基于深度学习的fMRI数据分析在偏头痛研究中的应用

偏头痛作为一种常见的疾病,发病概率高,致病机理尚不明确,并且临床缺乏有效的诊断手段.运用功能核磁共振成像技术获取被试脑功能数据,然后通过深度学习中自动编码器,自动提取数据特征,并结合各种机器学习算法,预测偏头痛,为临床诊断提供参考依据.用深度学习提取数据特征,训练分类器,能达到更好的分类效果.深度学习算法可以在传统模板获取初步特征之后,进一步提取更加精细有效的特征,在预测偏头痛上获得更好的分类性能.

基于美国亲身经历后对中国教育创新的思考

笔者在美国居住一年后,结合自己亲身实践,从重视女性教育、大学教育改变、安全教育、农村教育、教育结构等几个方面来论述教育创新。其中特别强调:教育创新中女性教育的重视对后代和国家教育发挥的作用,代际问题下农村的贫困通过教育创新能够改变。通过在美国所看所思结合实际比较后,提出大、中、小学教育创新的想法。

基于图神经网络链接预测与回归的新兴技术预测研究--以人工智能技术为例

面向专利文本数据的新兴技术预测对于协助管理者挖掘并聚焦技术发展方向、调整技术研发路线和占据技术竞赛主动具有重要意义。以人工智能技术为例,首先利用语法分析技术识别英文句子的名词短语,通过网络词语共现方法构造名词短语共现图。其次,构造图神经网络模型,并进行共现图链接预测和链接回归分析。最后,结合链接预测和链接回归结果,对人工智能技术进行技术预测。基于收集的专利数据进行预测实验,结果表明图神经网络融合名词短语共现图方法更适合复杂语义情形下的新兴技术预测,可获得更小预测识别粒度;此外,实验结果显示人工智能技术朝着电子会议、计算机视觉、医疗健康、交互界面、测量与监控、机器学习算法、传感器、数据通道和智能制造等方向应用发展。