XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深度
使用深度学习
大米是一个至关重要的全球主食，是粮食安全不可或缺的一部分。精确识别稻田生长阶段，引导，标题，花纹，谷物填充和谷物成熟度对于农业决策至关重要。但是，使用红绿色蓝色（RGB）图像识别这些阶段时存在差距。本研究使用最先进的计算机视觉和深度学习分类（卷积神经网络）算法来解决这一差距。在所研究的算法中，EfficityNet_B0的总体准确性令人印象深刻。值得注意的是，将图像大小从64x64像素增加到128x128像素可以显着提高精度。对生长阶段的详细评估揭示了准确性的水平不同，启动叶是最精确的（95.1％），而创生的最具挑战性的是最具挑战性的（72.28％）。这项工作大大提高了自动监测，从而在实时决策中增强了研究人员的能力。
使用深度学习
edubillililavanya565@gmail.com摘要：由于人脑的复杂性，人类生成的思想和信号是非平稳和非线性的。因此，困难的部分是创建一个可以从人脑中提取更深入见解的系统。一旦获得了这些更深的见解，BCI应用程序将更有效地发挥作用。被称为脑部计算机界面的设备允许其用户仅通过大脑活动与计算机进行通信，这通常通过脑电图（EEG）检测到。在这项工作中研究了在大脑计算机界面（BCIS）中使用深度学习的方法。审查先前有关大脑计算机界面（BCIS）的研究结果以及它们如何与深度学习方法一起工作是研究的主要目标。它通过使用深度学习来研究BCIS中信号处理，特征提取和分类的方式。该研究的目的是对目前该部门的创新和改进状态进行详尽的审查。阐明使用深度学习对BCIS关键字的可能优势和困难：深度学习，计算机，大脑语言，脑电图和脑部计算机界面
MEG通过深度学习
功能性脑活动的准确定位具有希望使我们老龄化社会至关重要的新型治疗和辅助技术。世界人口的老龄化增加了与年龄有关的健康问题的患病率，例如身体伤害，精神障碍和中风，导致对患者，家庭和医疗保健系统的严重后果。新兴技术可以通过（i）提供有效的神经居住以及（ii）实现日常任务独立性来改善患者的生活质量。第一个挑战可以通过设计可以增强特定认知功能或治疗特定精神病/神经病理性的神经调节性接口系统来解决。这种系统可以由实时大脑活动驱动，以使用诸如经颅磁刺激[1、2]或聚焦超声[3,4]等方法选择性地调节特定的神经动力学。第二个挑战可以通过设计有效的脑机界面（BMI）来解决。常见的BMI控制信号依赖于主感觉或运动相关的激活。但是，这些信号仅反映了有限的认知过程。高阶认知信号，尤其是编码面向目标任务的前额叶皮层的高级认知信号，可能会导致更健壮和直观的BMI [5，6]。NeuroRehabicitation和BMI方法都需要一种实时测量和定位功能性脑活动的有效方法。这可以通过脑电图（EEG）[7，8]和MEG [9-11]，两种非侵入性电物质技术技术来实现。eeg使用放置在头皮上的一系列电极来记录电压弹性，而MEG使用称为超导量的Quantum-tum干扰装置（Squid）[12]的敏感磁性检测器来测量在EEG中产生电势分布的相同主要电流。由于EEG和MEG捕获了由神经元电流产生的电磁场，因此它们提供了神经元活性的快速直接指数。但是，现有的MEG/EEG来源定位方法提供了有限的空间分辨率，使可以用于神经康复或BMI的信号的起源混淆，或者太慢而无法实时计算。深度学习（DL）[13]提供了一种有希望的新方法，可以实时改善源本地化。越来越多的作品成功地将DL运用到
通过深度学习神经网络
自20世纪初期其临床机构以来，颅内脑电图（IEEG）已成为评估和随后在癫痫手术中进行管理的基本方式（1-4）。通过使用下硬膜下电极（5）或立体定向脑电图（SEEG）（6）记录，IEEG允许癫痫发射区域的定位或癫痫发作网络引起癫痫发作（7，8）。计算机辅助信号处理方法在领域中流行，以支持癫痫发作的繁琐任务（9-11）。深度学习方法学在医疗领域取得了成功，因为它们从原始数据中提取信息的效率（12）。最近确定的机器学习方法之一是卷积神经网络（CNN）模型。cnn是人工神经网络，具有多个连续的层，以层次结构进行卷积（13，14）。它们被认为是需要处理多个数组数据的应用程序中的深度学习模型，因为它们可以成功地识别数据中的本地连词并从低级别的数据中构建高级功能（15）。在与大脑相关的科学和临床领域中，神经网络已成为脑部计算机界面的核心实体（16-23），对脑部疾病的辅助诊断和康复（24-27），并允许方法学改善NEUROSCICIENT（28 - 31）。更少的研究使用了深度学习来检测IEEG数据的癫痫发作（46）。针对脑电图（EEG）数据分析，特别是，通过CNN的深度学习已用于特征提取目的（32-34），认知性能的预测（35、36）和识别唤起电位（37）。近年来，深度学习已应用于颅外脑电图数据中，以促进成人（38 - 41），儿童（42）和新生儿种群（43）的癫痫发作检测，并识别发作的脑电图特征（44，45）。机器学习方法也已被用来将颅外脑电图与ECOG放电（47），预测癫痫发作（41、48），并设计癫痫发作检测嵌入式系统（49）。旨在使用颅内癫痫发作的脑癫痫发作的数据进行癫痫的颅内癫痫发作数据，受到每位患者可用的记录癫痫发作的少量限制。最近，美国食品药物管理局（FDA）批准的RNS系统的神经调节已在美国使用，作为药物治疗局灶性癫痫患者的替代微创和个性化治疗（50）。RNS系统是一种可植入的闭环电刺激装置，在检测出诊所模式后，将电刺激应用于癫痫发生组织（51 - 54）。