.jnu.ac.bd（Md。 div>）Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>
基于脑电图的深度运动图像分类的可概括和歧视性学习方法
卷积神经网络（CNN）已广泛应用于运动图像（MI）分类范围，从分类精度方面显着提高了最新的（SOA）性能。尽管彻底探索了创新的模型结构，但对目标函数的关注很少。在MI区域中的大多数可用CNN中，标准的横向损失通常作为目标函数执行，这仅确保深度特征可分离性。与当前目标函数的限制相对应，提出了一种新的损失函数，该损失函数与平滑的跨熵（标签平滑）和中心损失的组合被提议作为MI识别任务中模型的监督信号。特别是，通过预测标签和通过均匀分布的噪声正规化的一式硬硬标签之间的熵来计算平滑的横膜。中心损失将学习每个班级的深度特征中心，并最大程度地减少深度特征及其相应中心之间的距离。拟议的损失试图在两个学习目标中优化该模型，以防止过度确定预测并增加深度特征的判别能力（类间的可分离性和内部不变性），从而确保MI识别模型的有效性。我们对两个众所周知的基准（BCI竞争IV-2A和IV-2B）进行了广泛的实验，以评估我们的方法。结果表明，所提出的方法比两个数据集上的其他SOA模型都能达到更好的性能。提出的学习方案为MI分类任务中的CNN模型提供了更强大的优化，同时降低了过度拟合的风险，并增加了深入学习特征的歧视性。
Élivágar：用于分类的高效量子电路搜索
为量子机器学习 (QML) 设计高性能、抗噪声的电路具有挑战性 — — 设计空间随着电路规模呈指数级增长，并且 QML 电路设计几乎没有得到良好支持的指导原则。尽管最近的量子电路搜索 (QCS) 方法试图搜索高性能且抗硬件噪声的 QML 电路，但它们直接采用经典神经架构搜索 (NAS) 的设计，而这些设计与量子硬件的独特约束不一致，导致搜索开销高昂和性能瓶颈严重。我们提出了一种新颖的资源高效、噪声引导的 QCS 框架 Élivágar。Élivágar 在 QCS 的所有三个主要方面 — — 搜索空间、搜索算法和候选评估策略 — — 进行了创新，以解决当前受经典启发的 QCS 方法中的设计缺陷。Élivágar 通过噪声和设备拓扑感知的候选生成实现了硬件效率，并避免了昂贵的电路映射协同搜索。通过引入两个计算成本低廉的预测器，即 Clifford 噪声弹性和表示容量，Élivágar 将噪声鲁棒性和性能评估分离，从而能够尽早拒绝低保真度电路并降低电路评估成本。由于其资源效率，Élivágar 可以进一步搜索数据嵌入，从而显著提高性能。根据对 12 个真实量子设备和 9 个 QML 应用程序对 Élivágar 的全面评估，与最先进的 QCS 方法相比，Élivágar 的准确率提高了 5.3%，速度提高了 271 倍。
用于可解释的肺部疾病分类的可解释 AI 模型
摘要 — 在本文中，我们通过区分新型冠状病毒疾病 (COVID-19) 或其他疾病引起的肺部不透明样本与正常病例，开发了一个从胸部 X 光片图像中识别肺部疾病的框架。我们执行图像处理任务、分割并训练定制的卷积神经网络 (CNN)，在分类准确性方面获得合理的性能。为了解决这种复杂分类模型的黑箱性质，这种性质成为应用此类基于人工智能 (AI) 的方法自动化医疗决策的主要障碍，引起了临床医生的怀疑，我们解决了使用基于分层相关性传播 (LRP) 的方法定量解释我们采用的方法的性能的需要。我们还使用了基于像素翻转的稳健性能指标来评估我们采用的 LRP 方法的可解释性，并将其性能与其他可解释方法进行比较，例如局部可解释模型不可知解释 (LIME)、引导反向传播 (GB) 和深度泰勒分解 (DTD)。索引术语 — 深度学习、可解释 AI、分层相关性传播、LIME、深度泰勒分解、引导反向传播、医学诊断、胸部 X 光检查、COVID-19。
