自学学习(SSL)是一种无监督的表示技术,是深度学习中的热门话题。它涉及解决一个人工任务,该任务允许网络学习数据集的语义。然后可以使用所得的特征提取器进行传输学习,以减少解决实际下游任务所需的标记示例数量。这对于计算机辅助诊断具有巨大的实用价值,因为标签需要医学专家,这很昂贵[1]。SSL方法通常应用于图像补丁(例如拼图求解[2],上下文预测[3],对比度学习[4]或视觉变压器[5]),而下游任务通常与整个图像一起使用。此差异要求在两个单独的顺序步骤中实现SSL并转移学习。一种固有地使用补丁的技术是多个实例学习[6],因此对于许多SSL方法而言,可能是更自然的选择。
迁移学习使我们能够利用从一项任务中获得的知识来帮助解决另一项相关的任务。在现代计算机视觉研究中,问题是哪种架构对于给定的数据集表现更好。在本文中,我们比较了 14 个预训练的 ImageNet 模型在组织病理学癌症检测数据集上的表现,其中每个模型都配置为朴素模型、特征提取器模型或微调模型。Densenet161 已被证明具有高精度,而 Resnet101 具有高召回率。当后续检查成本高时,适合使用高精度模型,而当后续检查成本低时,可以使用低精度但高召回率/灵敏度的模型。结果还表明,迁移学习有助于更快地收敛模型。
在整个领域提出的所有 BCI 范例中,我们决定专注于运动意象 (MI),这是一种识别与想象运动相关的信号的范例。该范例常用的大脑相关信号是脑电图信号 (EEG),它易于获取且非侵入性。传统上,特征提取器和分类器的组合已用于处理这些信号并识别 MI 任务,并获得可接受的性能水平。最近,卷积神经网络 (CNN) 是这两种算法的组合,已用于处理 EEG 信号,获得相似的性能水平,同时比其他机器学习 (ML) 算法更简单。EEGNet 就是一个例子,这是一种紧凑的 CNN 架构,足够强大,可以在一系列 BCI 任务中学习各种可解释的特征,并且与其他参考算法相比,跨范例的泛化更好。
抽象的大语言模型(LLM)不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)的领域,而且有可能重塑许多其他领域,例如推荐系统(RS)。但是,大多数相关工作将LLM视为常规推荐管道的组成部分(例如,作为特征提取器),这可能无法完全利用LLM的生成能力。可以将建议过程分为多个阶段,例如分数计算和重新排序,而可以使用LLM简化为一个阶段:直接从完整项目池中生成建议。这项调查回顾了基于LLM的生成建议的进度,方法和未来方向:1)哪些生成建议是什么,2)为什么RS应提高生成性建议,以及3)如何针对各种RS任务实施基于LLM的生成性建议。我们希望这项调查可以提供探索这个有趣而新兴主题所需的上下文和指导。
•使用SIMS 2000或同等软件对食品的感觉分析•细胞培养技术,培养基制剂,肿瘤细胞分离和分子生物学方法的经验。例如,维持用于临床前(体内和体外)实验中的哺乳动物和/或主要细胞系。•色谱经验:气相,微甲,薄层,离子,液体(UHPLC)分析食品或相关产品中的污染物,营养或功能成分。•质谱经验:诱导耦合的血浆质谱仪,串联质谱仪与气体色谱耦合(GC-MS/MS),Orbitrap或其他质谱仪与超高性能液体冰镇仪(LC-MS)耦合,以分析污染物,营养或功能相关的综合产品或相关组成部分。具有多个电离源的经验(例如,APPI,APCI,ESI,DESI)是一种资产。•振动光谱经验:共焦拉曼显微镜,更富含粉红色的红外显微镜和分光光度计,以分析食品中的污染物,营养或功能成分。•使用自动加压溶剂提取器(加速溶剂或超临界流体提取器),微波提取,超单子波波或溶剂溶剂溶液提取物,在食品或相关产品中提取污染物,养分或功能成分。•以前的经验开发了植物性食品或功能性食品,在食品或相关产品中保留营养或功能成分。•技术/手稿写作和分析方法开发技能。•能够与政府,学术和行业合作伙伴在团队背景下工作。•强大的生物信息学,代谢组学,化学计量学或统计技能。•评估食物生物活性或验证健康益处的细胞培养专业知识。•使用拉曼,FTIR和Orbitrap或其他高分辨率质谱仪的经验是一种资产。•对研究设计,研究方法和数据分析有深入的了解。•能够使用MS OF CE(Word,Excel,PowerPoint,Outlook,Outlook,Teams,SharePoint)。•英语发达的口头,书面和人际交往能力。
