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深度学习计算机视觉和对Helisa Dham场景的认可。华为的“诺亚方舟”实验室。英国。 I 中的课程
深度学习是一种自动学习方法，它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法，为之，数据（经验）广泛可用，但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中，我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务（对象检测，实例分割，对象之间的关系预测）和数据模式（图像，视频，3D）创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
深度学习简介（11-785/ 685/485） div>
- 常见算法：线性回归，决策树，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（K-NN）。- 深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有多个层（深神经网络）的神经网络来对大型数据集中的复杂模式进行建模。
深度学习在计算机视觉中的作用 - Easy Chair
本文探讨了深度学习在计算机视野领域的关键作用。计算机视觉是对启示机感知和理解视觉信息的研究，随着深度学习技术的出现，已经取得了重大进步。传统的计算机视觉方法在处理复杂的视觉任务时面临局限性，激发了对高级方法的需求。深度学习，由神经网络和卷积神经网络（CNN）提供支持，通过提供端到端的学习，功能表示和适应性来彻底改变计算机视觉。本文讨论了深度学习在计算机视觉中的各种应用，包括图像分类，对象检测，语义细分和视频分析。它还解决了深度学习的优势，例如其处理大规模数据集和概括的能力。但是，研究了挑战和局限性，包括对标记数据和计算要求的需求。本文通过强调最近的进步和未来的方向，例如转移学习，生成对抗网络（GAN）和注意机制，强调了在这个迅速发展的领域中正在进行的研发的重要性。总体而言，深度学习已成为计算机视觉中的关键工具，并有可能显着影响各种领域和应用。
使用深度学习的知识实体感知模型
抽象课程推荐系统可以通过利用用户交互数据来帮助学生识别合适或有吸引力的课程，这显示了用户和课程之间以前的参与。但是，现有课程推荐系统的普遍问题是它们倾向于优先考虑准确性而不是解释性。这些复杂模型的“黑框”性质提出了一个挑战：准确表征和建模用户的偏好，同时还提供明确的，具有预性和可解释的用户配置文件。为了解决这种限制，我们为课程推荐提出了一个新颖的知识实体感知模型，该模型称为KEAM，该模型基于知识图的详细信息支持明确的用户个人资料生成，以增强学生对建议背后的理由的理解。具体来说，我们利用知识图中编码的信息，通过更换隐藏单元来使用神经网络之间建立单位之间的连接。接下来，对模型进行了培训，可以捕获学生的偏好并创建用户配置文件，以提供可解释的建议。在两个现实世界的在线数据集上进行了全面的实验，以评估所提出的模型的有效性和解释。
寻求根据美国州法律定义深度伪造
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后，那次大选以虚假新闻现象为标志（Gunther 等人，2018 年；Lee，2019 年）。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息，尤其是虚假新闻和深度伪造的结合，但这并没有发生（Meneses，2021 年）。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造：当时的美国众议院议长看起来喝醉了，说话含糊不清，好像喝醉了一样（Stewart，2019 年）。关键在于，这不是深度伪造，因为它没有使用人工智能；相反，它是一个廉价伪造（或不太常用的浅层伪造），一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频（Pawelec，2022 年）。正如 Paris & Donovan (2019) 所说，深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响（Appel & Prietzel，2022）并非无关紧要，因为它是故意改变的视听内容，并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频，由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化，因此更容易做到，也更容易检测，这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性，尽可能正确地定义它，“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”（Whittaker 等人，2023 年）。
使用深度学习模型预测mRNA翻译的当前局限性
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
