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基于模糊综合CS-SVR模型的雷达健康状态评估
模糊综合CS-SVR模型(FCCS-SVR)的目的是对雷达设备的健康状态进行评估和监测,保证其安全运行。由于故障监测信号样本少、变化慢、数据结构非线性等原因,对雷达系统的健康状态评估具有较高的难度。本文在建立雷达评估指标体系的基础上,研究了层次分析法与熵权法相结合的方法。为了评估健康状态的值,利用PSO、GA、BA、CS等优化算法对SVR模型的参数进行优化。同时,为了避免系统处于状态边缘的问题,进一步提出了一种基于模糊综合评判与布谷鸟搜索-支持向量回归(CS-SVR)相结合的雷达健康评估方法,即模糊综合CS-SVR(FCCS-SVR)。算例分析结果表明,实现了雷达系统的状态评估。系统性能分析表明，采用FCCS-SVR评估方法具有较高的识别率，能够准确评估雷达系统的健康状态。
Wenwen Chen
情感计算中媒体音视频的情感识别对于人机交互(HCI)/脑机交互(BCI)等领域的深度认知有着重要的应用价值，特别是在现代远程教育中，音乐情感分析可以作为对教学过程进行实时评估的重要技术之一。在复杂的舞蹈场景中，采用传统方法进行音乐情感分析的准确率不高。因此，该文提出了一种用于情感计算中多模态音乐情感分析的新型长短期记忆(LSTM)网络模型。利用双通道LSTM分别模拟人类的听觉和视觉处理通路，处理音乐和面部表情的情感信息。然后在一个公开的双模态音乐数据集上对模型进行训练和测试。在LSTM模型的基础上，引入层次分析法(AHP)在决策层融合加权特征。最后，实验表明，所提方法可以有效提高识别率，并节省大量的训练时间。
更年期：概述 - 加拿大家庭医师
临床珍珠阴道（局部）雌激素：❶GSM的识别率不足/处理不足；正常地询问阴道健康（干燥，疼痛，性问题）。❷低剂量阴道雌激素（例如Vagifem 10MCG，Estring环2mg，Premarin Cream或Estragyn Cream≤1g/d）即使CI到全身性雌激素SOGC '21（乳房CA/CHD的黑盒警告通常不应用）。❸低剂量的阴道雌激素不需要孕激素来子宫内膜保护。❹可以用GSM + VM添加到全身性MHT中的低剂量阴道雌激素。全身性雌激素：❶❶❶❶❶❶需要孕激素（例如mirena iud o ^ label，Prometrium，provera），以防止子宫内膜ca。❷避孕。考虑仅孕激素的避孕药（如果需要VMS，则+全身性雌激素）或低剂量CHC（例如LOLO，Alesse）。❸避免在绝经后中治疗VM的CHC，因为雌激素剂量高约3-6x vs MHT（请参阅Box 1）。23❹不建议测量血清雌二醇，雌二醇或SHBG，因为它们与绝经症状无关。nams ‘22
基于机器学习的手写字符识别
从邮政服务到自动化表单处理的应用程序。本文介绍了用于HCR的各种方法的比较研究，强调了传统和深度学习方法。传统技术，例如K-Nearest邻居（K-NN），支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），将其与现代深度学习体系结构（如卷积神经网络（CNN））进行了比较。该研究研究了这些方法的效率，准确性和复杂性，重点是在识别不同数据集中手写字符时的性能。关键挑战，例如在图像中的手写样式，噪声和扭曲的变化。此外，要提高识别率，强调预处理技术的重要性，例如归一化，二进制和提取特征提取。研究结果表明，尽管传统方法对于具有最小的变化的较小数据集有效，但深度学习模型，尤其是CNN，在大型复杂数据集上的准确性和概括方面表现跑得跑得跑得跑得跑得跑得卓越。本文通过讨论将多个模型和使用混合技术相结合的未来潜力来进一步改进HCR系统的结合。
基于三重损失深度学习的脑电图身份认证
摘要：脑电信号作为一种新型的生物特征被用于生物特征认证。为了解决传统分类网络难以有效拓展分类数目的问题以及提高工程实用性，本文提出一种基于注意力机制和三重态损失函数的脑电数据认证方法。该方法首先将脑电信号输入深度卷积网络，利用长短期记忆网络结合注意力机制将其映射到512维欧氏空间，得到包含身份信息的脑电信号特征向量；然后利用三重态损失函数调整网络参数，使得同类信号特征向量之间的欧氏距离减小，不同类信号之间的欧氏距离增大。最后，使用公开的脑电数据集对该识别方法进行评估。实验结果表明，该方法在保持识别率的同时，有效拓展了模型的分类数目，提高了脑电认证的实用性。