场发射电推进 (FEEP) 基于从液态金属中提取和电离推进剂,该过程可以在 1Vnm -1 量级的场强下发生。为了达到必要的局部场强,液态金属通常悬浮在针状尖锐发射器结构上。已经研究了通过毛细管力进行被动推进剂输送的不同配置,包括毛细管几何形状、外部润湿针和多孔针状结构。液态金属的静电应力超过某个阈值会导致金属变形为泰勒锥 7 ,从而进一步增加锥顶点的局部场强,最终实现粒子提取。在 FEEP 装置中,静电势施加在金属发射器和称为提取器的对电极之间,其设计用于最大限度地提高发射离子的透明度。在这样的几何结构中,离子随后被用于提取和电离的相同电场加速,从而使该过程非常高效。
摘要 - 具有光学动力和数据遥测的基于最小的和无线近红外(NIR)的神经记录器是一种有希望的长期监测的有前途的方法,该方法具有最小的现状独立唱片仪之间的最小物理维度。但是,基于NIR的神经记录综合电路(IC)的主要挑战是在存在光引起的寄生寄生短路电流的情况下保持强大的操作。当信号电流保持较小以降低功耗时,尤其如此。在这项工作中,我们为电动机预测提供了一个容忍和低功率的神经记录IC,该记录可以在低调的300 µw/mm 2中充分发挥作用。,它以4.1噪声效率因子(NEF)伪抗抑制作用的放大器,芯片神经特征提取器和单个的Mote-Mote级增益控制,在38℃时达到了0.57 µW的最佳能力消耗。应用猴子的20通道预录的神经信号,IC可以预测用
摘要 - 这篇文章介绍了一种新颖的图像到语音生成方法,旨在使用深度学习技术将图像转换为文本字幕以及尼泊尔语言的口头描述。通过利用计算机视觉和自然语言处理,该系统分析图像,外观功能,生成人类可读字幕并产生可理解的语音输出。实验利用了图像字幕生成的最先进的变压器架构,并由Resnet和ExcilityNet作为特征提取器补充。BLEU评分用作生成字幕的评估度量。BLEU-1,BLEU-2,BLEU-3和BLEU-4 N-gram所获得的BLEU得分分别为0.4852、0.2952、0.181和0.113。预估计的Hifigan(Vocoder)和Tacotorn2用于文本进行语音合成。所提出的方法有助于尼泊尔语言AI应用的未置换域,旨在提高对尼泊尔语人群的可访问性和技术包容性。
摘要:准确且健壮的同时定位和映射(SLAM)系统对于自动水下车辆(AUV)至关重要,可以在未知环境中执行任务。然而,直接将基于深度学习的SLAM方法应用于水下环境会带来挑战,这是由于纹理较弱,图像退化以及无法准确注释关键点的挑战。在本文中,提出了强大的深入学习视觉大满贯系统。首先,一个名为UWNET的功能生成器旨在解决弱纹理和图像降解问题,并提取更准确的关键点功能及其描述符。此外,基于改进的水下成像物理模型以自我监督的方式训练网络的知识蒸馏概念。最后,将UWNET集成到ORB-SLAM3中以替换传统的特征提取器。提取的本地和全局特征分别用于特征跟踪和闭环检测模块。公共数据集和自收集的池数据集的实验结果验证了所提出的系统在复杂方案中保持高精度和鲁棒性。
多肌术(PSG)在夜间收集生理参数,以分析患者的睡眠。此过程使用脑电图(EEG),电击图(EOG),肌电图(EMG),心电图,脉搏血氧仪,气流和呼吸努力。睡眠分期是从EEG,EOG和EMG电极确定的。额叶,中央和枕脑区域的电活动以及眼睛运动和下巴EMG用于确定睡眠阶段[26]。PSG睡眠评分是专家使用的一种常见方法,可监测人类睡眠的质量和数量以及诊断睡眠失误[17]。此过程涉及分析整个晚上的睡眠,分为30秒的时代,每个时期都归类为一组预定的睡眠阶段。最近的研究使用机器学习进行了自动睡眠评分。Silveira等人的研究。[29]使用随机森林(RF)用离散小波作为特征提取器进行睡眠评分。Hassan等人的方法。[11]根据单个EEG通道对睡眠阶段进行了分类,而[23]之类的研究根据单个EOG通道对它们进行了分类。此外,RF用于一系列与EEG相关的问题,例如早期癫痫发作检测[6],人类精神状态分类[7]等。[29]之类的方法仅使用EEG通道数据。,但通过[14]提供的进一步分析,在使用各种类型的渠道时,分类性能没有改善。[35]使用RF和LightGBM作为机器学习算法来对睡眠阶段进行分类。考虑到人类自然衰老过程中睡眠中发现的变化,我们旨在分析这些变化如何影响我们的分类模型[16,33,18],Zhou等人的文章。值得注意的是,他们将年龄作为分类任务中的功能。另一方面,[8,25]这样的论文分析了早期睡眠和晚期睡眠之间的差异,显示出很大的差异。在本文中,我们还试图分析这些变化如何影响训练有素的模型的性能。在这里,我们分析了一个睡眠评分模型,以评估年龄的效果以及早期(早睡,最初4个小时)和晚期(深夜,最后4个小时)睡眠的影响,对古典分类器在Epoch睡眠阶段的性能。为此,我们将小波用作特征提取器和RF作为分类器。结果,我们试图了解不同模型如何最适合每个问题的需求。