睡眠研究必须携带与睡眠损失相关的表型和有助于精神病理学的露出机制。最常见的是，调查人员手动将多色网络分类为警惕状态，这是耗时的，需要广泛的培训，并且容易出现帧间间变异性。虽然许多作品已经基于多个EEG通道成功开发了自动化状态分类器，但是我们的目标是生产一种自动化和开放式分类器，可以基于来自啮齿动物的单个皮质脑电图（EEG）来可靠地预测警惕状态，以最大限度地减少伴随的缺点通过电线束缚小动物到计算机程序。大约427小时的连续监测的脑电图，电灰度（EMG）和活性由总数据的571小时的域专家标记。在这里，我们评估各种机器学习技术对分类10-秒钟时期的各种机器学习技术的性能，进入三个离散类中的一种：矛盾，慢波或唤醒。我们的调查包括决策树，随机森林，天真贝叶斯分类器，Logistic回归分类器和人工神经网络。这些方法达到了约74％至约96％的精度。最值得注意的是，随机森林和巢穴分别实现了95.78％和93.31％的显着准确性。在这里，我们已经示出了各种机器学习分类器的潜力，以基于单个EEG读数和单一EMG读数自动，准确地和可靠地对警惕状态进行自动。

在全球范围内，有实质性的未满足需要有效地诊断各种疾病。不同疾病机制的复杂性和患者人群的潜在症状具有巨大挑战，以发展早期诊断工具和有效治疗。机器学习（ML），人工智能（AI）区域，使研究人员，医师和患者能够解决这些问题的一些问题。基于相关研究，本综述解释了如何使用机器学习（ML）和深度学习（DL）来帮助早期识别许多疾病。首先，使用来自Scopus和Science（WOS）数据库的数据来给予所述出版物的生物计量研究。对1216个出版物的生物计量研究进行了确定，以确定最多产的作者，国家，组织和最引用的文章。此次审查总结了基于机器学习的疾病诊断（MLBDD）的最新趋势和方法，考虑到以下因素：算法，疾病类型，数据类型，应用和评估指标。最后，该文件突出了关键结果，并向未来的未来趋势和机遇提供了解。

支持GPS的移动设备的普及和基于位置的服务的广泛使用导致了产生大量的地理标记数据。最近，数据分析现在可以访问更多来源，包括评论，新闻和图像，其中还提出了关于兴趣点（POI）数据源的可靠性的问题。虽然以前的研究通过各种安全机制试图检测到假POI数据，但目前的工作试图以更简单的方式捕获假POI数据。拟议的工作侧重于监督的学习方法及其能力，以找到基于位置的数据中的隐藏模式。通过真实数据获得地面真理标签，使用API​​生成假数据，因此我们将数据集与位置数据上的实际和假标签进行数据集。目的是使用多层Perceptron（MLP）方法来预测关于POI的真实性。在所提出的工作中，基于数据分类技术的MLP用于准确地对位置数据进行分类。将该方法与传统分类和稳健和近期深神经方法进行比较。结果表明，该方法优于基线方法。

近年来，深度学习显示了广泛区域的潜力和效率，包括计算机视觉，图像和信号处理。然而，由于缺乏算法决策和结果的解释性，用户应用程序仍然存在转化挑战。这个黑匣子问题对于高风险应用程序（例如与医疗相关的决策制定）尤其有问题。当前的研究目标是设计一个可解释的深度学习系统，用于对脑电图的时间序列分类（EEG）进行睡眠阶段评分，以此作为设计透明系统的一步。我们已经开发了一个可解释的深神经网络，该网络包括基于内核的层，该层是基于人类专家在视觉分析记录的视觉分析中用于睡眠评分的一组原理。将基于内核的卷积层定义并用作系统的第一层，并可用于用户解释。训练有素的系统及其结果从脑电图信号的微观结构（例如训练的内核）以及每个内核对检测到的阶段的效果，宏观结构（例如阶段之间的过渡）中解释了四个级别。拟议的系统表现出比先前的研究更大的性能，而解释的结果表明，该系统学习了与专家知识一致的信息。

