XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练模型
使用机器学习检测皮肤疾病（ML ... -IJRPR
该项目的重点是利用卷积神经网络（CNNS）（一种专门的深度学习模型）来分析和分类皮肤图像。通过在标记的皮肤图像的不同数据集上训练模型，系统可以识别与特定疾病相关的模式和特征。这种方法不仅提高了诊断准确性，而且还可以减少医疗保健专业人员的工作量。该项目旨在证明AI驱动工具在增强医疗保健可及性和支持皮肤状况的早期诊断方面的潜力。
用于偏差场的深度卷积神经网络...
摘要 偏置场作为一种低频平滑信号，对磁共振（MRI）图像具有一定的破坏作用，是医生诊断和图像处理（如分割、纹理分析、配准等）的主要障碍。在分析受损的MRI图像之前，需要一个预处理步骤来校正图像中的偏置场。与传统基于信号模型和先验假设的偏置场去除算法不同，深度学习方法不需要对信号和偏置场进行精确建模，也不需要调整参数。经过深度神经网络训练大训练集后，输入带有偏置场的MRI图像，输出校正后的MRI图像。本文提出以log-Gabor滤波器组获得的多个频带上的偏置场局部特征图像和原始图像作为输入，通过深度可分离卷积神经网络对脑MRI图像的偏置场进行校正，并使用残差学习和批量归一化来加速训练过程并提高偏置场校正性能。我们的训练模型在 BrainWeb 模拟数据库和 HCP 真实数据集上进行了测试，定性分析的结果表明我们的训练模型取得了比传统最先进的 N4 和 NIMS（非迭代多尺度）方法更好的性能。关键词：磁共振成像；强度不均匀性校正；偏置场；Log-Gabor 滤波器；深度学习
多模态生理同步作为注意力投入的衡量标准
当想要监测注意力投入时，生理信号可能很有价值。一种流行的方法是使用监督学习模型来揭示生理信号和注意力投入之间的复杂模式，但通常不清楚哪些生理测量最适合用于此类模型，而且收集足够的具有可靠基础事实的训练数据来训练此类模型非常具有挑战性。除了在训练模型中使用个体参与者和特定事件的生理反应之外，人们还可以连续确定多个个体的生理测量值的均匀变化程度，这通常称为生理同步。由于文献中指出大脑活动的生理同步性和注意力投入之间存在直接的比例关系，因此不需要训练模型来将两者联系起来。我的目标是通过将脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA) 和心率结合成一个生理同步的多模态指标，来创建一个更可靠的群体注意力投入测量方法。我在当前的研究提案中提出了三个主要研究问题：1）中枢和周围神经系统的生理测量中的生理同步性与注意力投入有何关系？2）生理同步性是否可靠地反映了现实世界用例中的共享注意力投入？3）如何融合这些生理测量以获得优于单峰同步性的多峰生理同步度量？
人工智能和机器学习操作杀虫剂
我们项目选择的方法是首先研究研究论文，并对项目的需求、范围和历史进行彻底的背景验证。首先开发一个概念设计，描述物理结构和外观以及我们模型的机制和工作原理。分析了各种负载条件下的结构设计。首先确定、完成、编程和测试控制 AI 模型以查找错误。然后通过提供样本照片和数据集进一步训练模型，以促进神经网络的正确开发，然后使用 Proteus 8 专业软件设计和模拟电路，并根据我们的项目符合的设计规范选择材料。
AI审核：通往AI问责制的公共汽车
