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带射频的卷积神经网络，带有射频旋转纳米驱动器
摘要卷积神经网络（Lecun and Bengio 1998脑理论与神经网络手册255-58； Lecun，Bengio和Hinton 2015 Nature 521 436-44）在现代信号处理和机器视觉中是最先进的，无处不在。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。 这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。 SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。 然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。 在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。 这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。 我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。 我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。 我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。对于每个人，我们解释了如何同时调整许多人工突触，从而利用了突触重量共享特定的卷积。我们通过使用自旋振荡器作为人工微波神经元来展示如何通过使用自旋振荡器在卷积层之间传输信息。最后，我们模拟了这些射频谐振器和自旋振荡器的网络，以求解MNIST手写数字数据集，并获得与软件卷积神经网络相当的结果。由于它可以与纳米设备的单一步骤完全平行运行卷积神经网络，因此本文提出的架构对于需要机器视觉的嵌入式应用程序（例如自主驾驶）很有希望。
使用机器学习（ML）和卷积中性网络（CNN）
茶厂疾病对全球茶业构成了重大威胁，从而影响了产量和质量。早期发现和准确的诊断对于有效的疾病管理和防止广泛爆发至关重要。主要依赖专家视觉检查的传统方法可能是主观的，耗时的，并且可能无法检测到微妙或早期症状。此外，可以限制获得专业植物病理学家的机会，尤其是在远程茶叶地区。该项目探讨了人工智能，特别是深度学习技术的应用，以自动化茶叶疾病检测过程。通过利用卷积神经网络（CNN）的力量，该系统非常适合图像分析，该系统旨在分析茶叶的图像并将其准确地分为不同的疾病类别。在标记的茶叶图像的各种数据集上训练CNN，包括各种疾病和健康的样本，使模型可以学习复杂的模式和特征，以表明特定疾病。这种自动化方法有望提高诊断准确性，减少对专家视觉检查的依赖，并有可能提高茶农及时有效的疾病管理策略的可及性，最终有助于增强茶的生产和经济可持续性。
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
通过完全卷积网络基于Imaged-EEG信号的自动癫痫发作检测
癫痫发作检测是需要手动干预训练有素的专家的癫痫病中的常规过程。此过程可能广泛，效率低下且耗时，尤其是对于长期记录。我们提出了一种自动方法，使用IMAING-EEG表示脑信号来检测癫痫发作。为了实现这一目标，我们分析了来自两个不同数据集的EEG信号：CHB-MIT头皮EEG数据库和包括头皮和颅内记录的癫痫项目。我们使用完全卷积神经网络自动检测癫痫发作。对于我们的最佳模型，对于CHB-MIT数据集，我们的平均准确性和特异性值分别为99.3％和99.6％，癫痫患者的相应值为98.0％和98.3％。对于这些患者，颅内电极和头皮含量分别提高了平均准确性和特异性值，分别为99.6％和58.3％。关于其他指标，我们的最佳模型达到62.7％的平均精度，召回58.3％，CHB-MIT记录的F量为59.0％，AP为54.5％，相对较低的epilepsiae数据表的性能较低。对于两个数据库，对于92％的CHB-MIT患者，每小时的误报次数达到的值小于0.5/h，而80％的癫痫患者的误报量小于1.0/h。与最近的研究相比，我们的轻量级方法不需要对预选特征的任何估计，并且表现出高表现，并且在临床实践中引入这种自动方法的可能性很有可能。
DNA目标关联中金黄色葡萄球菌Cas9的动力学 均质抗体 - 药物结合物：通过在隔离轻链上获得的偶联而获得的DAR 2抗HER2，然后是mAb组装 介孔锆 - 渗透性多功能平台 通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
