XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System注意
用于医学图像超分辨率的多模态多头卷积注意
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式)，这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此，我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意，其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率，卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头，每个头具有不同的感受野大小，对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率，并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明，我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外，我们进行了一项消融研究，以评估注意力模块中涉及的组件的影响，例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
基于EEG的听觉注意解码 - ESAT的主页
d∈Rlc×1，收集所有时间滞后和通道的所有解码器系数，以及x（t）= h x 1（t）t x 2（t）t x 2（t）t·x c（t）t c（t）
b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
LAA-NET：质量的本地化工件注意网络...
本文介绍了一种新型的高质量深层检测方法，称为局部伪影注意网（LAA-NET）。现有的高质量深伪检测方法主要基于有监督的二进制分类器与隐式注意机制。因此，它们并不能很好地概括到看不见的射精。为了解决这个问题，做出了两个主要贡献。首先，提出了多任务学习框架内的明确注意机制。通过结合基于热图的和自矛盾的关注策略，LAA-NET被迫专注于一些小伪像易受攻击的区域。第二，提出了一个增强的特征金字塔网络（E-FPN），作为一种简单而有效的机制，用于将歧视性低级特征扩展到最终特征输出中，具有限制冗余的优势。在基准基准上进行的实验表明，在曲线下（AUC）和平均精度（AP）方面，我们方法的优越性。该代码可在https：// github上找到。com/10ring/laa-net。
越来越多的药物治疗有效性在管理有或没有自闭症的幼儿的注意力/多动障碍方面有效性 div> div> div>
许多自闭症谱系障碍（ASD）的儿童也患有注意力/多动症（ADHD）。ADHD与负面结果的风险增加有关，并且早期干预至关重要。当前的指南建议进行社会心理干预措施，例如行为训练，例如在管理或没有ASD的儿童中管理多动症症状的第一个治疗方法。如果症状对这些干预措施产生难治性，则建议使用刺激剂，2-肾上腺素能激动剂抑制剂，选择性去甲肾上腺素再摄取抑制剂和第二代抗精神病药。但是，这些药物治疗没有在学龄前儿童中使用的监管批准，并且证据证明了该人群的安全性和效率在历史上非常有限。自2020年发布当前指南以来，已经发表了一些新的随机对照试验和现实世界的研究，这些试验已经调查了这些药物在患有ADHD的学前班儿童中的效率和耐受性，有或没有合并症ASD。在这里，我们对这些研究的关键发现进行了综述，该研究表明，越来越多的证据支持在患有ASD合并症的学龄前儿童中使用药理学干预措施。
北卡罗来纳州生成式 AI 实施建议和注意事项
多年来，人工智能 (AI) 一直是教育的一部分，但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣，同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具，可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时，该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的，但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据，并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展，速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上，一些技术专家预计，未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的，企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此，公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能，美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话：“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距，也可以缩小差距，这取决于我们现在采取的行动。”事实上，我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测，人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中，人工智能和机器学习领域是预测最快的领域，未来五年的增长轨迹高达 40%，预计将创造 100 万个新工作岗位。此外，报告发现，75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。
俄克拉荷马州学校人工智能的指导和注意事项
使用人工智能可以实现学习的个性化，并满足所有学生的需求。在利用人工智能时，确保数据隐私合规、数据保留和强大的安全措施以保护学生信息至关重要。此外，重要的是要认识到人工智能算法中存在偏见，以及这种偏见如何影响学生的成绩。机器学习模型是使用在线收集的大量数据进行训练的，但并非所有在线信息都一定是准确或可靠的。为了解决这个问题，通过与适当和合乎道德地使用计算设备相关的数字公民教育，让学生具备识别偏见、培养批判性思维和促进同理心的能力。此外，重要的是为教育工作者提供持续的专业学习，并与利益相关者（学生、社区成员、教育工作者和家庭）进行对话，以了解人工智能在教育中的应用方式并解决任何问题或疑虑。
请注意以下事项
申请编号REGISTERED NAME OF THE APPLICANTS 001 BHAVANASI SATYASANTHI 002 GAURAV ANIL DHANDE 003 MOHD MUZAKKIR ABDUL NAZIM 004 KUNUTHURU SIVAKUMAR 005 DEETI NAVEEN 006 SANDHYANA BOINI 007 ADALA AKHILA 008 PITLA SAIKIRAN 009 NALINI S 010 SUNILA 011 CHOPPARI ASHOK 012 RAMYA N 013 SUSHMA PRIYANKA CHIKULA 014 NAKKA ANJALI 015 BADDIPUDI BUEALA RATHNA KUMARI 016 RAMYA N 017 JAMPALA PRATHYUSHA 018 HITHASHREE DM 019 DHIRAJ 020 NERELLA ADITHYA 021 GUNDA VAISHNAVI 022 HONNAPPA 023 PUSHPANJALI 024 VAISHNAVI GUNDA 025 GAINI VAMSHI 026 VELLANKI KALYANI SREE KANYA 027 MEDUDHULA VEERANJANEYULU. 028 MD ASHFAQ 029 SUSHMA SM 030 NAVYA BYNU 031 RADHIKA SURESH JAKKAPPAGOL 032 TOSHANA YOGESH SAKHARE 033 SOWMYA KIRAN MK 034 SYEDA KARISHMA TABASSUM 035 M. DIVYA 036 BADISA PRATHIMA SAHITHI 037 LANKA SAHITHI 038 SANJANA 039 TADIPATRI SRINIVASA PAVAN 040 SAKKARA MADHU PRASAD GOUD 041 MEDISETTY SIVAKUMAR
3D猫：脑肿瘤的通道注意变压器
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务，但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近，与CNN相比，视觉变压器（VIT）已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中，我们提出了一个新颖的3D变压器，称为3D catbrats，用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像（MRIS），用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像（MRI）。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法，并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数（DSC）的定量度量。索引项 - CNN，变形金刚，VIT，语义段
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。