软件漏洞是软件系统中普遍存在的问题，构成了各种风险，例如敏感的Informentation [1]和系统故障[2]。为了应对这一挑战，搜索者提出了拟议的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，以识别源代码中的漏洞[3-6]。虽然以前基于ML/DL的脆弱性检测方法已显示出令人鼓舞的结果，但它们主要依赖于中等大小的预训练模型，例如Codebert [4，7]或训练较小的神经网络（例如图形神经网络[5]）。大型预训练语言模型（LLM）的最新发展表现出了令人印象深刻的跨多种任务学习的少量学习[8-12]。但是，LLM在面向安全的任务（尤其是脆弱性检测）上的性能在很大程度上没有探索。此外，LLM逐渐开始用于软件工程（SE），如自动化程序维修中所示[8]。但是，这些研究主要集中于使用LLM进行基于生成的任务。尚不清楚LLM是否可以在分类任务中有效地使用，并且在脆弱性检测任务中指定了中等大小的预训练模型，例如Codebert等中型预训练的模型。在研究差距中填写，本文研究了LLMS在识别脆弱的代码时，即安全域内的关键分类任务。此外，LLMS的效果很大程度上依赖于该模型提供的提示质量（任务描述和其他相关信息）。因此，
放射学中的无代码机学习
机器学习模型可以帮助临床医生和研究人员在放射学内部的许多任务中，例如诊断，分类，分割/测量和质量保证。为了更好地利用机器学习，我们已经开发了一个平台，该平台允许用户在不需要任何编程知识的情况下标记数据和训练模型。该技术堆栈由用于用户交互，Python，Pytorch和Monai的打字稿Web应用程序组成，用于机器学习，DICOM WADO-RS可从临床系统中检索数据，以及用于模型管理的Docker。作为系统的第一个试验，研究人员将其用来训练锁骨断裂检测模型，作为IRB批准的回顾性研究的一部分。研究人员在13个部位的2,039名患者中标记了4,135个锁骨X光片。平台将数据自动将数据分为培训，验证和测试集，并训练了模型，直到验证损失平稳。然后该系统返回了接收器操作特征曲线，AUC，F1和其他指标。所得模型以90％的敏感性，87％的特异性和88％的精度鉴定锁骨骨折，AUC为0.95。此模型性能等于文献中报道的类似模型。最近，我们的系统用于训练模型，以识别包含个人身份信息（PII）的超声框架。验证后，该模型被用来帮助识别用于研究的大型数据集。这个首先的系统简化了模型开发和部署，并为在医疗保健中使用AI开辟了令人兴奋的新途径。
人工智能——经济和金融变革的驱动力
1. 将基于AI的IT解决方案的开发外包给外部承包商，这些承包商专门负责创建AI模型，并根据公司的业务需求使用大量数据进行训练和实验。 2. 引入咨询公司，提供分析金融和经济职能业务流程现状、确定发展领域、选择基于人工智能的最佳 IT 解决方案及其实施方案的建议以及制定实施这些解决方案的路线图的服务。 3.在外部平台上训练模型。这些平台提供用于训练和试验模型的 IT 工具，使公司无需拥有自己的基础设施。
实时人工智能联邦学习平台
分布式系统不从客户端设备反馈数据或结果，因此无法提供包括统计数据、分析和见解在内的中央概览。因此，训练模型容易产生偏差，系统准确性会显著降低。集中式系统具有中央概览的优势，但联合系统也能够提供类似的好处，而无需通过网络传输过多的数据。考虑到只有估计 1% 的监控数据可用于获得业务见解，联合方法有助于防止将数 TB 的无关数据传输到云或数据中心，并仅发送相关的可操作数据。3
作者：Khoa Dao 导师：Zhe He 教授 机器学习在预测器官移植结果中的应用
该研究领域的主要限制之一是用于训练机器学习和深度学习模型的数据的可用性。目前大多数研究使用 UNOS 注册数据库，并报告了可用于训练模型的数据量有限。人们认为，使用更多数据来训练模型，模型将给出更准确的预测。由于患者和捐赠者的特征以及研究中的选择标准随时间变化，所有模型的性能都随着时间的推移而下降。此外，当模型给出预测时，有时研究人员无法解释它给出预测的原因，例如风险评分。因此，医生无法可靠地将其用于某些患者的独特情况。