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使用深度学习方法基于面部图像的种族分类
摘要 - 种族和种族是用于根据生物学和社会学标准将人类描述和分类为群体的术语。这些标准之一是外观，例如面部特质，这些表面特征是由人的面部结构明确表示的。计算机科学领域主要与使用基于计算机视觉的技术自动检测人类种族，由于对如何通过定量和概念模型来暗示地从面部特征中推断出对种族阶级的歧义和复杂性，因此它可能具有挑战性。计算机视觉领域中种族识别的当前技术基于基于编码的面部特征描述符或基于卷积的神经网络（CNN）特征提取器。但是，为基于图像的分类而开发的深度学习技术可以为种族识别提供更好的端到端解决方案。本文是使用一种称为“视觉变压器”的深度学习技术来识别使用现实世界面部图像的人的种族的第一次尝试。实施多轴视觉变压器的实施为亚洲，黑人，印度，拉丁裔西班牙裔，中东和白人的种族群体实现了77.2％的分类精度。
卷积神经网络的语言识别
摘要。语音识别是计算机与人类之间的一种交流方式，是计算语言学或自然语言处理的一个分支，有着悠久的历史。自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS)、语音转文本、连续语音识别 (CSR) 和交互式语音响应系统是解决该领域问题的不同方法。性能的提高部分归因于深度神经网络 (DNN) 对语音特征中复杂相关性进行建模的能力。在本文中，与使用循环神经网络 (RNN) 处理语音等序列数据的传统模型不同，随着深度网络中不同架构的出现以及传统神经网络 (CNN) 在图像处理和特征提取中的良好性能，CNN 在其他领域的应用得到了发展。结果表明，可以通过 CNN 提取波斯语的韵律特征，对短文本进行语音分段和标记。通过使用 128 和 200 个滤波器作为 CNN 和特殊架构，检测率的误差为 19.46，并且比 RNN 更节省时间。此外，CNN 简化了学习过程。实验结果表明，CNN 网络可以成为各种语言语音识别的良好特征提取器。
分解方法的稀疏时空脑 -
摘要 - 准确的技术在解决大量数据的各种问题方面具有无限的作用。但是，这些技术尚未显示出处理脑信号的脑部计算机界面（BCIS）的竞争性能。基本上，脑信号很难大量收集，特别是在自发的BCI中，信息量将很少。此外，我们猜想任务之间的高空间和时间相似性增加了预测的困难。我们将这个问题定义为稀疏条件。为解决此问题，引入了分解方法，以允许该模型从潜在空间中获得不同的表示。为此，我们提出了两个特征提取器：通过对抗性学习作为发电机的对抗性学习进行训练；特定于类的模块利用分类产生的损失函数，以便使用传统方法提取功能。为了最大程度地减少班级和类别特征共享的潜在空间，该模型是在正交约束下训练的。因此，将脑电图分解为两个独立的潜在空间。评估是在单臂运动图像数据集上进行的。从结果中，我们证明了分解脑电图信号允许模型在稀疏条件下提取富裕和决定性的特征。
语义增强的视觉原型框架，用于几个...
几乎没有射击学习（FSL）旨在鉴于有限的培训样本，旨在识别新的猫。核心挑战是避免过度适应最小数据，同时确保对新课程的良好概括。一种主流方法采用视觉特征提取器的原始类型作为分类器的重量，并且性能取决于原型的质量。由于不同的类别可能具有相似的视觉特征，因此视觉影响具有局限性。这是因为现有方法仅在预训练阶段学习一个简单的视觉特征，但忽略了完善的特征空间对原型的重要性。我们介绍了语义范围的视觉原型框架（SEVPRO）来解决此问题。sevpro从预训练阶段中学到了原型，并用作所有基于原型FSL方法的ver-Satile插入式框架。具体来说，我们通过将语义嵌入到视觉空间中，以相似的视觉特征为有助于分类类别来增强实质性的可区分性。对于新颖的课堂学习，我们利用基础类别的知识，并结合语义信息以进一步提升原型质量。同时，对FSL基准和ABLATIM研究的实验实验证明了我们对FSL的影响的优越性。
Hybrid-rvit
阿尔茨海默氏病（AD）是全球残疾的主要原因。早期检测对于预防进展和制定有效的治疗计划至关重要。这项研究旨在开发一种新颖的深度学习（DL）模型，即混合RVIT，以增强AD的检测。所提出的混合-RVIT模型将预训练的卷积神经网络（RESNET-50）与视觉变压器（VIT）集成在一起，以对AD的不同阶段进行分类。用于转移学习，促进电感偏差和特征提取的Resnet-50。同时，VIT处理图像贴片的序列通过自我发项机制捕获长距离关系，从而充当局部全球特征提取器。Hybrid-Rvit模型的训练精度为97％，测试精度为95％，表现优于先前的模型。这证明了其在从脑MRI数据中准确识别和分类广告阶段的潜在疗效。将Resnet-50和VIT结合的混合动力模型在AD检测中表现出卓越的性能，强调了其作为医学专业人员解释和分析脑MRI图像的宝贵工具的潜力。该模型可以显着改善AD的早期诊断和干预策略。
1657 RLC Digibridge® 使用说明书 - IET 实验室
