UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中,以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是,手动参数培训需要反复试验成本(T&E),现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构,这在非结构化环境中是低实用性的,例如干山谷环境(DTV)。因此,这项研究合并了转移学习(MTPI,最大转移电位指数法)和RL(MTSA强化学习,多汤普森采样算法)在数据集自动启动和网络中自动培训,以降低人类的经验和T&E。首先,为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗,使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件(MTPI条件),这表明随后的迭代仅需要2.30%的数据集和6.31%的时间成本。然后,在MTPI条件(MTSA-MTPI)中提高了MTSA至自动提高数据集,结果显示准确性(人为误差)提高了16.0%,标准误差降低了20.9%(T&E成本)。最后,MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络(例如FCN,SEG-NET,U-NET和SEG-RES-NET 50),并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2%WPA(准确性)和90.9%的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法,该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
电气调节深脑的设备已使神经和精神疾病的管理中的重要突破。此类设备通常是厘米尺度,需要手术插入和有线供电,从而增加了每日活动期间出血,感染和损害的风险。使用较小的远程材料可能导致侵入性神经调节较少。在这里,我们提出了能够无线传输电信号的磁电纳米电极,以响应于外部磁场。这种调节机制不需要对神经组织的遗传修饰,允许动物在刺激过程中自由移动,并使用非共振载体频率。使用这些纳米电极,我们在体内表现出神经元调节的体外和深脑靶标。我们还表明,局部亚乳头调制促进了通过基底神经节电路连接的其他区域的调制,从而导致小鼠行为变化。磁电材料提出了一种多功能平台技术,可用于侵入性较小的深脑神经调节。
大脑中线移位(MLS)是一种定性和定量的放射学特征,它可以衡量脑中线结构的横向移位,以响应由血肿,肿瘤,脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性,并预测占据病变的患者的临床结果。然而,由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大,因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中,我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位,然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中,我们从多个切片中融合了预测,以计算每个地标的最终位置。,我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的,并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
摘要:随着加密流量的兴起,传统的网络分析方法变得越来越有效,导致转向基于深度学习的方法。其中,基于多模式的基于学习的分类方法由于能够利用加密流量的各种功能集而提高了分类准确性,因此引起了人们的关注。但是,现有的研究主要依赖于晚期融合技术,这阻碍了数据中深度特征的全面利用。为了解决此限制,我们提出了一种新型的多模式加密流量分类模型,该模型将模态融合与多尺度特征提取同步。具体来说,我们的方法在特征提取的每个阶段进行实时融合方式,在每个级别上增强特征表示,并保留层间相关性,以实现更有效的学习。这种连续的融合策略提高了模型检测加密流量中细微变化的能力,同时促进其鲁棒性和对不断发展网络条件的适应性。对两个现实世界加密的流量数据集的实验结果表明,我们的方法达到的分类精度为98.23%和97.63%,表现优于现有的基于多模式学习的方法。
摘要:地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联,在印度表现出广泛的多样性,记录了约2300种。在这项研究中,提出了一种新颖的深度学习方法,称为LICHENNET,以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初,收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡(BCDC)滤波器进行分解,以增强图像质量,并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域(ROI)方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起,以提取精美的功能,而鹈鹕优化(PEO)算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26%。XGBoost,SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19%,4.29%和14.36%。关键字:地衣物种;深度学习;补丁提取本地和全局功能;鹈鹕优化算法;扩张的Linknet恢复:LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India,con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés(ROI)para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初,用明亮的对比度动态历史均衡过滤器(BCDC)收集的图像减少噪声,以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征,而鹈鹕优化算法(PEO)选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26%的分类精度。 div>此外,拟议的地层分别为XGBoost,SIFT和CNN的一般精度分别为2.19%,4.29%和14.36%。 div>关键词:地衣种;深度学习;提取补丁;本地和全球特征;鹈鹕优化算法。 div>
方法:培训数据集是从合作医院(医院A)回顾性收集的3,000张图像,并通过密集的U-NET框架进行了细分。三位经验丰富的放射科医生通过将像素标记为出血区域来确定地面真相。我们利用了骰子和类内相关系数(ICC)来测试地面真相的可靠性。此外,测试数据集由医院A的211张图像(内部测试)和另一家医院(医院B)的86个ICH图像(外部测试)组成。在这项研究中,我们选择了散点图,ICC和Pearson相关系数(PCC),以评估深层框架的性能。此外,为了验证深框架的有效性,我们对深模型和ABC/2方法之间的出血体积估计进行了比较分析。