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人工智能与嵌合抗原受体T细胞...
人工智能是一种人工智能技术，其特点是使用算法和统计数据来自我改进程序。机器学习的一个子集是神经网络，它是基于相互连接的神经元或节点的结构，分层结构包括输入层、隐藏层和输出层。这些节点通过基于前一层激活或激活不足的加权连接将信息从一个节点传递到另一个节点。通过操纵神经网络，神经网络可以自动识别和处理来自输入层、隐藏层和输出层的信息。这些节点通过基于前一层激活或激活不足的加权连接将信息从一个节点传递到另一个节点。通过操纵神经网络，神经网络可以自动识别和处理来自输入层、隐藏层和输出层的信息。
人工神经网络：简要研究
这些网络模仿生物神经网络，尽管它们使用的是生物大脑系统中发现的原理的子集。特别是 ANN 模型模仿大脑和神经系统的电活动。处理元件（也称为神经元或感知器）相互通信。人工神经网络由三个或更多相互连接的层组成。第一层由输入神经元组成。这些神经元将数据发送到更深的层，更深的层将最终输出数据传送到最后的输出层。内层都是隐藏的，由单元构建，这些单元通过一系列转换自适应地将接收到的信息从一层更改为另一层。每一层都充当输入层和输出层，使 ANN 能够理解更复杂的事物。这些内层统称为神经层。为了得到解决方案，ANN 使用数据样本而不是整个数据集，这样既节省时间又节省金钱。ANN 是用于改进现有数据分析技术的简单数学模型。
机器学习以表征抗菌素抗性
•4333个单位的输入层与ARDB和卡中的ARG相对应•4个隐藏层的2K，1K，1K，500和100个单位•DNN的输出层由30个单位组成，由30个单位组成，与抗生素耐药性类别相对应（102个抗生素（102个抗生素）（30个抗生素类别）。
教师帕拉维·Yenigalla女士的名称...
4。文本的生成模型训练了LSTM，并建立了一种生成模型，以模仿英国著名数学家，哲学家，多产作家和政治活动家伯特兰·罗素（Bertrand Russell）的写作风格。可用的软马克斯输出层，以产生每个字符的概率预测。模型学习的模式，语法并预测句子的下一个单词。
ConvDip：用于更好的 M/EEG 源成像的卷积神经网络
图 1：ConvDip 架构。*输入*层是一个 7x11 矩阵，对应于单个低分辨率 EEG 数据头皮图（请参阅附录 A 中的示例）。单个*卷积层*只有 8 个大小为 3x3 像素的卷积核。卷积层后面是全连接 (FC) 层，由 512 个神经元组成。最后，输出层包含 5124 个神经元，对应于大脑中的体素。（此图是使用 http://alexlenail.me/NN-SVG/ 上的网络应用程序创建的。
深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
一个用于学习空中流量的交互式冲突求解器... -Dr -ntu
参数值参与者网络的输入层大小20参与者网络中的隐藏层数3 Actor Network中的每个隐藏层的单位数量300 Actor Network的输出层的大小2输入层的输入层的大小22批评网络网络中的隐藏层数量3 CILTER网络中的每个隐藏层数量的每个隐藏层中隐藏层中隐藏层中的每个隐藏层数量Actor网络300输出网络网络网络10-批评者网络1学习速率10 - 4 4
脉冲方法中的光学相编码储存库计算
储层计算是一种植根于经常性神经网络的时间序列处理的监督机器学习方法[1，2]。受到大脑机制的启发，许多相互连接的人工神经元过程输入输入并显示内部记忆。反复的神经网络随后适合于语音识别等时间任务[3，4]，但以难以训练的代价。网络的所有权重需要在时间[5]中使用反向传播进行训练，这是一种耗时的，并非总是在融合[6]。不同，在储层计算（RC）中，仅训练输出层的权重以处理信息[7，8]。这些结构是由三个元素组成的：将数据注入系统中的输入层，由随机连接的大量神经元（或节点）组成的储层，以及一个外部（或读取）层以从储层中提取信息。在储层上的某些条件下，用简单的线性回归训练输出层就足够了[1，8]。在本文中，我们使用单个非线性节点（如[9]中）提供了储层协议的设计。尽管最近的作品已通过光学频率梳子的频率组件成功实现了储层和神经形态的组合[10-12]，但我们在这里利用了时间特征，即脉冲基础，光频率梳子作为储层的节点。此外，使用相干性同伴检测，因此可以在场的相分量中编码信息，而不是其强度或弹性。我们表明，尽管有少量的节点和低可线性的节点，但我们的协议具有良好的性能，同时显示非线性记忆和预测可供使。我们的系统建立在可以使用光脉冲来构建尖峰储层的概念上[13，14]，并且信息注入的相位编码可以在光子储层计算机中获得更好的性能[15，16]。基于光学的计算[17]可能能够给予对电子设备的速度或能源效率。
使用储层计算 CMOS IC 实现实时居家患者健康监测
摘要 — 本研究提出了一种混合信号、储层计算神经网络 (RC-NN)，用于使用智能可穿戴设备进行家庭实时健康监测。所提出的技术在心电图 (ECG) 信号的压力检测和使用融合人口统计和生理信息的融合人工智能 (AI) 模型的心脏病检测中得到了证明。RC-NN 使用具有短期记忆的静态随机储层层将输入数据非线性投影到高维平面，并在输出层使用线性 AI 模型轻松分离。RC-NN 采用 65nm CMOS 工艺设计，检测压力和心脏病的平均准确率分别为 92.8% 和 86.8%，同时分别消耗 10.97nJ/推理和 2.57nJ/推理。
嵌入式应用中的机器学习基础知识
神经网络是可以部署在小型嵌入式设备上的最强大的 ML 方法之一。神经网络的灵感来自人类大脑，是一组旨在识别模式的算法。神经网络通过一种机器感知来解释感官数据，它们标记或聚类原始输入并将该输入映射到正确的响应。它们识别的模式是数字，包含在向量中，任何数据（如图像、声音、文本或时间序列）都必须转换成向量。神经网络被描述为具有层、输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每个节点或人工神经元都连接到另一个节点，并具有相关的权重和阈值。如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，则该节点被激活，将数据发送到网络的下一层。否则，没有数据传递到网络的下一层。