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World File Search System判别
使用修改的线性判别
*通讯作者：Zeba Khanam，z.khanam@seu.edu.edu.sa摘要视网膜病是对眼睛的视网膜的损害，这是严重的糖尿病微血管并发症。通常使用机器学习和深度学习算法等AI方法开发用于DR管理的CAD工具。最近，使用深度学习模型开发了用于DR的诊断工具。由于这一事实，这些模型的培训需要大量数据。数据集中的实例较少，因此大量数据不均匀。这项研究引入了一种称为Modified LDA的新范式，该范式使用少量培训数据成功培训模型，从而避免了使用此类有限数据时出现的过度拟合和近似错误的常见问题。通过我们的研究，我们提出了一种新的方法（一种修改的线性判别算法），用于对糖尿病患者进行分类和诊断。从Kaggle收集的信息。准确性（97.92％），曲线下的面积（0.9999）和Gini指数（0.998）都是数字上升的。通过分析客观绩效指标和解释模型，我们发现建议的模型优于识别糖尿病患者的最新方法，并在存在缺失值时对疾病的严重程度进行排名。因此，眼科医生可能能够在该工具的帮助下就糖尿病疾病的严重性获得第二意见。关键字糖尿病预测，线性判别算法，修改算法，机器学习，预测建模，分类，特征选择，数据分析
机器学习真正的判别基因座
摘要 - 石墨烯的进步在探索其用于不同应用程序的属性方面产生了需求。探索其特性的一种方法是降低其疏水性。为了克服石墨烯的疏水性，表面活性剂已用于功能化，从而改善了石墨烯单层的表面特性。因此，研究CVD石墨烯的表面活性剂处理对于理解石墨烯的表面特性影响很有用。这项研究利用硅底物上的CVD石墨烯。在不同的治疗时间内，用不同浓度的巧克力（SC）进行处理。然后，使用原子力显微镜（AFM）对这些样品进行表征，以研究处理前后样品的表面特性。要优化，石墨烯必须保持在硅底物上。结果表明，基本上是SP 2结构的石墨烯的完整性，因为即使在处理SC溶液的重量/体积浓度为1％的重量/体积浓度下，底物也没有分层。
掩盖了判别性自我...
自我监督的表示学习（SSL）（Balesteriero等人，2023年）近年来已经成为表示学习的基石。诸如Openai剪辑之类的模型（Radford等人，2021）示例SSL方法如何产生适用于广泛下游任务的表达性表示。此范式依赖于配对的观测值（配对的视图或共享相同内容的方式）来提取有意义的特征。从广义上讲，SSL方法分为两类：歧视性和生成性（或基于重建）。歧视性SSL（Chen等人，2020年）旨在确保比随机采样观测值在潜在空间中更接近配对观测的表示。相反，基于重建的SSL（He等人，2022）涉及从其对中重建一个观察结果。在多视图设置中，数据增强技术（例如图像裁剪和颜色抖动）通常用于人为地创建单个单个观测值。在这些增强中，事实证明，图像裁剪特别有影响力，推动了视觉学习模型（例如Meta's Dino）（Caron等人，2021; Oquab等。，2023）和JEPA（Assran等人，2023）。最近的研究（Bizeul等人，2024）1表明，在图像域中，掩盖（概念上类似于裁剪），而不是单个图像像素可以生成图像对，从而促进基于重建的SSL中表达特征的学习。，2023）。在这个项目中，我们的目标是投资于将类似方法应用于歧视性SSL是否可以产生可比的好处，专门针对Dino，Jepa和Siglip（Zhai等人。
新的物理风格的判别分类器
摘要：物理学的概念和定律一直是工程师克服人类挑战和问题的宝贵灵感来源。分类是此类问题在工程科学各个领域中起主要作用的重要例子。表明，歧视性分类器倾向于优于其生成性对应物，尤其是在有足够标记的训练数据的情况下。在本文中，我们使用最小潜在线提出了一种新的物理启发性分类方法。为此，我们首先考虑两组固定点电荷（作为两类数据）和它们之间的可移动分类器线。然后，由于两组点电荷，我们通过最小化分类器线上的总电位积分来找到分类器线的稳定位置。令人惊讶的是，将显示获得的分类器实际上是基于不确定性的分类器，可最大程度地减少分类器线的总不确定性。实验结果显示了所提出的方法的有效性。
过程矩阵的单次判别策略
因果关系这一主题最近在量子信息研究中引起了广泛关注。这项工作研究了过程矩阵之间的单次判别问题，这是一种定义因果结构的通用方法。我们提供了正确区分的最佳概率的精确表达式。此外，我们提出了一种使用凸锥结构理论实现此表达式的替代方法。我们还将判别任务表示为半正定规划。因此，我们创建了 SDP 来计算过程矩阵之间的距离，并根据迹范数对其进行量化。作为一个有价值的副产品，该程序找到了判别任务的最佳实现。我们还发现了两类可以完美区分的过程矩阵。然而，我们的主要结果是考虑与量子梳相对应的过程矩阵的判别任务。我们研究了在判别任务期间应使用哪种策略（自适应或非信号）。我们证明了无论选择哪种策略，区分两个过程矩阵为量子梳的概率都是相同的。
