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生物基弹性体纳米纤维引导光控人类 iPSC 衍生的骨骼肌纤维
骨骼肌组织工程领域的进展取决于体外生成稳定且栩栩如生的骨骼肌微组织。这需要一种跨学科的方法，将细胞整合到生物或合成的机械微环境中。这样的工作可以精确地模拟骨骼肌的功能和疾病，并在生成可移植组织以治疗肌肉创伤和退化方面取得进展。骨骼肌是一种高度组织化的复杂器官，由结缔组织、血管和排列整齐的收缩肌纤维束组成，受运动神经元（MN）的支配；运动神经元是中枢神经系统的输出层。这种由不同细胞类型和细胞外结构组成的复杂网络协同作用，促进肌肉力量的产生、传递、维持和修复。[1]
利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
用于预测 UMLS 语义组分配的两种互补 AI 方法：启发式推理和深度学习
材料和方法：我们使用了来自 2020AA–2022AB UMLS Metathesaurus 连续版本的训练测试数据集。我们的启发式“瀑布”方法采用了 7 种不同的 SG 预测方法。不符合方法的原子被传递给下一种方法。DL 方法为原子名称生成 BioWordVec 和 SapBERT 嵌入，为源词汇表名称生成 BioWordVec 嵌入，为原子源层次结构中倒数第二节点的原子名称生成 BioWordVec 嵌入。我们将 4 个嵌入的连接输入到完全连接的多层神经网络中，该网络的输出层有 15 个节点（每个 SG 一个）。对于这两种方法，我们都开发了方法来估计它们预测的原子 SG 正确的概率。基于这些估计，我们开发了 2 种混合 SG 预测方法，结合了启发式方法和 DL 方法的优势。
第 6 章：反向传播
在上一章中，我们以正式的数学意义进行了计算。现在，我们想根据神经网络中的操作重新解释变量 y 和 x。对于给定节点，该节点的输出（或激活）对应于我们在之前的推导中使用的 y。y 的值是我们将加权的总输入传递到传递函数后得到的值。我们之前已经为该节点输入构造了一个变量。让我们以查看特定输出节点的情况为例；我们称之为第零个输出节点。（这意味着，按照 Python 风格计算，我们正在处理第一个输出节点。）我们将使用相同的方法来处理隐藏层和输出层上的节点，因为这两个层中的每个节点都根据应用于该特定节点的加权总输入的传递函数产生输出。唯一的区别是：
一种新颖性检测分类方法
新颖性检测技术是一种概念学习方法，其通过识别概念的正实例而不是区分其正实例和负实例来进行。因此，新颖性检测方法需要很少的负训练实例（如果有的话）。本文介绍了一种特殊的新颖性检测分类方法，该方法使用基于 [Gluck & Myers，1993] 海马模型的冗余压缩和非冗余区分技术，海马是大脑中与学习和记忆密切相关的部分。具体而言，这种方法包括训练自动编码器在输出层重建正输入实例，然后使用该自动编码器识别新颖的实例。训练后可以进行分类，因为预计正实例将被准确重建，而负实例则不能。本文的目的是将实现该技术的系统 HIPPO 与 C4.5 和前馈神经网络分类在几个应用上进行比较。
使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分类
人类大脑是一个至关重要的器官，因为它调节身体的过程并在做出决定时发挥作用。大脑充当身体的指挥中心，协调自愿和非自愿执行的任务。肿瘤是大脑内纤维恶性组织的不受控制的生长。仅在美国，每年就有超过 3,540 名 15 岁以下的年轻人被诊断出患有脑瘤。预防和治疗脑瘤需要彻底熟悉疾病的各个阶段。放射科医生经常使用 MRI 来评估脑恶性肿瘤。在这里，我们使用深度学习技术来分析大脑图像并确定它们是属于健康还是患病的个体。为了区分健康和患病的脑组织，本研究采用了 ANN 和 CNN。与人类大脑神经系统的工作方式类似，ANN（人工神经网络）允许数字计算机通过一系列简单的处理单元输入数据，然后将其应用于训练集，从而从经验中学习。它由相互连接的神经元层组成。神经网络可以通过接触数据集合来学习新信息。输入层和输出层之间只有一个可见层，而隐藏层的数量不受限制。每个连续层中的神经元的权重和偏差都根据从其下层接收的信息和输入特征（对于隐藏层和输出层）进行调整。为了获得所需的结果，使用应用于输入特征和隐藏层的激活函数来训练模型。由于本文使用图像作为输入，并且 ANN 使用完全链接的层进行操作，需要进行额外的处理，因此重点也放在应用 CNN 上。对于那些不熟悉的人来说，卷积是 CNN（卷积神经网络）中使用的线性运算的名称。在不丢失任何必要的训练数据的情况下，CNN 的连续层降低了图像的整体维度。该模型是使用各种处理技术构建的，包括卷积、最大池化、dropout、扁平化和密集。在这项研究中，我们创建了自己的 ANN 和 CNN 模型架构，并比较了它们应用于脑肿瘤 MRI 数据集的结果。
自动手机的基于水库的Q学习模型...
