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利用深层神经网络的心脏...
收到：28-02-2023修订：接受：05 -03-2024接受：20-03-2024发布：5-04-2024 A BSTRACT进行预测和诊断疾病对医疗专业人员而言在心脏病时从未如此简单。心血管疾病医疗专业人员一直发现很难预测和诊断。因此，如果在早期发现，能够对世界各地的人们采取必要的行动来治疗它在严重的情况下变得严重。心脏病的主要原因是近年来的一个严重问题，是喝酒，吸烟和不运动。医疗保健部门随着时间的推移生成的大量数据允许机器学习在决策和预测中提供有效的结果。医疗保健是人类福祉的基础，该行业收集了大量的精神科信息。机器学习模型被用来推进心脏病预测的精度。这些模型允许人们被可靠地归类为声音或不幸。我们对提出的综合系统，该系统获得了使用临床信息参数的预期患者机会概况中所包含的标准。拟议的似乎利用了重要的神经编排来有效解决不足和过度拟合的问题。这说明了测试和计划数据上的量表。该模型的有效性是鼓励检查深刻的神经布置（DNN）和制造神经安排（ANN）方法，以确切的期望是对心脏病的近乎或不表现的。
使用深层生成先验
摘要 - 同时进行多层（SMS）成像是加速磁共振成像（MRI）采集的强大技术。但是，由于激发切片之间和内部的复杂信号相互作用，SMS重建仍然具有挑战性。这项研究提出了使用深处先验的强大的SMS MRI重建方法。从高斯噪声开始，我们利用扩散概率模型（DDPM）的脱糖性，通过反向扩散迭代逐步恢复单个切片，同时从读取串联框架下的MEA k-Space施加数据一致性。设计后采样过程使DDPM训练可以在单板图像上执行，而无需对SMS任务进行特殊调整。此外，我们的方法集成了低频增强（LFE）模块，以解决一个实用问题，即SMS加速快速自旋Echo（FSE）和回声平面成像（EPI）semitions无法轻易嵌入自动启动信号。的实验实验表明，我们的方法一致地超过了现有方法，并且可以很好地概括到看不见的数据集。该代码可从https：//github.com/solor-pikachu/roger获得评论Pro-Cess之后。
基于流动的深层生成模型
在本报告中，我们研究了基于流量的深层生成模型。我们首先比较了不同的生成模型，尤其是生成的对抗网络（GAN），变异自动编码器（VAE）和基于流量的生成模型。然后，我们调查了不同的归一化流量模型，包括非线性独立组件估计（NICE），实用值的非数量保存（REALNVP）变换，具有可逆的1×1卷发（GLOW）的生成流量，掩盖的自动锻炼自动化流量（MAF）和自动化自动化效果（MAF）。最后，我们对使用NICE和REALNVP生成MNIST手写数字的实验进行了实验，以检查基于流量的模型的有效性。源代码可从https://github.com/salu133445/flows获得。
深层配置性能学习
性能可以说是反映可配置软件系统质量的最关键属性。但是，鉴于现代软件的规模和复杂性的增加，建模和预测各种配置如何影响性能成为软件维护的主要挑战之一。因此，性能通常是在不透彻了解软件系统的情况下建模的，而是主要依靠数据，这完全符合深度学习的目的。在本文中，我们对可配置软件的性能学习深度学习的主题进行了全面评论，涵盖了跨越六个索引服务的1,206篇搜索论文，根据其中提取和分析了99篇主要论文。我们的结果概述了关键统计，分类法，优势，劣势和最佳用法方案，用于与配置数据的制备有关的技术，深度学习绩效模型的构建，对这些模型的评估以及它们在各种软件配置相关的任务中的利用。我们还从调查的研究中确定了良好的实践和潜在问题现象，以及对该领域未来机会的可行建议和见解的全面摘要。为了促进开放科学，可以在我们的存储库中访问本调查的所有原始结果：https：//github.com/ideas-labo/dcpl-slr。
印度的深层法律：批判性分析
学生，基督（被认为是大学），浦那，熔岩摘要：深层效果，一种使用深度学习和AI创建的合成媒体的形式，可以使音频，视频或图像制作出高度现实而伪造的内容。这些通常是使用神经网络（例如生成对抗网络（GAN）或自动编码器）生成的，该网络分析了现有数据模式，例如个人的照片或个人视频，以复制面部表情，语音和其他特征。虽然DeepFake技术在娱乐中具有真正的用途，但其滥用构成了严重威胁，包括传播虚假信息，制造新闻以及未经同意而产生明确或诽谤的内容。在印度和英国等国家中，滥用深瓦特强调了需要解决隐私，数据保护和网络犯罪风险的法律框架。尽管现有法律，例如印度信息技术法，印度刑法典和Bhartiya Nyaya Sanhita，但涵盖了某些方面，但它们缺乏针对深层的特定规定。