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World File Search System机器学习
神经网络的机器学习
本教科书基于我在哥德堡大学和瑞典哥德堡的Chalmers技术大学提供的课程人工神经网络的讲义。当我准备讲座时，我的主要来源是Hertz，Krogh和Palmer [1]对神经计算理论的介绍。其他来源是神经网络：Haykin [2]的综合基础，霍纳的讲座注释[3]，Heidelberg，Goodfellow，Bengio＆Courville的深度学习[4]，在线书籍神经网络和Nielsen的深度学习[5]。I thank Martin ˇ Cejka for typesetting the first version of my hand-written lecture notes, Erik Werner and Hampus Linander for their help in preparing Chapter 8, Kris- tian Gustafsson for his detailed feedback on Chapter 11, Nihat Ay for his comments on Section 4.5, and Mats Granath for discussions about autoencoders.I would also like to thank Juan Diego Arango, Oleksandr Balabanov, Anshuman Dubey, Johan Fries, Phillip Gräfensteiner, Navid Mousavi, Marina Rafajlovic, Jan Schiffeler, Ludvig Storm, and Arvid Wenzel Wartenberg for implementing algorithms described in this book.许多数字基于其结果。Oleksandr Balabanov，Anshuman Dubey，Jan Meibohm，尤其是Johan Fries和Marina Rafajlovic提出了考试问题，这些问题成为了本书的练习。最后，我要感谢StellanÖstlund的鼓励和批评。最后但并非最不重要的一点是，许多同事和学生（过去和现在）指出了错误的印刷和错误，并提出了改进。我感谢他们。目前的版本不包含练习（剑桥大学出版社拥有的版权）。完整的书可从剑桥大学出版社获得。
使用机器学习
最近，个体的压力水平一直很高。这增加了个体中风的机会。2015年，中风是冠状动脉疾病后第二大死亡原因，占死亡人数为630万。大约300万人死亡是缺血性中风造成的，而330万死亡是由出血性中风造成的。今天的数字远高于此。详尽且易于使用的工具需要检测中风。随着计算机科学在包括医学科学在内的不同研究领域的发展，这已成为可能。一个机器学习系统是经过训练而不是明确编程的，因为它为获得心脏病的高精度提供了更好的选择。全世界的医疗组织收集有关各种与健康有关的问题的数据。可以使用各种机器学习技术来利用这些数据来获得有用的见解。但是收集的数据非常大，很多时候，这些数据可能非常嘈杂。这些数据集太大了，无法理解人的思想，可以使用各种机器学习技术来探索。因此，这些算法在近期已经非常有用，以准确预测与心脏有关的疾病的存在或不存在。中风是全世界死亡的第二大主要原因，对于个人和国家医疗保健系统而言，仍然是重要的健康负担。该项目的主要目的是建立一个有效的预测
人工智能与机器学习
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，专注于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，例如理解语言，识别对象和做出决策。AI系统模拟人类的认知能力，使机器能够自动执行复杂的任务。约翰·麦卡锡（John McCarthy）经常被视为“人工智能之父”，为该领域的进步做出了重大贡献。AI取决于由算法供电以执行指定功能的软件程序。一个值得注意的例子是戴维·汉森（David Hanson）博士开发的Dictador的第一位AI首席执行官Mika。在各种应用中，包括虚拟助手，医疗保健技术和自动驾驶车辆在内，AI的存在越来越多地编织到我们的日常生活中。机器学习（ML）是AI的一个子集，允许系统从数据中学习并随着时间的推移提高其性能，而无需明确的编程。深度学习是ML的类别，它使用深层神经网络来处理广泛的数据集并应对复杂的挑战，并在图像和语音识别等领域取得进步。AI旨在复制类似人类的思维过程，但ML通过识别模式和分析数据来实现这一目标。尽管对“ AI驱动”产品的销售主张，但必须将真正的AI与更直接的技术解决方案区分开来。了解AI，ML及其应用的原理至关重要，因为这些技术继续塑造行业并重新定义了工作和日常经验的未来。
使用机器学习
摘要：表征2D材料中的缺陷，例如沉积化学蒸气（CVD）的裂纹 - 生长的六边形氮化硼（HBN）对于评估材料质量和可靠性至关重要。传统的特征方法通常是耗时且主观的，可以受到HBN的光学对比度有限的阻碍。为了解决这个问题，我们使用Matlab的Image Labeler并进行了对细致的注释和训练，利用了转移的CVD生长的HBN膜中的Yolov8n深学习模型来进行自动裂纹检测。该模型展示了有希望的裂纹检测能力，准确地识别了不同大小和复杂性的裂纹，并且损失曲线分析揭示了渐进式学习。然而，精确和回忆之间的权衡突出了需要进一步完善的必要性，尤其是在区分多层HBN地区的精细裂缝方面。这项研究证明了基于ML的方法简化2D材料表征并加速其集成到高级设备中的潜力。