第 5-7 页 -& 第 5.6.1 段 & 图 5-3，所示的拆卸电源组件已被电源组件 PN 700011 取代。第 5-10 页 - 仪器清洁说明 每月（根据使用情况或多或少）应使用软刷和异丙醇清洁内置测试装置。避免将过量的酒精涂在仪器油漆表面，否则会损坏表面。有关其他仪器清洁说明，请参阅第 5.7.1 段（测试装置的保养）和第 5.7,2 段（显示面板的保养）。图 5-8 中所示的电源组件已被电源组件 PN 700011 取代。第 5-12 页 - 第 5.8.2 段，电源故障分析程序不适用于新的电源组件 P/N 700011。第 6-2 页 - 图 6-2，后视图 后视图应显示没有线电压开关的新电源（PN 700011） 第 6-3 页 - 机械零件清单，后部项目 1 - 4（电源连接器、保险丝提取器柱、线电压开关和盖子）在新组件上被删除 第 6-12 页和第 6-13 页 - 零件和图表 所示的电源板和零件清单，PN 1657-4720 已被电源组件，PN 700011 取代。700011必须通过模块交换来修复组件。
心脏超声视图的现实世界视频导航
摘要。超声心动图（ECHO）通常用于协助诊断心血管疾病（CVD）。但是，通过操纵探测器需要手动进行标准化的回声视图获取，需要对超声检查员进行大量的经验和培训。在这项工作中，我们提出了一个用于心脏超声视图计划的视觉导航系统，旨在帮助新手超声波检查员准确获取CVDS诊断所需的视图。系统引入了视图功能提取器，以探索源框架视图之间的空间关系，学习不同框架之间的相对旋转以进行网络回归，从而促进了转移学习以提高识别特定目标平面的准确性和鲁棒性。另外，我们会提出目标一致性损失，以确保在同一扫描中回归到同一目标平面内的帧。实验性销售表明，顶部四腔视图（A4C）中的平均误差可以降低至7.055度。此外，实际临床验证的结果表明，在视觉导航系统的指导下，获取A4C视图的平均时间至少可以减少3.86次，这对新手超声波师的临床实践有启发性。
基于EEG信号分类方法
脑电图（EEG）信号已被广泛用于诊断脑疾病，例如癫痫，帕金森氏病（PD），多重SKLEROZ（MS），并且已经提出了许多机器学习方法来开发使用EEG信号的自动疾病诊断方法。在这种方法中，提出了一种多级机器学习方法来诊断癫痫病。提出的多级EEG分类方法包括预处理，特征提取，特征串联，特征选择和分类阶段。为了创建水平，选择可调Q小波变换（TQWT），并通过在预处理中使用TQWT来计算25个频率系数子频段。在特征提取阶段，四核对称模式（QSP）作为特征提取器选择，并从RAW EEG信号和提取的25个子带中提取256个特征。在特征选择阶段，使用邻居组成分析（NCA）。在此阶段选择了128、256、512和1024最重要的特征。在分类阶段，K最近的邻居（KNN）分类被用作分类。使用BONN EEG数据集对七种情况进行了建议的方法。提出的方法在5个类案例中达到了98.4％的成功率。因此，我们提出的方法可以在较大的数据集中使用，以进行更多验证。
要使用哪个骨干：特定于Aresource效率的域...
在当代计算机视觉应用中，尤其是图像分类中，在像Imagenet这样的大型数据集上预先训练的建筑背骨通常被用作特征提取器。尽管这些预训练的卷积神经网络（CNN）广泛使用，但在理解各种各样的功能和数据集大小的各种资源有效骨干的性能方面仍然存在差距。我们的研究系统地评估了多个数据集的一致训练设置，包括自然图像，医学图像，银河系图像和遥感图像，在一致的训练设置下进行了多次轻巧，预训练的CNN骨干。这种全面的分析旨在帮助机器学习从业人员为其特定问题选择最合适的骨干，尤其是在涉及细调预培训网络的小型数据集的情况下。尽管基于注意力的架构越来越受欢迎，但我们观察到，与CNN相比，它们在低数据微调任务下的性能往往较差。我们还观察到，与其他CNN架构（例如Convnext，Regnet和EfficityNet）相比，与其他各种领域相比，相比之下。我们的发现提供了可行的见解，以实现不同骨架的折衷权和有效性，从而促进了模型选择中明智的决策，以获得广泛的计算机视觉域。我们的代码可在此处提供：https：//github.com/pranavphoenix/backbones
乙醇甘氨酸nifya叶提取物作为绿色腐蚀抑制剂
Mangifera Indica（MI）或芒果叶作为铜抑制剂已被研究。在乙醇溶剂中提取Mi，并以1 M HCl溶液中不同浓度的0、0.4、0.6和0.8 mg/ml制备，以模仿腐蚀性环境。由UV-VIS分光光度计分析的预先准备的MI提取器在约370 nm处显示肩峰，这是由芳族C = C = C = C = C = C = C = C = C = C = C = O）功能的N→π*电子过渡产生的。傅立叶变换红外光谱（FTIR）发现，MI提取物表现出芳族C = C，C = O酚类化合物，C-OH和C-O拉伸振动的组。电化学阻抗光谱（EIS）和TAFEL图分析评估了以0.6 mg/mL浓度达到的最佳腐蚀抑制铜。结果由腐蚀电位的正转移，e Corr，较低的腐蚀电流，i Corr和腐蚀速率（CR）分别为-0.233 V，4.39 µA/cm 2和0.05 mm/yr。使用冶金显微镜评估腐蚀测试后铜底物的表面形态显示出由于MI提取物的分子吸附而引起的巨大腐蚀抑制。