这个问题引起了针对公众人物和名人的著名案例。这项技术的快速发展挑战了数据安全，隐私和知识产权，引起了人们对政治操纵，身份盗窃和诽谤的担忧。在进步时，目前的检测技术在有效地识别深击和建议措施方面仍然受到限制。这项研究强调了法律改革的重要性，提出对现有立法的修正，并明确针对深层诉讼的新法律。创建此外，它提倡先进的检测工具来减轻这些风险。通过结合法律和技术方法，该研究表明，国家在国际上进行合作，以最大程度地减少深层诉讼的有害影响，建立强大的监管环境，以保护个人和机构免受这种不断增长的网络威胁。关键字：深击，信息技术法，gan，人工智能，网络犯罪介绍时，我们听到deepfake一词时，立即想到了假视频。Deepfakes不仅是为娱乐目的而创建的假编辑视频，而且不仅仅是更多。“ deepfake”一词是两个单词的组合，即“深度学习”和“假货”，这表明这些内容是深层伪造的内容，其中包含音频视频和图片，以使其与其他方式相似。这些是AI平台生成的合成媒体的子集，以操纵一个人的形象并令人信服地模仿它们。人工智能（AI）和生成对抗网络（GAN）以及其他正在迅速发展的机器学习技术主要用于生成所需的内容。这项技术已经迅速发展，使其更加复杂但可以同时访问，从而使区分真实和虚假（即人为生成的内容）更具挑战性。该术语始于2017年，当时Reddit用户使用AI使用AI来制作成人视频，并借助这些演员的尸体叠加在尸体上的名人面孔。
调查：解决方案的深层和当前技术
摘要本文提供了深入检测方法的详细调查，以解决深击技术的快速进步所带来的挑战。它提供了各种检测技术的概述，研究了它们在识别操纵内容方面的有效性。调查涵盖了传统的检测策略，例如数字取证和水印，以及现代AI驱动的方法，例如卷积和经常性神经网络。该研究深入研究了DeepFake技术的关键特征，该技术利用高级机器学习模型，尤其是生成的对抗网络（GAN）来操纵视频，音频和图像。这些技术导致创建了高度现实的合成媒体，这些媒体越来越难以检测，引起了人们对隐私，错误信息和安全性的严重关注。深泡检测的最新进展重点是提高实时解决方案的准确性和效率。整合视觉，音频和行为提示的方法在将真实内容与假媒体区分开来表现出了巨大的潜力。尽管取得了这些进步，但仍需要迫切需要检测系统，这些系统可以在不同类型的深层中有效地概括，因为许多当前模型都在以前看不见的或极为现实的合成内容中挣扎。调查回顾了广泛的检测方法，评估了各种数据集上的优势，劣势和性能。它还确定了当前研究环境中的差距，并提出了未来工作的方向，强调了开发更健壮和可扩展的检测框架的重要性。
感知和调节人类深层大脑
与更注重解码大脑皮层的传统脑机接口不同，深度脑机接口可实现外部机器与深层脑结构之间的交互。它们感知和调节深层脑神经活动，旨在恢复功能、控制设备并改善治疗效果。在本文中，我们概述了多种可用作深度脑机接口的深层脑记录和刺激技术。我们重点介绍了两种广泛使用的接口技术，即深层脑刺激和立体定向脑电图，以了解技术趋势、临床应用和脑连接研究。我们讨论了开发闭环深度脑机接口的潜力，以及实现更有效、更适用的神经和精神疾病治疗系统。
深层生成建模，而不是随机数据
当丢失的过程取决于丢失的值本身时，需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。，我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型（DLVM）的方法。特别是，深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息（例如，自我审查）进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断，涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示，明确建模丢失过程是无价的。
各种深层神经网络都预测了人类的劣等...
■接受对象识别训练的深神经网络（DNNS）提供了高级视觉皮层的最佳当前模型。尚不清楚的是，诸如网络架构，训练和对大脑数据的拟合等实验性选择有多么强烈的选择，这有助于观察到的相似性。在这里，我们将九种DNN体系结构的多样化集与它们解释人类下颞皮层中62个对象图像的代表性几何形状（hit）的能力，如用fMRI所测量的。我们将未经训练的网络与他们的任务训练的对应物进行了比较，并通过在每层内特征的主要成分进行加权组合，并将其层次的加权组合得以评估，并评估了击中的效果。对于训练和拟合的每种组合，我们使用独立的