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深度学习：对人类的影响......
深度神经网络是一种复杂的结构化系统，它以并行、分布式和上下文敏感的方式处理信息，而深度学习则是利用这些系统通过依赖经验的学习过程获得与智能相关的能力的努力。在人工智能领域，深度学习的工作通常旨在利用所有可用的工具和资源来创造和理解智能，而不考虑其生物学合理性。然而，深度学习的许多核心思想都从大脑和人类智能的特征中汲取灵感，我们认为这些受大脑启发的系统最能捕捉这些特征（Rumelhart、McClelland 和 PDP 研究小组，1986 年）。此外，深度学习研究中出现的想法可以帮助我们了解人类和动物的记忆和学习。因此，深度学习研究可以看作是研究人员之间相互交流的沃土，这些研究人员研究的相关问题对生物智能和机器智能都有影响。
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
通过证据深度学习解开的异常电动物理
超越标准模型（BSM）计算和参数化的不断增长的生态系统已经开发了在广泛的可能模型上制造定量跨案例的系统方法，尤其是具有可控的不确定性。在本演讲中，我们强调了不确定性量化语言（UQ）如何提供有用的指标来评估BSM和相关模型之间的统计重叠和差异。我们利用了近期的机器学习（ML）发展中的深度学习（EDL）来使UQ在模型歧视环境中分离数据（aletoric）和知识（认知）不确定性。我们构建了几种潜在的BSM动机场景，用于与深度无弹性散射中的核子的异常电子相互作用（AEWI）相互作用（AEWI）（aewi），并将其定量地映射为与CT18 PDF的蒙特卡洛复制品一起示范，用于驱动CT18 PDF。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为26个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
对对抗性攻击的深度量化微小神经网络的定量分析
这项工作是在Ferheen Ayaz在格拉斯哥大学任职时完成的。作者的联系信息：伊德里斯·扎卡里亚（Idris Zakariyya），格拉斯哥大学，格拉斯哥，英国，idris.zakariyya@glasgow.ac.ac.uk; Ferheen Ayaz，城市，伦敦大学，伦敦，英国，ferheen.ayaz@city.ac.uk; Mounia Kharbouche-Harrari，法国Stmicroelectronics，Mounia.kharbouche-harrari@st.com;杰里米·辛格（Jeremy Singer），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，jeremy.singer@glasgow.ac.uk； Sye Loong Keoh，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，syeloong.keoh@ glasgow.ac.uk; Danilo Pau，意大利Stmicroelectronics，danilo.pau@st.com;何塞·卡诺（JoséCano），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，josecano.reyes@glasgow.ac.uk。
具有成本效益的主动激光扫描系统，用于深度感知深度学习的实例分段
摘要：家禽业在全球农业中起关键作用，家禽是蛋白质的主要来源，并为经济增长做出了重大贡献。但是，该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说，机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是，存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统，该机器人解决过程是一种基本的，但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制，开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起，并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言，RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度（MAP）检测准确性提高了4.9％，并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准，以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要，因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素（7.30 mm）降低到8.09像素（2.65 mm），证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
公共启用云的深度学习框架...
gwalior，国会议员摘要：在本评论文章中研究了将深度学习方法纳入公共安全视频调查系统，并特别注意其改善实时监视和预防犯罪的转型能力。随着机器学习和计算机视觉的快速发展，包括卷积神经网络在内的深度学习模型以及经常性的神经网络（RNN）表明，在自动化视频监视任务（包括查找对象，活动识别和异常检测）的自动化能力方面表现出惊人的能力。这些模型对公共安全行动非常有用，因为它们可以使人群管理，可疑行为的识别以及盗窃或殴打等特定的行动。在研究这些系统的技术架构时，本文强调了零件边缘计算和云计算的效果，以允许可扩展性和实时数据处理。Edge Computing提供局部处理以降低延迟并增加响应时间，但基于云的解决方案保证了大量视频信息的完美集成和存储。此外，该研究解决了在公共安全中应用深度学习的困难，包括隐私问题，数据安全，道德问题以及法律的必要性。尽管存在这些困难，但该研究强调了这些技术如何帮助增强安全操作，降低人为错误并提高运营效率。未来的研究方向（例如改善模型的鲁棒性，结合多模式数据源，创建更符合道德和透明的人工智能系统）也来自审查。最后，本文提供了公共安全视频调查系统中深度学习的当前情况和未来可能性的详细概述，从而阐明了他们改变公共安全现场的能力。关键字：深度学习，公共安全，视频监视，异常检测，云计算