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World File Search System提取技术
使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
糖尿病性视网膜病的特征分割，而无需使用计算机视觉模型yolov8和yolov9
摘要：计算机视觉是医学图像分析中的强大工具，支持对眼部疾病的早期检测和分类。糖尿病性视网膜病（DR）是继发于糖尿病的严重眼科疾病，伴随着危险性疾病的几个早期迹象，例如微型神经疗法（MAS），出血（Hemos）和渗出液（EXS），这些症状已被广泛研究并靶向由计算机视觉模型检测的对象。在这项工作中，我们测试了最先进的Yolov8和Yolov9 Architectures DR Feldus功能分割的表演，而无需编码经验或编程背景。我们从公共Messidor数据库中获取了一百个DR图像，并手动标记并准备了它们以进行像素分割，并测试了不同模型变体的检测能力。我们通过数据增强增加了训练样本的多样性，包括平铺，翻转和旋转眼底图像。在检测诸如MA，Hemo和ex之类的DR病变时，提出的方法达到了可接受的平均平均精度（MAP），以及眼睛后极的标志，例如视盘。我们将我们的结果与涉及不同神经网络的文献中的相关作品进行了比较。我们的结果是有希望的，但尚未准备好进入临床实践。必须进行准确的病变检测，以确保早期和正确的诊断。未来的工作将进一步研究病变检测，尤其是MA分割，并通过改进的提取技术，图像预处理和标准化数据集进行研究。
二剑属属的营养潜力和抗氧化活性。块茎
摘要野生山药Hirtiflora subsp。Orientalis是坦桑尼亚Mtwara农村地区的本地，尽管其营养和健康益处可观，但仍未得到充分利用。这项研究旨在评估其块茎的营养成分和抗氧化特性。使用标准的AOAC程序来分析干块茎样品，同时评估了抗氧化剂和抗氧化剂能力。发现块茎的含量从21.02％到23.57％，原油蛋白从1.0％到1.5％，粗脂质在0.46％至0.68％之间，粗纤从11.26％到13.52％，至13.52％，至97.26至101.1.1.1.1.1.1 kcal/100 g。维生素C含量从18.9至26.4 mg/100 g，β-胡萝卜素从4.15到17.8 µg/g，番茄红素从6.89到9.10 µg/g。甲醇提取物显示，总酚含量范围为60.28至122.51 mg gae/g，类黄酮含量为599至1240.4 mg rue/g，具有显着的DPPH自由基清除活性，表现为EC 50的EC 50的0.04 mg/ml的EC 50，用于棕色的Tuber Expraction和0.09 MG/ML的EC 509 mg/ml。这些发现表明，hirtiflora是重要营养素和抗氧化剂的丰富来源，具有增强局部饮食的潜力，并作为开发富含抗氧化剂的补充剂或功能性食品的基础。未来的研究应着重于提取提取技术并探索这一宝贵块茎的健康应用。关键字：野生山药（Dioscorea Orientalis）；营养成分；酚类黄酮含量；抗氧化活性简介
价值学习真的是离线RL中的主要瓶颈吗？
摘要虽然模仿学习需要访问高质量的数据，但原则上应以类似或更好的方式在数据质量下进行类似或更好的表现。但是，当前的结果表明，离线RL的性能通常比模仿学习差，而且通常不清楚是什么避免了离线RL的表现。在这项工作中，我们旨在了解当前离线RL算法中的瓶颈。虽然离线RL的表现较差通常是在不完美的价值函数上表现出来，但我们还是问：在学习价值函数，策略或其他内容时，离线RL的主要瓶颈确实是真正的瓶颈吗？为了回答这个问题，我们对（1）价值学习，（2）策略提取和（3）脱机RL问题的策略概括从每个组件的“数据尺度”属性中分析，分析了这些组件如何影响性能。我们进行了两个令人惊讶的观察。首先，选择性提取算法的选择会影响离线rl Sigig的性能和可伸缩性，通常比其基本价值学习目标更重要。例如，广泛使用的价值加权回归目标（例如AWR）无法完全利用学习的价值函数，并且切换到行为调节的策略梯度目标（例如DDPG+BC）通常会导致性能和缩放行为的实质性改善。其次，离线RL的次优性能通常是由于对培训数据的支持，而不是分布状态的策略准确性。虽然大多数当前的离线RL算法并未明确解决此问题，但我们表明，使用次优的但高覆盖范围的数据或即时的策略提取技术可以有效解决实践中的策略概括问题。
用异丙醇优化厨房试剂盒方法提取水果DNA