机器学习模型在几个研究领域的预测任务中发挥着至关重要的作用。在这项工作中，我们利用机器学习算法的能力来预测非线性机械系统中的极端事件的发生。极端事件是罕见的事件，普遍存在的本质上。我们考虑四台机器学习模型，即Logistic回归，支持向量机，随机森林和我们预测任务中的多层射击。我们使用Test Set Data培训训练集数据培训这四种机器学习模型，并计算每个型号的性能。我们表明，多层的Perceptron模型在考虑系统中的极端事件预测中的四种模型中表现得更好。考虑机器学习模型的持久性行为与随机播放的训练集和测试集数据交叉检查。

最近基于深度学习的临床决策支持系统的准确性是有希望的。但是，缺乏模型可解释性仍然是医疗保健中人工智能广泛采用的障碍。使用睡眠作为案例研究，我们提出了一种可推广的方法，将临床解释性与黑盒深度学习得出的高精度相结合。多聚词（PSG）的临床医生确定的睡眠阶段仍然是评估睡眠质量的金标准。但是，专家的PSG手册注释既昂贵又过时。我们建议使用嵌入式，规则和功能来读取PSG的农奴，可解释的睡眠分期。农奴通过从AASM手册中得出的有意义的特征来解释分类的睡眠阶段，用于睡眠和相关事件的评分。在农奴中，从卷积和复发性神经网络的混合体获得的嵌入被转移到可解释的特征空间。这些代表性的可解释功能用于训练简单的模型，例如浅决策树进行分类。模型结果将在两个公开可用的数据集上进行验证。农奴超过了可解释的睡眠分期的当前最新时间。 Serf使用梯度增压树作为分类器，在当前最新的黑盒模型的2％以内，获得了0.766 $ \ kappa $和0.870 AUC-ROC。

在医疗保健系统中，需要患者使用可穿戴设备进行远程数据收集和对健康数据的实时监控以及健康状况的状态。可穿戴设备的这种采用导致收集和传输的数据量显着增加。由于设备由较小的电池电源运行，因此由于设备的高处理要求以进行数据收集和传输，因此可以快速减少它们。鉴于医疗数据的重要性，必须所有传输数据遵守严格的完整性和可用性要求。减少医疗保健数据的量和传输频率将通过使用推理算法改善设备电池寿命。有一个以准确性和效率改善传输指标的问题，彼此之间的权衡，例如提高准确性会降低效率。本文表明，机器学习可用于分析复杂的健康数据指标，例如数据传输的准确性和效率，以使用Levenberg-Marquardt算法来克服权衡问题，从而增强这两个指标，从而通过少较少的样本来传输，同时保持维护准确性。使用标准心率数据集测试该算法以比较指标。结果表明，LMA最好以3.33倍的效率进行样本数据尺寸和79.17％的精度，在7种不同的采样案例中具有相似的准确性，用于测试，但表明效率提高。与具有高效率的现有方法相比，这些提出的方法使用机器学习可以显着改善两个指标，而无需牺牲其他指标。

精神分裂症（SZ）是一种精神障碍，由于大脑中特定化学品的分泌，一些脑区的功能失去平衡，导致思想，行动和情绪之间缺乏协调。本研究提供了通过脑电图（EEG）信号的自动化SZ诊断的各种智能深度学习（DL）方法。将得到的结果与传统智能方法的结果进行比较。为了实施拟议的方法，已经使用了波兰华沙精神病学与神经学研究所的数据集。首先，将EEG信号分成25秒的时间框架，然后通过Z分数或标准L2标准化。在分类步骤中，考虑通过EEG信号考虑两种不同的方法进行SZ诊断。在该步骤中，首先通过传统的机器学习方法进行EEG信号的分类，例如，支持向量机，K-CORMONT邻居，决策树，NA \“IVE贝叶斯，随机森林，极其随机树木和袋装。各种提出的DL模型，即长的短期存储器（LSTMS），一维卷积网络（1D-CNNS）和1D-CNN-LSTMS。在此步骤中，实现并比较了DL模型具有不同的激活功能。在提议的DL模型中，CNN-LSTM架构具有最佳性能。在这种架构中，使用具有Z分数和L2组合标准化的Relu激活功能。所提出的CNN-LSTM模型具有达到99.25％的准确度，比该领域的大多数前研究的结果更好。值得一提的是，为了执行所有模拟，已经使用了具有k = 5的k折叠交叉验证方法。