新农民如何改善其企业家表现？基于模糊集的定性比较分析
基于配置理论，本文讨论了影响不同新农民绩效差异的多个并发原因和因果复杂机制。使用模糊设置的定性比较分析方法，将40例CCTV的“ Zhi fu Jing”列作为样本，分析新农民的必要条件，以通过驱虫可变的配置来产生高性能，由人类资本，心理资本，心理资本，企业杂货和企业质量识别率组成。结果表明：（1）高人力资本是新农民产生高创业绩效，缺乏高创业学习以及缺乏高企业家机会识别的必要核心条件，是低创业绩效的核心条件； （2）新农民高创业表现的驾驶机制分为三条路径，新农民低创业绩效的驾驶机制被分为两条路径； （3）抑制新农民表现和促进其绩效的方式是不对称的。
基于说话人识别的AI语音识别服务网络威胁分析
自动语音识别（ASR）是将人类的语音分析为语音信号，然后自动将其转换为人类可以理解的字符串的技术。语音识别技术已经从识别单个单词的初级水平发展到识别由多个单词组成的句子的高级水平。在实时语音对话中，高识别率提高了自然信息传递的便利性，扩大了基于语音的应用范围。另一方面，随着语音识别技术的积极应用，对相关网络攻击和威胁的担忧也日益增加。根据现有的研究，对技术开发本身的研究正在积极进行，例如自动说话人验证（ASV）技术的设计、准确率的提高等。但是，对攻击和威胁的深入和种类的分析研究并不多。在本研究中，我们针对配备自动识别技术的AI语音识别服务，提出了一种通过简单操纵语音频率和语音速度来绕过语音认证的网络攻击模型，并通过在商用智能手机的自动识别系统上进行大量实验来分析网络威胁。以此，我们旨在告知相关网络威胁的严重性，并提高对有效对策研究的兴趣。
是一种新算法，用于通过移动键盘输入模式在密码更新期间通过移动键盘输入模式区分授权用户
摘要 - 本研究通过开发TKIP -RUB（转换键盘输入模式以识别用户行为）算法在密码更新期间将合法用户与冒险者区分开的挑战。文献综述表明，包括EPSB方法在内的现有算法在基于移动键盘输入的情况下识别用户行为的准确性有限。旨在通过回答问题来增强身份验证系统的研究：转换历史输入模式是否可以提高用户识别的准确性和可靠性？假设提出的算法将在准确性和精确度上显着优于现有方法。为了评估这一点，使用143位用户更新密码的用户的登录尝试进行了实验研究，从而产生了629个记录的数据集（486个培训，143个测试）。将TKIP-RUB算法集成到移动身份验证系统中，以分析用户行为并生成预测模式。结果表明，尽管EPSB算法的准确度达到9.091％，但TKIP-RUB算法达到53.147％，代表了五倍的提高。这证明了TKIP-RUB算法在提高识别率，安全性和积极的预测精度方面具有较高的有效性。
使用深度学习来自动检测和分类Willis圈子
大多数颅内动脉瘤（ICA）出现在脑血管树的特定部分上，名为Willis圈（Cow）。尤其是，它们主要出现在构成这种圆形结构的主要动脉分叉上的十个。因此，对于有效而及时的诊断，开发一些能够准确识别每个感兴趣分叉（BOI）的方法至关重要。的确，自动提取出现ICA风险较高的分叉将使神经放射学家快速浏览最令人震惊的地区。由于最近在人工智能上的效果，深度学习是许多模式识别任务的最佳性能技术。此外，各种方法是专门为医学图像分析目的而设计的。这项研究旨在帮助神经放射科医生迅速找到任何出现ICA发生风险的分叉。它可以看作是一种计算机辅助诊断方案，在该方案中，人工智能有助于访问MRI内感兴趣的区域。在这项工作中，我们提出了一种完全自动检测和识别构成威利斯圈子的分叉的方法。已经测试了几个神经网络架构，我们彻底评估了分叉识别率。
使用生成对抗网络
阿拉伯手写识别（AHR）由于阿拉伯文字的复杂性和培训数据的可用性有限，提出了独特的挑战。本文提出了一种在强大的CNN-BLSTM体系结构中集成生成对抗网络（GAN）以进行数据增强的方法，旨在显着提高AHR性能。我们采用了CNN-BLSTM网络，加上连接式时间分类（CTC）进行准确的序列建模和识别。为了解决数据限制，我们结合了基于gan的数据增强模块，该模块在IFN-En-Enit Arabic手写数据集中训练，以生成现实和多样化的合成样本，从而有效地增强了原始的培训语料库。对IFN-ENIT基准的广泛评估证明了采用方法的功效。我们达到95.23％的识别率，超过基线模型3.54％。本研究提出了一种有希望的AHR数据增强方法，并证明了单词识别准确性的显着提高，为更健壮和准确的AHR系统铺平了道路。