Aktuelle Entwicklungen und Anwendungen von Machine Learning in der Medizin Der Einfluss von Machine Learning auf die Medizin In den letzten Jahren hat die Integration von Machine Learning (ML) in den medizinischen Bereich exponentiell zugenommen. Durch die Analyse großer Datenmengen ...
Revolutionäre Flüssige Neuronale Netzwerke: KI Kosten Senken und Zugänglichkeit Erhöhen Revolutionäre Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz: Liquid Neural Networks Im Zeitalter der Digitalisierung und Automatisierung sind Unternehmen ständig auf der Suche nach effizienteren Lösungen, um den Herausforderungen der modernen ...
Überschrift: Entwicklung eines Multi-Layer DTI-Netzwerks zur Vorhersage von Wechselwirkungen zwischen Medikamenten und Zielstrukturen Multi-Layer-DTI-Netzwerk: Ein Überblick über neueste Entwicklungen in der Drug-Target-Interaktion Einführung In der Forschung zur Arzneimittelentwicklung spielt die Vorhersage von Wechselwirkungen zwischen Medikamenten und Zielstrukturen (DTI, Drug-Target Interactions) ...
Künstliche Intelligenz entmystifiziert: Ein Leitfaden zu AI, maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken Künstliche Intelligenz: Ein umfassender Blick auf KI, maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke Einst als Science-Fiction angesehen, ist künstliche Intelligenz (KI) heute Realität, die zunehmend in unseren Alltag integriert ...
In den letzten Jahrzehnten haben Informatiker eine Vielzahl von tiefen neuronalen Netzwerken (DNNs) entwickelt, um verschiedene realweltliche Aufgaben zu bewältigen. Einige dieser Modelle haben sich als äußerst effektiv erwiesen, jedoch ergaben einige Studien, dass sie unfair sein können, was bedeutet, ...
Die vorliegende Arbeit fasst Informationen aus verschiedenen wissenschaftlichen Forschungsarbeiten im Bereich der strukturellen Gesundheitsüberwachungs- und Inspektionsmethoden zusammen. Beispiele hierfür sind die Anwendung von Maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzwerken zur Detektion von Strukturdefekten, insbesondere Risse in Betonoberflächen. Diese Techniken ...
Wenn Sie sich einen Hund ansehen, wie wissen Sie, dass es sich tatsächlich um einen Hund handelt? Und wie hoch sind die Chancen, dass Sie richtig liegen? Maschinenlernalgorithmen durchsuchen Tausende von Bildern und Millionen von Wahrscheinlichkeiten, um zu einer “korrekten” ...
Dies ist ein praktischer Implementationsleitfaden für unsere Deep Learning Illustrated-Serie. In dieser Serie überbrücken wir die Kluft zwischen Theorie und Anwendung und bringen die im Voraus behandelten Konzepte neuronaler Netzwerke zum Leben. Erinnern Sie sich an das einfache neuronale Netzwerk, ...
In diesem Abschnitt stellen wir weitere Details zum DMRG-ähnlichen Trainingsalgorithmus für mehrschichtige TNN-Modelle vor. Der Algorithmus ist vielseitig einsetzbar und eignet sich für verschiedene Modelle von Regression bis hin zu Klassifikation. Die Grafiken in den Abbildungen 7, 8 und 9 ...
Ein Forschungsteam von Skoltech und der Staatlichen Universität für Luftfahrtinstrumente in Sankt Petersburg hat eine Studie vorgestellt, in der sie eine alternative Methode zur Erkennung von faulen und schimmeligen Äpfeln im Nachhöster-Zustand entwickelt haben. Hierbei wird ein Computersystem zur visuellen ...