XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络模型
使用卷积神经网络模型增强图像分类
近年来，随着当前分类系统在数字内容识别中的快速发展，图像的自动分类已成为计算机视觉领域中最具挑战性的任务。可以看出，与人类的愿景相比，系统对于系统自动理解和分析图像的视力非常具有挑战性。已经完成了一些研究论文来解决低级当前分类系统中的问题，但输出仅限于基本图像特征。类似地，这些方法无法准确对图像进行分类。对于此领域的预期结果，例如计算机视觉，本研究提出了一种使用深度学习算法的深度学习方法。在这项研究中，一个基于卷积神经网络（CNN）的建议模型，该模型是一种机器学习工具，可用于图像的自动分类。该模型与图像的分类有关，为此，它采用Corel Image Dataset（Corel Gallery Image DataSet）作为参考。用于培训的数据集中的图像要比图像的分类更难，因为它们需要更多的计算资源。在实验部件中，使用CNN网络训练图像的精度为98.52％，证明该模型在图像的分类中具有很高的精度。
时间序列分析的复发性神经网络模型
摘要时间序列分析是各个领域的关键组成部分，例如财务，经济学，气候科学和医疗保健，在该领域中，准确的预测和模式识别至关重要。这项研究探讨了使用Google股票价格作为案例研究，探讨了复发性神经网络（RNN），尤其是长期记忆（LSTM）网络的应用，特别是短期记忆（LSTM）网络。该研究始于全面的文献综述，强调了RNN体系结构，其理论基础以及时间序列预测中的多样应用的发展和进步。从方法论上讲，本研究概述了所采用的数据预处理技术，包括将数据集缩放和将数据集划分为培训和测试集。RNN模型体系结构经过精心设计，具有多个LSTM层和辍学的正则化，以防止过度拟合并增强模型鲁棒性。使用不同的指标（MAE，MSE，RMSE）对模型进行训练和评估。经验结果证明了RNN模型在捕获时间依赖性并产生准确的股票预测方面的功效。
探索脑-人工智能接口中 c-VEP 解码的人工神经网络模型
摘要 — 对话式脑人工智能接口 (BAI) 是一种新型脑机接口 (BCI)，它使用人工智能 (AI) 帮助有严重语言障碍的人进行交流。它通过先进的 AI 对话代理将用户的广泛意图转化为连贯的、特定于上下文的响应。BAI 中意图翻译的一个关键方面是解码代码调制的视觉诱发电位 (c-VEP) 信号。本研究评估了五种不同的人工神经网络 (ANN) 架构，用于解码 BAI 系统中基于 c-VEP 的 EEG 信号，强调了轻量级、浅层 ANN 模型和使用来自其他参与者的数据进行预训练策略以增强分类性能的有效性。这些结果为 ANN 模型在解码基于 c-VEP 的 EEG 信号中的应用提供了宝贵的见解，并可能使其他基于 c-VEP 的 BCI 系统受益。索引术语 — 脑-人工智能接口 (BAI)、c-VEP、EEG、chatgpt、人工神经网络 (ANN)。
工业脱碳：网络模型（PDF）
背景英国的工业排放量在2020年为71.2 mtco 2 e，占全美温室气体排放量的16％。a，b随着英国朝着零净目标的发展，解决这些工业排放至关重要。政府的目标是到2030年每年捕获和存储20至3000万吨CO 2，到2035年每年增加到5000万吨。但是，由于需要高资本投资，碳捕获和存储（CCS）基础设施的发展提出了重大挑战。成本是由几个因素驱动的，包括捕获CO 2的成本，管道和非Pipeline运输（NPT）之间的选择以及CO 2存储设施的可用性。d虽然现有工业排放的位置很重要，但必须确保对CCS基础设施进行未来的证明，以适应未来排放的发展，例如由负排放技术（NETS）产生的排放。CCS网络必须考虑长期灵活性，能够支持未来的排放来源。英国的CCS基础设施预计将从当前的Track-1和Track-2项目中扩展，其中包括主要的工业集群，例如Hynet和East Coast Clusters。目的是开发CCS的两种主要方法。第一个是一个项目，有机方法，围绕锚点发射器开发单个项目，从而使CCS基础架构的渐进和灵活增长。第二种方法是在集中计划和优化的，其中开发的协调规模更大，以确保整个
对面部识别的探索张量子流的卷积神经网络模型开发：
摘要。目的：面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中，本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用，以开发出强大的模型，以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型，该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法：包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录，其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类，导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计，以实现最佳性能。结果：该模型表现出非凡的准确性，在300个训练时期后，验证数据集的93％达到了93％。