基于综合相关判别和信息熵的目标舰船识别算法
舰船类型识别是电子侦察的重要组成部分。但现有的基于统计学的方法、基于模糊数学的方法等，未能充分利用无源传感器获取的信息，辐射源—舰船分配关系存在一定的模糊性。均不能得出准确可靠的辐射源—舰船分配关系。因此，本文提出一种综合关联判别法，得到更为可靠、全面的辐射源—舰船分配关系，然后在此关联关系基础上利用信息熵法识别目标舰船类型，并进行可信度分配。仿真结果表明，该算法能有效解决利用多无源传感器信息进行目标舰船类型识别的问题。
基于综合相关判别和信息熵的目标舰船识别算法
舰船类型识别是电子侦察的重要组成部分。但现有的基于统计学的方法、基于模糊数学的方法等，未能充分利用无源传感器获取的信息，辐射源—舰船分配关系存在一定的模糊性。无法得出准确可靠的辐射源—舰船分配关系。因此，本文提出一种综合关联判别法，得到更为可靠、全面的辐射源—舰船分配关系，然后在此关联关系基础上利用信息熵法识别目标舰船类型，并进行可信度分配。仿真结果表明，该算法能有效解决利用多无源传感器信息进行目标舰船类型识别的问题。
与扩散先验的统一视觉感知的桥接生成和判别模型
扩散模型的出色实力促使其努力将其应用范围扩展到生成任务之外。然而，缺乏统一的AP批准来将扩散模型应用于具有不同语义颗粒性的视觉对任务的持续挑战。我们的目的是建立一个统一的视觉感知框架，利用生成模型和歧视模型之间的实质协同作用。在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，该框架构成了预先训练的稳定扩散（SD）模型，其中包含丰富的生成性先验，一个能够整合层次代表的头部（U-Head），并且能够整合层次代表，并提供了一个适应性的外观，并提供了不良的犯罪性犯罪性。全面研究揭示了苦艾酒的潜在特征，例如在不同的时间步骤和各种U-NET阶段隐藏在潜在变量中的感知的不同粒度。我们强调，将重量级或活体积的解码器纳入将扩散模型转换为较大的表示学习者没有任何信息。针对定制判别模型的广泛比较评估展示了我们方法对基于零的素描基于素描的图像检索（ZS-SBIR），少数射击分类和开放式播放量和开放式摄影（OV）SETANICE分割任务的效率。有希望的结果证明了扩散模型作为强大的学习者的潜力，并在提供信息丰富且健壮的视觉代码方面确立了重要的能力。
跨受试者脑电情绪分类的迁移判别词典对学习方法
脑电信号具有不易伪装、可携带、无侵入等特点，在情绪识别中被广泛应用。然而由于个体差异的存在，不同受试者的同一种情绪状态下的脑电信号数据分布会存在一定的差异。传统的情绪识别方法为了得到对新受试者分类效果良好的模型，需要收集大量新受试者的标记数据，但这往往不现实。本研究针对跨受试者脑电情绪分类提出了一种迁移判别字典对学习（TDDPL）方法。TDDPL方法将不同受试者的数据投影到领域不变子空间中，基于最大均值差异（MMD）策略构建迁移字典对学习。在子空间中，TDDPL学习共享的综合字典和分析字典，搭建从源域（SD）到目标域（TD）的判别知识桥梁。通过最小化每个子字典的重构误差和类间分离项，学习到的合成字典具有判别性，而学习到的低秩编码具有稀疏性。最后，在 TD 中，基于分类器参数、分析字典和投影矩阵构建判别分类器，而无需计算编码系数。在 SEED 和 SEED IV 数据集上验证了 TDDPL 方法的有效性。
3D打印的多核纤维尖磁场和温度测量的判别传感器
微型光纤磁场传感器由于其对抗电磁干扰和紧凑性而引起了极大的兴趣。然而，材料的固有热力学特性使温度交叉敏感性在感知准确性和可靠性方面都是挑战性的问题。在这项研究中，设计了一个超型多核纤维（MCF）尖端传感器，以区别地测量磁场和温度，随后对此进行了实验评估。新颖的3D打印感应分量由一个碗形的微型站点和一个MCF末端的聚合物微流体浸润的微腔组成，充当两个微型Fabry-Perot干涉仪。通过将铁微球掺入微磁管中来实现微型磁场的磁灵敏度，而微流体浸润的微腔增强了高度敏感的温度感应的能力。在MCF的两个通道中使用此微小的光纤面条设备允许通过确定两个参数的灵敏度系数矩阵来区分磁场和温度。该设备表现出高磁场强度灵敏度，约为1 805.6 pm/mt，快速响应时间约为213 ms，高温灵敏度为160.3 pm/℃。此外，传感器的状况较低，为11.28，表明两参数测量的可靠性很高。所提出的3D打印的MCF-TIP探针通过单个光纤内的多个通道检测多个信号，可以为歧视性测量提供一个超级，敏感和可靠的方案。碗形的微型管理器还提供了一个有用的平台，用于将微观结构与功能材料结合在一起，扩展多参数感应方案并促进MCF的应用。