抽象的果实，例如木瓜，番石榴，香蕉，草莓是高价值食品商品，对更广泛的社区需求巨大，因此它们有可能发展。有必要研究各种科学学科，其中之一是分子生物学方法。DNA是分子生物学研究中的基本元素。DNA提取技术极大地决定了产生的DNA的质量和数量。沉淀中使用的化学溶剂是产生DNA质量和数量的重要因素，因此需要优化。研究的目的是研究异丙醇和乙醇对果实DNA提取的影响。使用的DNA提取方法是厨房套件方法，该方法用于4种柔软的水果：木瓜，番石榴，香蕉和草莓。DNA提取的原理是裂解，降水和纯化。用洗涤剂和NaCl的溶液对裂解过程进行化学进行，并通过搅拌器进行物理进行，直到其均匀，然后使用滤纸进行分离。收集了Aquos相的化学沉淀。降水量。异丙醇提取的结果表现出果实DNA的一致性和数量：木瓜的纤维纤维相当密度，略带柔软，略带柔软，略带褪色的薄草莓和较密集的纤维香蕉。绝对乙醇提取的结果表明了果实DNA的一致性：木瓜纤维相当密度，番石榴纤维是中等的，草莓相当密集，香蕉纤维中等。与异丙醇沉淀相比，用乙醇沉淀用乙醇沉淀的DNA提取会产生更多最佳的DNA团块。关键字：DNA提取；沉淀;优化;水果DNA；简单方法简介
DIV>食品中的特定DNA检测方法包含使用水解探针
引入由明胶制成的产品通常包含具有非常低浓度和较高抑制剂的DNA，因此在检测猪含量时需要敏感，特异和一致的测试方法。这是由于含有低浓度的DNA的明胶基质，含有抑制剂将抑制扩增反应。因此，需要足够的提取技术来获得尽可能多的DNA，然后将其纯化。足够且不包含高抑制剂的DNA量决定了样品中包含的靶DNA扩增的成功。该标准是为了提供标准测试方法来检测使用实时PCR仪器的含明胶产品中低浓度的猪DNA含量。该标准可以用作授权监管机构进行的市场前和市场监管活动的参考。该标准是通过考虑立法的规定，如下所示：1。2012年第18号法律有关食品； 2。2014年第33号法律有关清真产品保证； 3。1999年第69号政府法规涉及食品标签和广告； 4。政府法规2019年第86条有关粮食安全； 5。政府法规2021年第39号法规有关清真产品保证的实施； 6。POM调节编号HK.03.1.23.06.10.5166 2010年的2010年，关于包括某些成分，酒精含量和到期限制的信息，包括标记/标签药物，传统医学，食品和食品补充剂； 7。POM法规2018年第31条有关处理的食品标签及其修正案，即粮食和药物监督机构2021年第2021号粮食监督机构的监管机构对2018年食品和药品监督机构的修正案的修正加工食品标签。
事件地平线望远镜协作
在本文中，我们量化了SGR a *的地平尺度发射的时间变异性和图像形态，如EHT在2017年4月的波长1.3 mm所示。我们发现，SGR A *数据表现出可变性，超过了数据中的不确定性或星际散射的影响所能解释的。这种变异性的大小可能是相关孔密度的很大一部分，在某些基准线上达到约100％。通过对简单几何源模型的探索，我们证明了与其他具有可比复杂性的形态相比，环类形态为SGR A *数据提供了更好的拟合。我们开发了两种策略，以将静态几何环模型拟合到Time-sgr a * data；一种策略将模型拟合到源是静态并平均这些独立拟合的数据的简短段，而其他拟合模型则使用参数模型与平均源结构围绕结构可变性功率谱的参数模型进行完整数据集。几何建模和图像域特征提取技术都确定环直径为51.8±2.3μ，为（68％可靠的间隔），环形厚度约束，其FWHM的FWHM约为30％和50％。要将直径测量值提高到共同的物理尺度，我们使用GRMHD模拟产生的合成数据对其进行了校准。该校准将重力半径的角度大小限制为 - + 4.8 0.7 1.4μAS，我们将其与Maser视差的独立距离测量结合在一起，以确定SGR A *的质量为´ - + 4.0 10 10 0.6 1.1 6 1.1 6 M e。统一的天文学词库概念：黑洞（162）
2022/10/17 - 2022/10/18 - 用于铁路轨道系统预测性维护的语义 AI - 国际铁路安全委员会 2022