精确度，召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估，强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析，展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外，Web服务的实施证明了该模型的实际适用性，以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性：这项全面的研究不仅提高了面部识别技术，而且还提出了适用于现实情况的模型，尤其是在学生出勤系统中。关键字：面部识别，机器学习，深度学习，CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受，这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。
婴儿视觉皮层的深神经网络模型
dnns现在通常被用作成人腹流的模型（Richards等，2019; Yamins等，2014; Zhuang等，2021），但甚至不比成人视力研究，它们还提供了对视觉发展的新颖洞察力的潜力。拥有学习过程的机械模型是没有直接访问的，因为Intants不能参与典型的认知实验或报告其经验。此外，婴儿和机器学习之间的相似之处是两个领域的研究人员越来越兴趣（Zaadnoordijk，Besold，＆Cusack，2022; Smith＆Slone，2017年）。最近的工作表明，从婴儿的角度来看，数据甚至可以有效地训练大型语言模型（Pandey，Wood和Wood，2024年），并提供了学习单词视频引用的必要结构（Vong，Wang，Orhan，＆Lake，2024年）。我们的工作在发育过程中提出了这一方法，使用DNN来表征附加单词的视觉表示，并提出神经连接学家（Doerig et al。，2023）研究框架发展为发育神经科学。
基于轻量级深度学习的微波脑图像网络模型，利用重建的微波脑 (RMB) 图像进行脑肿瘤分类
1 马来西亚国立大学工程与建筑环境学院电气、电子与系统工程系先进电子与通信工程中心，万宜 43600，马来西亚 2 达卡工程技术大学计算机科学与工程系，加济布尔，加济布尔 1707，孟加拉国 3 马来西亚理工大学无线通信中心，士古来 81310，马来西亚 4 卡塔尔大学电气工程系，多哈 2713，卡塔尔 5 马来西亚国立大学 (UKM) IR4.0 研究所，万宜 43600，马来西亚 6 卡塔尔大学土木与建筑工程系，多哈 2713，卡塔尔tariqul@ukm.edu.my （MTI）; mchowdhury@qu.edu.qa (MEHC)
对象识别的深神经网络模型中的生成感知推断会引起虚幻的轮廓和形状
虚幻的轮廓和塑造突出了自然和人造视力如何感知世界之间的巨大差距。在这项研究中，我们表明，模式识别模型体现了一个生成模型，该模型整合了pi脚先验和感官处理。我们介绍了一种新型的感知算法，生成感知推理（GPI），该算法通过在早期层中积累传播误差来迭代地更新激活。鉴于Kanizsa正方形作为针对可靠对象分类的深神经网络（DNN）的输入，我们的结果表明，运行GPI导致了感知到的“白色广场”区域中类似边缘模式的出现。此外，当GPI用鲁宾的花瓶图像作为输入应用于同一DNN时，它会创建类似花瓶的模式，而GPI在具有相同体系结构的DNN中，但对面部识别进行了优化，从而创建了类似面部的模式。因此，我们通过可捕获有关动物和人类幻觉的实验发现的可构成图像计算算法发现了自然图像事先与虚幻轮廓和形状感知之间的直接联系。更广泛地，这项工作将视觉皮层的视图既是统一框架中的模式识别和生成模型。
BRAND：深度网络模型闭环实验平台
1 Wallace H. Coulter 埃默里大学和佐治亚理工学院生物医学工程系，美国佐治亚州亚特兰大 2 西北大学神经科学系，美国伊利诺伊州芝加哥 3 西北大学生物医学工程系，美国伊利诺伊州埃文斯顿 4 西北大学物理医学与康复系，美国伊利诺伊州芝加哥 5 Shirley Ryan AbilityLab，美国伊利诺伊州芝加哥 6 埃默里大学神经外科系，美国佐治亚州亚特兰大 7 加利福尼亚大学神经外科系，美国加利福尼亚州戴维斯 8 麻省总医院神经内科神经技术和神经康复中心，美国马萨诸塞州波士顿 9 布朗大学工程学院和卡尼脑科学研究所，美国罗德岛州普罗维登斯 10 哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿 11 退伍军人事务康复研究与发展美国罗德岛州普罗维登斯，普罗维登斯 VA 医疗中心，神经修复和神经技术中心 12 对本研究贡献相同。∗ 任何通讯作者均应致函。
利用复杂生物物理网络模型的活动模式来优化纹状体内深部脑刺激
在本研究中，我们开发了一个针对孤立纹状体的大规模生物物理网络模型，以通过使用网络产生的时空模式来优化潜在的纹状体内深部脑刺激，例如应用于强迫症。该模型使用改进的 Hodgkin-Huxley 小世界连接模型，而空间信息（即神经元的位置）是从详细的人体图谱中获得的。该模型产生将健康与病理状态区分开的神经元活动模式。使用三个指标来优化刺激方案的刺激频率、幅度和定位：整个网络的平均活动、腹侧纹状体区域的平均活动（使用模块化检测算法出现为定义的社区）以及整个网络活动的频谱。通过最小化上述指标与正常状态的偏差，我们指导深部脑刺激参数的位置、幅度和频率的优化。