摘要 - 我们为自动移动机器人提出了一个基于储层的Q学习模型。该模型是在强化学习框架上训练的，在该框架中，代理商根据环境给出的奖励执行反复试验。此模型中的储层在输入层上接收感官信号，并近似输出层上可能的操作质量。该模型是根据Q-学习训练的，Q学习是一种无模型的重新执行学习算法。Q学习是从最大程度地提高奖励对连续试验的期望值的意义上的最佳政策。我们使用2D机器人模拟器环境评估该模型，其中设备机器人从开始位置转移到目标位置，同时避免环境中的障碍。我们表明该模型正确地学习了适当的行为，并将机器人从开始位置到目标位置。目前的工作可能有助于开发类似脑型的人工智能。1。简介
从聚类效应角度解释神经网络的对抗鲁棒性
对抗训练（AT）是提高深度神经网络鲁棒性的最常用机制。最近，一种针对中间层的新型对抗攻击利用了对抗训练网络的额外脆弱性，输出错误的预测。这一结果说明对抗训练中对抗扰动的搜索空间不足。为了阐明中间层攻击有效的原因，我们将前向传播解释为聚类效应，表征神经网络对于与训练集具有相同标签的样本的中间层表示相似，并通过相应的信息瓶颈理论从理论上证明了聚类效应的存在。随后我们观察到中间层攻击违反了 AT 训练模型的聚类效应。受这些重要观察的启发，我们提出了一种正则化方法来扩展训练过程中的扰动搜索空间，称为充分对抗训练（SAT）。我们通过严格的数学证明给出了经过验证的神经网络鲁棒性界限。实验评估表明，SAT 在防御针对输出层和中间层的对抗性攻击方面优于其他最先进的 AT 机制。我们的代码和附录可以在 https://github.com/clustering-effect/SAT 找到。
人工智能模型在可摘义齿修复中的应用及性能：文献综述
机器学习是一种从已知的数据集[4]中提取数据的过程。这种学习可以是监督学习（其中机器学习模型在已知的数据输入和输出上进行训练）或无监督学习（其中在没有任何预定义信息的情况下从输入数据中提取隐藏模式）。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集，包含一组具有多个数据处理层的数学模型[5]。其操作非常复杂，可以通过在多个抽象层次上表示极大数据集来做出决策和处理它们[4]。人工神经网络 (ANN) 是一种模拟生物系统的 DL 算法。它由三层组成：输入层（接收输入信号）、多个隐藏层和输出层[6]。深度 ANN 具有大量隐藏层，因此准确度很高[7]。其他 DL 网络架构是根据特定应用或学习数据开发出来的。例如，卷积神经网络 (CNN) 通常用于 DL 中的图像处理，包括使用医学图像进行自动分割和计算机辅助诊断[8]。循环神经网络（RNN）是另一种适合处理时间相关信息的网络架构，例如语音处理或视频分析[9]。