大型、多站点、异构脑成像数据集越来越需要用于训练、验证和测试基于深度学习 (DL) 的高级自动化工具,包括基于结构磁共振 (MR) 图像的诊断和治疗监测方法。在将多个较小的数据集组合成较大的数据集时,了解聚合数据集中不同采集和处理协议之间的潜在差异 (称为“批次效应”) 至关重要。训练数据集中存在差异很重要,因为它更接近地反映了真实的潜在数据分布,因此可以增强工具的整体通用性。然而,必须仔细评估批次效应的影响,以避免不良影响,例如可能降低性能指标。批次效应可能来自许多方面,包括采集设备、成像技术和参数以及应用的处理方法的差异。在开发工具时,必须考虑它们的影响,包括有益的和不利的,以确保它们的输出与提出的临床或研究问题(即实际的疾病相关或病理变化)相关,而不仅仅是由于聚合数据集中底层批次效应的特殊性。我们回顾了深度学习在结构性脑 MR 成像中的应用,它聚合了来自神经成像数据集的图像,这些数据集通常是在多个站点获取的。我们检查了包含健康对照参与者和患者的数据集,这些数据集是使用不同的采集协议获取的。首先,我们讨论了数据访问问题,并列举了一些常用的公开脑数据集的主要特征。然后,我们通过探索两大类方法回顾了纠正批次效应的方法:数据协调,使用数据标准化、质量控制协议或其他类似算法和程序来明确理解和最小化不必要的批次效应;领域自适应,开发深度学习工具,通过使用方法隐式处理批次效应以获得可靠和稳健的结果。在这篇叙述性评论中,我们强调了这两类 DL 方法的优缺点,并描述了未来研究中需要解决的关键挑战。
摘要 通过研究机器学习系统中的分类政治,本文说明了为什么图像的自动解释本质上是一个社会和政治项目。我们首先要问图像在计算机视觉系统中起什么作用,以及计算机可以“识别”图像的说法是什么意思?接下来,我们研究将图像引入计算机系统的方法,并研究分类法如何对决定系统如何解释世界的基础概念进行排序。然后我们转向标签问题:人类如何告诉计算机哪些词与给定图像相关。人工智能系统使用这些标签对人类进行分类的方式有什么利害关系,包括按种族、性别、情绪、能力、性取向和个性进行分类?最后,我们转向计算机视觉在我们的社会中服务的目的——为计算机提供这些能力的判断、选择和后果。从方法论上讲,我们称之为数据集考古学:研究训练图像和标签的物质层,编目构建分类法的原则和价值观,并分析这些分类法如何为人工智能系统创建可理解性参数。通过这样做,我们可以批判性地参与系统的潜在政治和价值观,并分析哪些规范的生活模式被假定、支持和再现。
选择合适的飞机能为航空公司带来竞争优势,然而许多因素会给选择过程带来一定程度的不确定性。通过消除这种不确定性,航空公司可以增加实现其长期目标的机会。新的多准则决策(MCDM)方法为决策者提供了选择合适飞机的满意解决方案。因此,我们专注于使用新的 MCDM 方法对最合适的商用飞机替代方案进行多维评估和选择。本文为航空公司规划者在不确定的情况下选择商用飞机提供决策支持。在本研究中,与文献中关于飞机选择的其他研究不同,此处介绍的模型使用区间型 2 模糊层次分析法(IT2FAHP)和按与理想解的相似性排序的区间型 2 模糊技术(IT2FTOPSIS)混合方法。所提出的飞机选择模型允许商业航空公司根据特定标准评估飞机:经济性能、技术性能和环境影响,从而帮助决策者在不确定的环境中选择合适的飞机。除了供商业航空公司使用外,研究中的方法还可以应用于教练机、货机和军用飞机的选择。我们的研究结果表明,空客 A321neo 在技术方面、经济方面和环境方面都是最适合航空公司的商用飞机。
表现需要精神集中,精神集中是大脑中进行的心理过程,反映在思维过程中。我们的大脑由数十亿个神经元组成,它们收集和传输信号,这些信号源于我们的思想和运动功能。大脑皮层是大脑的一部分,我们的记忆、思想、注意力、意识和意识都基于此。[1] 大脑过程就像计算机的输入输出处理。我们的大脑接收和处理感官数据,并将其转化为思想。这个过程与智商水平、情绪稳定性有关,大脑中的神经元通过练习进行重组。可以说,如果一个人的注意力水平很高,他们的智力水平也可能很高。注意力、专注力、思想和专注力是相互依存的。如果没有其中一个,就很难利用其他的。这项研究试图通过对受访者进行问卷调查来得出结论。由于这项研究一直关注游戏对精神集中能力的影响,因此
确保安全可靠的加密基础架构需要持续关注和适应不断变化的吞吐率,新兴合规性要求以及扩展功能要求,以结合各种硬件安全模块,密钥管理服务器等。通常,这些设备的管理需要多个管理员和主要人员来定期访问每个设备,通常会在地理分散的数据中心之间传播。Guardian Series 3带来了集中的管理,监视,负载平衡,审核记录和向环境报告,使您可以自由地专注于其他优先级,而复杂的加密设备管理任务大大降低了甚至完全消除。
在我的分析中,我只研究了中学教育中的历史地图集,因为当时学生学习历史最多。此外,历史常识的基础是学生在中学教育中可以获得的。因此,历史地图集的重要性是其两倍。此外,在许多家庭中,由于多种原因(缺乏资金或对历史缺乏兴趣等),历史学校地图集是唯一现存和可用的历史地图集。因此,这是他们唯一可以找到与历史相关的任何内容的地图来源。军事历史的表示不是一个次要问题。所研究的三份国家地图集中的地图数量相当不同。(例如,匈牙利学生只有一卷 100 张地图的地图集,而波希米亚学生有四卷,其中两卷是世界地图,两卷是国家历史地图),每份地图集包含大约 70 张地图)。虽然所研究的三个国家的地图大小和数量不同,但主要特征和问题都是共同的。为了根据军事历史对地图进行分类,我建立了两个基本类别: