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yolov8在各种图像下进行车辆分类的分析
摘要。目的：这项研究的目的是使用Yolov8n，Yolov8s和Yolov8M在各种图像条件下检测车辆类型，并进行增强。方法：本研究利用黎明数据集上的Yolov8方法。该方法涉及使用预训练的卷积神经网络（CNN）处理图像并输出所检测到的对象的边界框和类。此外，还应用了数据增强来提高模型从不同方向和观点识别车辆的能力。结果：测试结果的MAP值如下：没有数据扩展，Yolov8n达到了约58％，Yolov8S得分左右约为68.5％，而Yolov8M的MAP值约为68.9％。然而，在应用水平翻转数据扩大后，Yolov8n的地图增加到约60.9％，Yolov8s提高到约62％，而Yolov8M的地图卓越，地图约为71.2％。使用水平翻转数据增强提高了所有三种Yolov8模型的性能。Yolov8M模型达到了71.2％的最高地图值，表明其在应用水平翻转增强后检测物体的有效性很高。新颖性：这项研究通过采用最新版本的Yolo，Yolov8来介绍新颖性，并将其与Yolov8n，Yolov8s和Yolov8M进行比较。使用数据增强技术（例如水平翻转）增加数据变化的使用也很新颖，在扩展数据集并提高模型识别对象的能力方面。关键字：CNN，数据增强，黎明，对象检测，Yolov8于2023年11月收到 /修订2024年2月 / 2024年2月接受此工作，该工作已在创意共享署名4.0国际许可下获得许可。
轴承故障检测与分类的决策树模型比较研究
轴承故障诊断对于减少故障、提高旋转机械的功能性和可靠性至关重要。由于振动信号是非线性和非平稳的，提取特征以进行降维和有效的故障检测具有挑战性。本研究旨在评估基于决策树的机器学习模型在轴承故障数据检测和分类中的性能。提出了一种将基于树的分类器与派生的统计特征相结合的机器学习方法，用于局部故障分类。通过时域分析从正常和故障振动信号中提取统计特征，以开发基于树的 AdaBoost (AD)、分类和回归树 (CART)、LogitBoost 树 (LBT) 和随机森林树 (RF) 模型。
脑电信号分类的动态多尺度网络
在临床诊断中高度要求从脑部计算机界面（BCI）系统进行语音图像脑电图（EEG）信号的准确和自动分类。设计自动分类系统的关键因素是从原始输入中提取基本特征；尽管许多方法在该领域取得了巨大的成功，但它们可能无法处理来自不同接收领域的多尺度表示形式，因此阻碍了该模型获得更高的性能。为了应对这一挑战，在本文中，我们提出了一个新型的动态多尺度网络，以实现EEG信号分类。整个分类网络基于Resnet，输入信号首先通过短时傅立叶变换（STFT）编码特征；然后，为了进一步提高多尺度的特征提取能力，我们结合了动态多尺度（DMS）层，该层使网络可以从更精细的水平上学习来自不同接收场的多尺度特征。为了验证我们设计的网络的有效性，我们在BCI竞争II的公共数据集III上进行了广泛的实验，实验结果表明，我们提出的动态多尺度网络可以在此任务中实现有希望的分类性能。
对数据进行分类的深度学习方法：评论
数据挖掘可以视为观点分类的第一种方法。数据挖掘可以视为观点分类的第一种方法。后来，机器学习及其技术被用来分析情感，但是基于机器语言的学习系统发现了解人类的语言很复杂。因此，我们朝着深度学习模型迈进，以分析情感。机器学习的亚组是深度学习；它涉及网络，即RNN（循环神经网络），递归神经网络，卷积神经网络（CNN）和深度信念网络。神经网络在文本，矢量的描述，单词评估，分类句子和表示方面非常有用。情绪分析可以确定为借助在线站点中使用的一系列单词来识别情绪的过程。可以根据单词来分析观点和态度。情感分析主要用于监视社交媒体，以获取有关某些趋势主题的公众舆论的信息。情感分析是通过以某些情感示例进行的，从情感中提取的特征，然后在我们的模型中训练参数，在最后阶段，对模型进行了测试。在本文中，讨论了对深度学习的三种模型的经验调查，即重新卷曲，recursivenn和Convolutionalnn。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
由于记录过程繁琐，脑电图 (EEG) 数据集通常较小且维数较高。在这种情况下，强大的机器学习技术对于处理大量信息和克服维数灾难至关重要。人工神经网络 (ANN) 在基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 应用中取得了良好的效果，但它们涉及计算密集型的训练算法和超参数优化方法。因此，虽然质量与成本之间的权衡通常被忽视，但意识到这一点却大有裨益。在本文中，我们将基于遗传算法的超参数优化程序应用于卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FFNN) 和循环神经网络 (RNN)，所有这些网络都是故意浅显的。我们比较了它们的相对质量和能量时间成本，但我们也分析了具有相似精度的同类型网络的结构复杂性的变化。实验结果表明，优化过程提高了所有模型的准确率，并且只有一个隐藏卷积层的 CNN 模型可以与 6 层深度信念网络相等或略胜一筹。FFNN 和 RNN 无法达到相同的质量，尽管成本明显较低。结果还强调了这样一个事实，即同一类型网络的大小不一定与准确率相关，因为较小的模型在性能上可以匹敌甚至超越较大的模型。在这方面，过度拟合可能是一个促成因素，因为深度学习方法在有限的训练示例下会遇到困难。
用于文本分类的量子循环架构
循环神经网络 (RNN) 在神经 NLP 的早期阶段具有变革性（Sutskever 等人，2014 年），并且与 Transformers 等较新的架构相比仍具有竞争力（Orvieto 等人，2024 年）。如今，量子计算也正在成为一种潜在的变革性技术（Preskill，2018 年），我们很自然地会考虑 NLP 模型的量子版本，比如 RNN，并问它们是否比经典模型具有任何优势。在这里，我们开发了基于参数化量子电路 (PQC) 的单元量子 RNN。PQC 可用于提供一种混合量子经典计算形式，其中输入和输出采用经典数据的形式，而控制 PQC 计算的一组参数是经过经典优化的（Benedetti 等人，2019 年）。量子计算之所以令人兴奋，是因为它能让我们高效地解决问题或运行模型，而这些在传统计算机上无法高效运行（Nielsen and Chuang，2000）。量子硬件的快速发展意味着
对区域机构进行分类的拟议策略......
卡内基分类法的基本分类法使用学生入学、学位课程和研究活动数据对学院和大学进行分类。虽然这些都是机构类型的重要指标，但它们未能捕捉到机构独特性的另外两个重要方面：地域性如何影响机构的使命和战略活动，以及机构如何促进学生和社区之间的社会和经济流动性 (SEM)。卡内基分类法必须保持其基本分类法中使用的指标的清晰设计和易读性，同时，该系统还必须避免将一套狭隘的标准强加给机构，因为这可能会无意中削弱其使命或使高等教育系统同质化 (Ruef and Nag 2012)。卡内基分类法致力于认可机构对学生和社区之间的 SEM 的贡献，这为思考地域性和地理位置如何影响机构使命创造了机会。
实施用于图像分类的计算机视觉...
摘要 - 史塔迪此案例研究人员讨论了使用OpenCV和Python对猫和狗图像进行分类的计算机视觉实施。进行此案例研究的目的是能够开发一个可以区分高准确性的猫和狗图像的分类模型。该过程始于从猫和狗的图片中收集数据集，然后对其进行处理以提高图像的质量。数据增强技术将应用于扩展数据集变化并改善模型性能。卷积神经网络（CNN）算法用作分类模型的基础。CNN模型是使用已通过交叉验证处理和验证的数据集训练的，以避免过度拟合。OPENCV用于处理基本图像操作，例如调整大小，颜色转换和数据增强，而深度学习框架（例如用于构建和训练CNN模型的张力流）等深度学习框架。实验结果将表明，CNN模型可以实现能够在分类猫和狗的图像时达到令人满意的准确性。
多模式医学图像分类的分裂学习
摘要 - 在过去的几十年中，机器学习（ML）在医学图像分类中取得了重大进展。成功可以归因于两个因素：（i）诊所/医院收集和处理的独特患者数据以及（ii）解决基本分类任务的相应ML模型。实际上，患者数据可能包含患者人口统计学特有的敏感信息；和ML模型通常需要更高的计算资源，而不是单个医院的负担能力。考虑实际问题，我们探索了一种协作ML方法，其中称为客户的数据提供商旨在利用服务器的计算资源共同培训一个统一的ML模型，而无需共享任何原始数据。特别是，我们使用包含多模式图像输入和多标签地面真实的现实世界数据集专注于皮肤病变分类问题。为了启用协作性但具有隐私性的皮肤病变障碍，我们基于U形拆分学习，开发了一个名为SplitFusionNet的学习框架。SplitFusionNet的关键思想是将ML模型分为深神经网络层的（客户端，服务器）分区：客户端层处理多模态输入数据和多标签，而服务器层执行计算广泛的中层计算。此外，我们应用无损压缩和减压来提高客户端和服务器之间的通信成本。在实验上，与非分类集中式培训相比，SplitFusionNet需要更少的训练管道时间，同时实现相等的预测性能。索引术语 - 分类学习，多模式分类，多标签分类，隐私的机器学习