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Microsoft PowerPoint - IANPHI 欧洲网络会议 - 第一天整体 PPT（最终版）（1）
会议；在文档或数据库中搜索信息；编码；创建视觉效果；文献综述；传染病监测；疾病预测；传播动力学分析；疫苗功效评估与开发；图像识别；从医疗数据集诊断和预测疾病；文本挖掘；症状提取；社交聆听；地下水中硝酸盐浓度预测；药物分析；社会危机中的心理韧性；研究
新闻稿：13 449-215/24 企业对人工智能的使用在一年内几乎翻了一番
文本挖掘人工智能技术使用最为频繁，65% 使用人工智能的企业都采用了该技术。同样受欢迎的还有自然语言生成（41%）、数据分析（34%）、语音识别（29%）和流程自动化或辅助决策（24%）等基于人工智能的技术。图像识别和图像处理（17%）以及自动移动机器或车辆（6%）等基于人工智能的技术使用较少。与上一年相比，人工智能使用量的大幅增长可以归因于文本挖掘和自然语言生成等基于人工智能技术的使用量增加。
物理导向数据增强，用于将深度模型传输到特定传感器
由于传感器特性变化导致训练阶段的运行时域偏移会导致基于深度学习的传感系统性能下降。为了解决这个问题，现有的迁移学习技术需要大量的目标域数据，并会产生高昂的部署后开销。与此不同，我们建议利用控制域偏移的第一原理来减少对目标域数据的需求。具体来说，我们提出的方法 PhyAug 使用第一原理，结合源传感器和目标传感器收集的少量标记或未标记数据对，将现有的源域训练数据转换为增强的目标域数据，以校准深度神经网络。在关键词识别和自动语音识别这两个音频传感案例研究中，PhyAug 使用从目标麦克风收集的 5 秒未标记数据将麦克风特性变化导致的识别准确度损失恢复了 37% 至 72%。在基于声学的房间识别案例研究中，PhyAug 将智能手机麦克风变化导致的识别准确度损失恢复了 33% 至 80%。在最后一个鱼眼图像识别案例研究中，PhyAug 将由于相机引起的扭曲而导致的图像识别错误减少了 72%。
演讲会 下午 12:00
Sonia BOUZIDI “通过深度学习和图像识别增强可持续时尚决策支持。” Sonia BOUZIDI “通过深度学习和图像识别增强可持续时尚决策支持。” Siwar SLIMI “开发情商模型以优化车辆驾驶。” Sirine AMMAR “用于个人服务、智能移动和高级家庭自动化的智能脑机接口方法。” Rahma MAALEJ “从不同的脑活动获取方式自动识别癫痫发作。” Basma JALLOULI “用于老年人心理运动功能的认知评估的多模式方法。” Ibtissem BOUSHILA “探索脑部 MRI 在青少年肌阵挛性癫痫诊断中的应用。” Tayssir BOUSHILA “通过 MRI 图像研究与测量颈髓萎缩：Devic 视神经脊髓炎病例。” Aicha NOUISSER “基于从面部表情、声音甚至身体活动中识别情绪的多模态识别系统。” Dalila OTHMEN “在线阿拉伯语手写识别。” Chawki BARHOUMI “使用深度学习和多模态数据进行情绪识别。” Hend KAROUI “使用深度学习识别心脏病。” Nabil BENHAMED “糖尿病视网膜病变疾病检测的先进技术。” Mahmoud LIMAM “用于文档图像处理的生成深度学习模型。”
利用人工智能进行软式网球动作及战术分析的基础研究 小山幸信 * 桑田英也 斋藤彰
软式网球是日本初高中最受欢迎的俱乐部活动之一。虽然有各种网球分析结果和软件，但软式网球的分析结果和软件仍然不足。因此，我们研究了使用人工智能分析软式网球动作和战术的基础研究。我们测试了人工智能的图像识别，能够跟踪球和人，并检测骨骼。我们还测试了由两个廉价运动相机组成的简单立体相机，但尚未成功估计深度。将这两者结合起来也是未来的任务。
新课程EECS 498：...
