XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用于训练
加速获取高分辨率扩散...
利用有关磁共振图像的先验知识可以从较少的数据中重建图像而不会丢失基本信息，并且可以使用深度神经网络来确定底层数据结构。8事实上，深度学习允许使用网络结构有效地对数据进行编码和提取有用的特征，它是解决许多领域问题的最强大方法之一，并且与其他方法相比具有出色的性能，这在多项数据科学竞赛中得到了证实。9,10此外，图形处理单元上的大规模并行计算使神经网络能够比其他最先进的算法更快地执行推理，这表明它适用于临床应用。此外，大量来自临床实践的 MRI 数据可用于训练深度神经网络并实现高性能。
使用仿真数据的机器学习使用机器学习的到达角度估计
摘要 - 在汽车行业中，雷达技术正在越来越重要，因为它被用于对象检测，避免碰撞和巡航控制。鉴于雷达信号固有的大量数据，机器学习是制定对车辆情况意识至关重要的预测和决策的理想工具。该技术文档报告了一项初步研究，旨在通过使用机器学习技术的汽车雷达来估算目标，信号到达的方向。最初，进行了道路上的雷达方案的模拟，从而产生了64 GB的数据集，其中约为20万个样本。随后，该数据集被用于训练两种类型的深度学习算法：经典密集的神经网络和卷积神经网络。将结果与被称为音乐的经典信号方向进行比较。
AI 开发者和部署者：重要的区别
正如隐私和安全法区分处理消费者个人数据的不同类型的公司一样，区分开发者和部署者可确保法律框架根据公司在 AI 生态系统中的角色准确地为其分配义务。因此，公司能够更好地履行这些义务并更好地保护消费者。例如，开发人员可以描述用于训练 AI 系统的数据的特征，但通常无法了解在另一家公司购买和实施 AI 系统后 AI 系统的使用方式。相反，使用该系统的部署者通常最有能力了解 AI 系统的使用方式、该使用是否符合其预期用途、是否以及如何纳入人工监督、AI 系统的输出、收到的任何投诉以及影响系统性能的现实因素。
描述 AI 工具，用于本科生论文防抄袭...
确定了 AI 文本生成工具的几个潜在道德问题，包括制造虚假新闻和错误信息的可能性。你可能想知道这是怎么发生的？人类在促进 AI 的发展和进化方面发挥着关键作用。AI 系统的准确性和性能在很大程度上取决于用于训练它们的数据的质量，而这些数据也是由人类选择和策划的。此外，ChatGPT 开源平台被全球数百万人使用，每次有人与 AI 系统互动时，他们都会塑造其使用方式并因此发展技术。当然，这意味着这些技术有可能被用于恶意目的，并且 AI 生成的文本有可能延续和放大社会中现有的偏见和刻板印象。
使用决策树、随机森林和
机器学习是一种新兴技术，用于了解数据结构并将数据拟合到可用于未来预测的模型中。机器学习模型的作物产量预测性能可能不仅取决于模型，还取决于用于训练学习模型的数据集中的参数。农业是印度经济的支柱。作物产量预测是一个重要的农业问题。我们提出了一个模型，该模型通过使用各种监督机器学习技术分析地区（假设特定地区的天气和土壤参数相同）、州、季节、作物类型等因素，重点是提前预测作物产量。这有助于农民提前了解作物产量，从而计划和选择产量更高的作物。
使用机器学习的多级阿尔茨海默氏病分类的基于语音的检测
采用，话语结构和语音错误。总的来说，痴呆症的Pitt Corpus数据集是研究神经退行性疾病的宝贵资源，尤其是阿尔茨海默氏病，并且已在该领域广泛使用，用于开发和评估机器学习模型，以诊断和预测这些疾病。我们与最初合作的数据集包含1200个条目和100多个功能，这些功能保存在CSV文件中。为了确保数据适合培训模型，您进行了大量清洁，包括删除冗余列以及处理缺失值和错误。此外，您将数据标准化，以防止任何功能对模型产生不成比例的影响。由于此预处理，您确定了50个用于训练模型的相关功能。
使用EEG Hilbert信封和时间精细结构进行秘密语音分类的转移学习
脑部计算机界面（BCIS）可以从神经活动中解释想象的语音。但是，这些系统通常需要广泛的培训课程，参与者想象地重复单词，从而导致精神疲劳和困难识别单词的发作，尤其是在想象单词序列时。本文通过转移经过公开语音数据培训的分类器来掩盖语音分类，从而解决了这些挑战。我们使用了源自希尔伯特包络和时间精细结构的脑电图（EEG）特征，并将它们用于训练双向长短记忆（BILSTM）模型进行分类。我们的方法减轻了广泛的培训和实现最先进的分类精度的负担：公开语音的86.44％，使用公开的语音分类器的秘密语音为79.82％。
使用卷积神经网络进行脑肿瘤分割
2018 年脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛中的 MR 图像数据集包含 285 张胶质瘤患者图像，用于训练 Mask R-CNN 模型。Mask R-CNN 架构通过最小化多方面目标函数来为图像内的每个感兴趣区域派生掩码、边界框和标签。我们使用 90% 的 BraTS 数据进行网络训练，5% 用于验证，5% 用于测试。由于训练 Mask R-CNN 模型的计算要求很高，因此使用罗文大学的高性能计算机 (HPC) 进行大部分实验。该模型使用 4 个 NVIDIA Tesla K20m GPU 进行训练，并采用多线程技术来加速将数据加载到内存中的过程。