（电邮：twinson@mtr.com.hk、+852-2688 1337） 4 香港数据科学研究所 / 香港城市大学数据科学学院，香港九龙达之路（电邮：yuyang@cityu.edu.hk、Joe.Qin@cityu.edu.hk、qingpeng.zhang@cityu.edu.hk、lishuai.li@cityu.edu.hk） 5 香港城市大学建筑及土木工程系，香港九龙达之路（电邮：paullam@cityu.edu.hk） 背景 香港是世界上人口最密集的城市之一。为满足市民的出行需求，铁路每天的服务时间很长，导致维护时间很短。为了进一步提高铁路的安全性和可靠性，重要的是实施有效的方法分析铁路事故，探索事故之间的相关性，并对铁路系统中高风险设备和区域发出警报，以实现对铁路轨道系统的新型预测性维护。近年来，数据驱动方法迅速渗透到制造业、金融业、交通运输业、网络安全和医疗保健等各个行业领域。因此，在本研究中，我们旨在通过建立人工智能（AI）模型，利用广泛的铁路数据，例如铁路事故报告、维护记录、实时状况数据和在线信息，这些数据对于深入了解导致铁路轨道事故的不同关联程度的相关因素很有价值。在人工智能模型构建方面，将原始数据转化为结构化知识至关重要，这样人工智能技术才能有效地处理数据并使用数据进行预测。许多信息提取技术用于将原始数据转换为结构化数据。例如，正则表达式（Regex）通常用于提取特定的关键字；可以应用插值方法来处理原始数据中的缺失值；四分位距（IQR）用于去除原始数据中可能误导下游数据分析任务的异常值；复杂的无监督学习方法，如主成分分析（PCA）（Pearson，1901）和K均值（Lloyd，1982；MacQueen，1967），用于提取信息特征。
模糊遗传粒子群优化卷积神经...
dharanir.pec@gmail.com, ramesh.revathy@gmail.com, danesh.kn1@gmail.com Received : 31 July 2023, Revised: 14 October 2023, Accepted : 21 October 2023 * Corresponding Author ABSTRACT Oral cancer presents a pressing global health concern, ranking as the eighth most prevalent cancer worldwide and leading to a significant number of deaths, particularly evident in India with an annual toll of大约有130,000人死于口腔癌。早期检测的紧迫性是显而易见的，因为由于临床检查和活检而导致的疾病识别延迟可以阻碍有效的治疗和改善患者的结果。这项研究通过开发能够识别受疾病影响的口腔区域并准确分类各种口腔癌疾病的系统来解决这一关键需求。该研究利用深度学习算法来检测和精确定位口服图像中的受影响区域，并结合了高级特征提取技术，尤其是基于模式的特征。使用创新的蜜蜂脉冲夫妇神经网络（BEEPCNN）算法用于对受影响区域的有效分割。为了进一步提高检测效率，引入了一种新型模糊遗传粒子群卷积神经网络（FGPSOCNN），从而降低了计算复杂性，同时保持了高精度水平。拟议的系统使用从Arthi Scan医院收集的实时MRI图像进行了严格的评估。实验结果令人信服地证明了与现有的口腔癌检测方法相比，FGPSOCNN模型的优越性。1。简介这项综合研究不仅满足了早期口腔癌检测的关键需求，而且还引入了一种创新的方法，可以显着提高效率而不会损害准确性。这项研究对口腔癌诊断的潜在影响是很大的，为全球关键的全球健康挑战提供了有希望的解决方案。关键字：口腔癌，深度学习，蜂鸣声，模糊，粒子群优化，fgpsocnn。
对预测癫痫发作的基于机器学习的方法的全面研究
癫痫患者由于这种复杂的大脑状况而遇到许多困难，这是经常抽搐的特征。这些癫痫发作的症状包括怪异的行为，奇怪的感觉，并且在极端情况下，意识丧失。这些癫痫发作是中枢神经系统中异常电脉冲的发作。成功的癫痫管理取决于早期癫痫发作检测和识别，这允许适当的干预措施最大程度地降低风险并改善患者的预后。过去几年中癫痫调查领域的非凡进步有助于：机器学习技术的爆炸性开发以及非侵入性脑电图（EEG）设备的成本下降。低成本的脑电图设备的可用性使收集有关大脑活动的信息变得更加容易，这为监测和分析从传统医疗环境中脱闭的癫痫发作发作的新途径开辟了新的途径。大量数据和机器学习方法的进步为早期识别和预测癫痫发作创造了新的机会。机器学习算法可以根据脑电图数据预测癫痫发作，从而为癫痫患者提供更多控制和明智的决策。本文提供了当前对治疗癫痫发作的方法的评论。特征提取技术和分类算法会特别重点。列出了最受欢迎的EEG数据集及其可访问性。所检查的方法范围从使用更具成熟的机器学习技术的方法，例如天真的贝叶斯模型，支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA），到那些利用最近的深度学习技术，例如（长期短期记忆或LSTM），以及深卷卷积 - 卷积 - 内罗尔 - 内罗尔 - 纳特尔 - 新工程（CNNN）（CNN）。