用于文档选择和分类的 AI/ML 工具的市场研究
如今，政府部门面临着一项新挑战，即所谓的“数字海啸”。这场海啸由大量分散在共享驱动器、电子文档和记录管理系统 (EDRMS) 中的原生数字记录组成，这些记录通常为非结构化或半结构化格式。当考虑什么是原生数字记录时，您就会开始意识到这场数字海啸的规模；其中包括基于文本的文档、电子邮件、演示文稿、电子表格、图像、 CAD 图纸、 3D 模型、数据集和数据库。如果我们现在将这些不同格式的原生数字记录与每秒产生的大量数字数据相乘，我们就会开始看到真正的规模。大量的原生数字记录使得政府部门几乎不可能仅依靠手动技术进行选择和保存。
用于特征学习和分类的室温光学量子计算机
背景：我们正在构建一台室温、光学量子计算机，该计算机能够即时解决特征学习和分类问题，该技术目前在印度理工学院曼迪分校 CQST 处于 TRL 5.0 阶段。通过将量子比特转换成具有 20 个面的 3D 激光全息图（类似于二十面体），我们的计算机利用 16 个并行通道，提供相当于 16x320 个量子比特。凭借先进的用户界面、量子模拟器和量子处理能力，我们的计算机可作为图形处理器（GPU 而非 CPU）运行，无缝处理视频或照片等输入。它提取一个模型来解释隐藏在输入数据中的固有动态，并以量子实时馈送的形式提供输出。编写量子算法非常繁琐，但我们的计算机却能反映出科学家的好奇心，能够迅速为未知大数据提出一个准确率高达 86% 的近似理论模型，而且所有这些都无需依赖算法。
用于文本分类的混合经典-量子迁移学习
量子机器学习 (QML) 是一个将量子计算与机器学习相结合的有前途的领域。变分量子电路（其中电路参数是通过经典方式学习的）已广泛应用于 QML 的许多近期应用中。这是一个混合量子-经典框架的实例，其中同时存在经典和量子组件。然而，将这些技术应用于涉及海量数据的应用是一项具有挑战性的任务。克服这一问题的一种方法是使用最近引入的修饰量子电路的经典量子迁移学习概念，其中底层神经架构是经过经典预训练的，但在最后一步（决策层），使用量子电路，然后进行量子测量和后处理以高精度对图像进行分类。在本文中，我们将混合经典量子迁移学习应用于另一项海量数据处理任务，即自然语言处理 (NLP)。我们展示了如何使用经典量子迁移学习对短文本（例如 SMS）进行（二进制）分类，该学习最初仅应用于图像处理。我们的量子网络由 Transformers (BERT) 模型中的双向编码器表示预先训练，其变分量子电路经过微调以用于文本处理。我们使用接收者操作特性 (ROC) 曲线评估了我们的混合神经架构的性能，该曲线通常用于评估分类问题。结果表明精度高，损失函数低。据我们所知，我们的工作是量子迁移学习在 NLP 领域的首次应用。最后，与使用学习但方式不同于迁移学习的工具进行了比较
一种根据眼底图像对青光眼进行分类的融合技术
引言青光眼是导致失明的常见视网膜疾病，占 13%。视网膜结构发生变化，逐渐导致周边视力丧失，如果不及时治疗，最终会导致失明。青光眼目前无法治愈，但及早发现和治疗有助于防止视力丧失。由于人工诊断过程昂贵且容易出错，因此人们致力于在早期实现青光眼的自动检测 [1]。青光眼是一组与视野同时出现功能障碍有关的眼部疾病。结构变化的症状是神经视网膜边缘缓慢缩小，表示视神经轴突和星形胶质细胞退化。由于视神经的任何丧失都无法恢复，因此及早发现和治疗对于患者保留视力至关重要。青光眼主要分为两种类型：1) 原发性开角型青光眼 (POAG) 和 (ii) 闭角型青光眼 (ACG)。前者进展缓慢，有时几年内视力不会明显下降。如果早期诊断，治疗包括药物治疗。后者需要手术，因为需要切除一小部分虹膜外缘。