AI正在改变许多行业，并引起了应用程序的爆炸。受到ML和深度学习影响的领域包括自动驾驶汽车，语音和图像识别，有效的网络搜索，欺诈检测，人类基因组分析以及许多其他进步。对AI，ML和深度学习的知识已成为任何工程师或科学家的必备知识。本课程旨在让您接触基础理论和语言。这是对非专家的介绍，它将使您能够进入各个部门提供的其他AI，ML和深度学习课程。
变形金刚：纯粹基于注意力的网络学习
自我注意事项是指神经网络自行找出序列的哪些部分，例如单词句子或图像中的一系列斑点，共同有助于解决手头的问题。例如，对于语言翻译，自我注意力的目标是找出源语言中哪些单词在一起有助于目标语言中任何单个单词的产生。另一方面，在图像识别中，自我注意力将有助于网络弄清楚哪些补丁程序共同做出了最大的贡献，可以正确预测类标签。
使用机器学习的问题纸分析
学生，Sathyabama科学技术学院教授摘要 - 该问题论文分析仪的目的是检查如何在不同领域应用机器学习算法。本文着重于评估这些算法的性能，并将机器学习方法应用于现实世界中的挑战。该研究调查了机器学习在各种领域的潜力，包括银行，医疗保健，图像识别，自然语言处理和推荐系统。为了进行研究，必须收集数据集并进行预处理，必须使用机器学习算法，并且必须评估其准确性和效率。在将这些算法付诸实践中遇到的困难和限制也涵盖在本文中，包括可解释性，数据维度和过度拟合。本文介绍了机器学习中的最先进，涵盖了强化学习，无监督的学习方法，例如降低和聚类，以及监督的学习方法，例如回归和分类。此外，研究研究了众所周知的机器学习框架和库的应用，包括Scikit-Learn，Tensorflow和Pytorch。结果突出了选择正确的算法并调整超参数以达到峰值性能是多么重要。从这项研究中收集的知识可以帮助选择最佳的问题领域的最佳算法，并提高对不同机器学习技术的优势和缺点的理解。通过对其应用进行详细的分析和评估，考虑的所有因素，该问题论文可以增强当今机器学习研究的状态。关键字：过拟合，Scikit-Learn，Tensorflow，Pytorch，机器学习，算法，绩效评估，医疗保健，金融，图像识别，自然语言处理，推荐系统和增强学习。
使用深...
印度教科技研究所，coimbatore 1 sentinfo@gmail.com，2 venkat.it@gmail.com，4 ramasamy.s@hit.s@hit.edu.in，4 md.devendran@gmail.com摘要：该项目旨在为食品和beverage提供精确估算的自动化系统，以估算食物和beverage的自动化系统，并深入研究。随着对健康意识的人的需求不断增长，需要使用可靠，高效且易于使用的工具，可以帮助用户做出明智的饮食选择。该项目利用图像处理技术和深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN））来分析食物图像并预测相应的卡路里含量。该系统首先捕获食品或饮料的图像，然后将其处理并通过预先训练的深度学习模型。该模型在包含各种食品的图像及其营养信息的大型数据集上进行培训。预处理输入图像后，该模型通过利用其学习的特征来对食物进行分类并估算卡路里计数。然后将估计的卡路里值实时显示给用户。该项目利用关键技术，包括图像识别，深度学习和营养分析。它旨在将其集成到移动应用程序或Web平台中，从而使用户可以有效地跟踪其每日热量摄入量。通过在不同的数据集上进行培训，可以不断提高系统的准确性，从而确保对不同食品的可靠卡路里估算。该工具有可能通过促进更健康的饮食习惯来彻底改变个人健康管理。关键词：卡路里估计，深度学习，图像识别，食物分类，卷积神经网络，健康管理，营养分析，实时预测。