本文提议使用修改的完全连接层转移初始化，以进行1900诊断。卷积神经网络（CNN）在图像分类中取得了显着的结果。但是，由于图像识别应用程序的复杂性，培训高性能模型是一个非常复杂且耗时的过程。另一方面，转移学习是一种相对较新的学习方法，已在许多领域使用，以减少计算来实现良好的性能。在这项研究中，Pytorch预训练的模型（VGG19 \ _bn和WideresNet -101）首次在MNIST数据集中应用于初始化，并具有修改的完全连接的层。先前在Imagenet中对使用的Pytorch预培训模型进行了培训。提出的模型在Kaggle笔记本电脑中得到了开发和验证，并且在网络培训过程中没有花费巨大的计算时间，达到了99.77％的出色精度。我们还将相同的方法应用于SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19检测数据集，并达到80.01％的精度。相比之下，以前的方法在训练过程中需要大量的压缩时间才能达到高性能模型。代码可在以下链接上找到：github.com/dipuk0506/spinalnet
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鲜花在从环境中去除乏味的情况下起着至关重要的作用。开花植物的生命周期涉及授粉，受精，开花，种子形成，分散和发芽。 Honeybees授粉了所有开花植物的75％。环境污染，气候变化，自然景观拆除等等，威胁着自然栖息地，从而不断减少蜜蜂的数量。结果，一些研究人员试图解决这个问题。将声学分类应用于蜂巢声音的记录可能是检测其中的变化的一种方式。在这项研究中，我们在记录的声音上使用深度学习技术，即顺序神经网络，卷积神经网络和经常性的神经网络，以从非季节的声音中分类蜜蜂的声音。此外，我们在一些流行的非深度学习技术中进行了比较研究，即支持向量机，决策树，随机森林和na \“ ive bayes，以及深度学习技术。还在合并的记录中验证了这些技术声音（25-75％的噪音）。
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组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断，治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现，大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增，重点是特定领域的挑战，这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中，深入分析了过去五年（2017-2022）中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文，进行了深入分析，讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外，提出了潜在的未来研究方向，并总结了最先进方法的贡献。此外，还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外，我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法，从而可以改善诊断，分级，预后和癌症的治疗计划。据我们所知，以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。
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