在最新研究中，人们投入了大量精力基于计算机视觉自动诊断青光眼。青光眼分析系统的结构取决于所使用的图像提示和图像模式的类型。在用于诊断青光眼的结构图像提示中，基于视盘和视杯的提示非常重要。视盘位于聚集在视网膜中的神经节纤维附近。视杯是视盘凹陷的地方，纤维从这里通过视神经头 (ONH) 从视网膜出来。需要找到杯状和视盘结构的边界，因为它有助于评估青光眼的线索，如视盘和杯状不对称和高杯状与视盘比 (CDR)，后者被描述为垂直杯状直径与垂直视盘直径之间的比率。在物理勾勒出视盘和杯状的轮廓后，通过彩色眼底图像的平面测量来评估 CDR 的值。由于手动注释每个图像的杯状和视盘的过程涉及
福利 - 苏格尔分类的伴侣 - 超过一半的时间...
资格，您有资格获得公共雇员福利委员会（PEBB）保险福利，当时连续6个以上任命为机密员工职位，平均每月至少80小时（480小时）。机密的员工是指由劳动合同（“合同”）管辖的职位，或者由UW管理，根据州人力资源规则。保险福利通常从下个月的第一个开始。但是，如果有必要的约会在本月的第一个业务或日历日开始，则资格将在当天开始。在确定初始保险资格后保持资格，必须在一个月中至少付款8小时，以维持PEBB保险福利。如果处理分离或您在一个日历月的服务中休息，则资格结束，必须重新建立。Learn more at: http://hr.uw.edu/benefits/health-insurance/eligibility-for-insurance/ Medical Insurance Eligible employees may choose from several health plans, all of which are listed here: http://hr.uw.edu/benefits/health-insurance/compare-plans Medical Flexible Spending Account (Medical FSA) If you choose a non CDHP医疗计划，您可以选择为免税医疗FSA做出贡献。医疗FSA允许您节省合格的健康费用。http://hr.uw.edu/benefits/more-ways-to-to-to-save/fsa-tax-savings-for-medical-costs/有限目的灵活的支出帐户（LFSA），您可以在参与任何医疗计划时为LFSA做出贡献。LFSA允许您节省合格的牙科和视力费用。但是，您不能在同年参加医疗FSA和LFSA。https://hr.uw.edu/benefits/more-ways-to-save/limited-pelimited-pelimit-fsa/牙科保险从两个托管护理计划和一个首选提供商计划中进行选择。为您和您的合格依赖的牙科保费由UW完全支付。https://hr.uw.edu/benefits/insurance/health/plans/dental/
用于二元模式分类的量子神经网络的负对称性
尽管量子神经网络 (QNN) 近期在解决简单的机器学习任务方面表现出良好的效果，但 QNN 在二元模式分类中的行为仍未得到充分探索。在这项工作中，我们发现 QNN 在二元模式分类中有一个致命弱点。为了说明这一点，我们通过展示和分析嵌入在具有完全纠缠的 QNN 系列中的一种新对称形式（我们称之为负对称），从理论上洞察了 QNN 的属性。由于负对称性，QNN 无法区分量子二进制信号及其负对应信号。我们使用 Google 的量子计算框架，通过实证评估了 QNN 在二元模式分类任务中的负对称性。理论和实验结果均表明，负对称性是 QNN 的基本属性，而经典模型并不具备这种属性。我们的研究结果还表明，负对称性在实际量子应用中是一把双刃剑。