金黄色葡萄球菌CAS 9（SACAS 9）是RNA引导的内核ASE，其靶向与原始探针相邻的互补DNA相邻的邻接基序（PAM）进行裂解。其小尺寸促进了体内递送的各种生物体基因组编辑。在此，使用单分子和集合方法，我们系统地研究了SACAS 9与DNA相互作用的基础机理。我们发现SACAS 9的DNA结合和裂解需要分别与指导RNA的PAM -Proximal DNA的6-和18 -bp。这些活性是由三元复合物之间的两个稳定的相互作用介导的，其中一种稳定的相互作用位于PAM的大约6 bp，而不是DNA上Sacas 9的明显足迹。值得注意的是，原始间隔物内部的另一个相互作用显着强，因此构成了DNA结合的SACAS 9持续块对DNA跟踪电动机。有趣的是，在裂解后，萨卡斯9自主释放了pAM-DESTAL DNA，同时保持与PAM的结合。这种部分DNA释放立即废除了其与原始探针DNA的强烈相互作用，因此促进了其随后与PAM的解离。总体而言，这些数据提供了对SACAS 9的动态理解，并指导其有效的应用。
使用 3D 卷积神经网络对缺氧缺血性昏迷患者进行基于多模态 MRI 的全脑评估
摘要背景：人们尚未找到最佳方法来自动捕获、分析、组织和合并结构和功能性脑磁共振成像（MRI）数据，以最终提取相关信号，协助缺氧昏迷患者床边的医疗决策过程。我们的目标是开发和验证一种深度学习模型，以利用多模态3D MRI全脑时间序列对缺氧缺血性昏迷相关的脑损伤进行早期评估。方法：这项概念验证、前瞻性、队列研究于 2018 年 3 月至 2020 年 5 月期间在大学医院（法国图卢兹）附属的重症监护室进行。所有患者在心脏骤停后至少 2 天（4±2 天）处于昏迷状态时接受扫描。在同一时期，我们招募并纳入年龄匹配的健康志愿者。脑 MRI 量化包括来自感兴趣区域（楔前神经和后扣带皮层）的“功能数据”和全脑功能连接分析以及“结构数据”（灰质体积、T1 加权、各向异性分数和平均扩散率）。专门设计的 3D 卷积神经元网络 (CNN) 通过使用原始 MRI 指标作为输入来区分意识状态（昏迷与对照）。基于卷积滤波器研究的体素可视化方法被用于支持 CNN 结果。法国图卢兹大学教学医院伦理委员会 (2018-A31) 批准了这项研究，并获得了所有参与者的知情同意。结果：最终队列包括 29 名缺氧后昏迷患者和 34 名健康志愿者。通过结合不同的 MR 指标使用 3D CNN 成功将昏迷患者与对照区分开来。功能性 MRI 数据（尤其是后扣带皮层的静息态功能性 MRI）的准确率最高，经过 10 次重复的十倍交叉验证，测试集的准确率为 0.96（范围为 0.94-0.98）。通过多数投票策略，可以实现更令人满意的表现，这可以弥补
图形卷积加固学习用于负载平衡和智能排队
摘要 - 在本文中，我们为在协作环境中为智能负载平衡和排队代理提供了图形卷积深的加固学习框架。我们旨在平衡不同路径上的流量负载，然后控制网络节点上属于不同流量类别的数据包。我们的目标是双重的：首先是在吞吐量和端到端延迟方面提高一般网络性能，其次，以确保满足一组分类网络流的严格服务水平协议。我们的建议使用注意机制从当地观察和邻里政策中提取相关特征，以限制机构间通信的开销。我们在台球测试台中评估了我们的算法，并表明它们在吞吐量和端到端延迟方面都优于加载平衡和智能排队的经典方法。索引术语 - 智能排队，负载平衡，深入执行学习，多代理系统。
使用卷积神经网络基于EEG的低位检测
摘要。缺陷率检测已成为生物医学信号处理场中重要的活跃研究领域。为此，脑电图（EEG）是嗜睡和觉醒检测中最常见的方式之一。在这种情况下，我们提出了一种用于检测疲劳状态的新EEG分类方法。我们的方法利用A和觉醒的检测。在这种情况下，我们提出了一种用于检测疲劳状态的新EEG分类方法。我们的方法利用了卷积神经网络（CNN）体系结构。我们使用Emotiv Epoc+耳机定义了实验方案。之后，我们在记录和注释的数据集上评估了我们提出的方法。报告的结果表明检测准确性很高（93％），并表明所提出的方法是与其他方法相比，该方法是缺陷检测的有效替代方案。
使用卷积神经网络通过图像处理和分类中的水稻作物检测
人工智能（AI）今天占据了中心排名，尤其是在技术进步无处不在的情况下。在最有影响力的工具中，深度学习已经在专业和学术领域中建立了自己。本文着重于卷积神经网络在检测与大米竞争的杂草方面的有效性。为了实现这一目标，将预训练的Inception_V3模型的扩展用于图像分类，而Mobilenet则用于图像处理。这种创新的方法在大米和杂草之间有挑战性的稻田上进行了测试，这是AI领域的重大进步。然而，两种模型的训练都揭示了局限性：Inception_V3在第10次迭代后表现出过度拟合，而Mobilenet在第一次迭代中表现出较高的波动性和过度拟合。尽管面临这些挑战，但Inception_V3还是以其出色的准确性而脱颖而出。