一个躺在胸腔里的心脏的四个基本腔腔对一个人的生存至关重要，但讽刺地证明是最脆弱的。心血管疾病（CVD）也通常被称为心脏病，在过去几十年中，人类在人类死亡原因中稳步发展。考虑到这一点统计，很明显，患有CVDS的患者需要快速且正确的诊断，以便于早期治疗来减少死亡的机会。本文试图利用提供的数据，以培训分类模型，如逻辑回归，k最近邻居，支持向量机，决策树，高斯天真贝叶斯，随机森林和多层感知（人工神经网络），最终使用柔软投票合奏技术，以便尽可能多地诊断。

目的：开发和验证一种自动化方法，用于对新生儿重症监护病房中睡眠状态波动的床旁监测。方法：基于深度学习的算法是使用30个近期新生儿的长期（a）脑电图监测的53个EEG录音设计和训练的。使用来自30个多摄影记录的外部数据集对结果进行了验证。除了训练和验证单个脑电图通道安静的睡眠探测器外，我们还构建了睡眠状态趋势（SST），这是一种可视化分类器输出的床旁准备手段。结果：训练数据中安静的睡眠检测的准确性为90％，在4电极记录中获得的所有双极派生中，精度是可比的（85-86％）。该算法很好地概括了外部数据集，尽管信号推导不同，但仍显示81％的总体精度。 SST允许对分类器输出的直观，清晰可视化。结论：可以从单个EEG通道的高保真度中检测到睡眠状态的波动，并且可以将结果可视化为床边监视器中透明和直观的趋势。意义：睡眠状态趋势（SST）可以为护理人员提供对睡眠状态波动及其周期性的实时视图。

机器学习和人工智能可广泛用于诊断慢性疾病，以便可以在关键时间内进行必要的预防治疗。糖尿病是由几种机器学习算法容易诊断的主要疾病之一。早期诊断至关重要，以防止危险后果。在本文中，我们对多种机器学习算法的比较分析了。随机森林，决策树，人工神经网络，K最近邻居，支持向量机和XGBoost以及使用Shav的特征归因，以确定预测从Sylhet医院收集的数据集上的糖尿病的最重要特征。根据所获得的实验结果，随机森林算法表现优于所有其他算法，在该特定数据集中的精度为99％。

在当前的股票市场中，计算机科学和技术越来越广泛地用于分析股票。与大多数相关的机器学习股票价格预测工作不同，这项工作研究了公司年度报告披露后第二天的股票价格趋势。我们使用各种不同的模型，包括决策树，逻辑回归，随机森林，神经网络，原型网络。我们使用两组财务指标（密钥和扩展）进行实验，这些财务指标是从公司披露的Eastmoney网站获得的，最后我们发现这些模型的行为不佳来预测趋势。此外，我们还过滤了ROE大于0.15的库存，净现金比大于0.9。我们得出的结论是，根据基于公司刚发布的年度报告的财务指标，披露后第二天股票价格变动的可预测性较弱，最高准确性约为59.6％，我们的测试中的最高精度约为0.56。由随机森林分类器设置，库存过滤并不能改善性能。在所有这些模型中，随机森林总体上表现最好，这些模型符合某些工作的发现。

如今，乳腺癌已成为近年来最突出的死亡原因之一。在所有恶性肿瘤中，这是全球妇女最常见和主要的死亡原因。手动诊断这种疾病需要大量的时间和专业知识。乳腺癌的检测是耗时的，并且可以通过开发基于机器的乳腺癌预测来减少疾病的传播。在机器学习中，系统可以从先前的实例中学习，并使用各种统计，概率和优化方法从嘈杂或复杂的数据集中找到难以检测的模式。这项工作比较了几种机器学习算法的分类准确性，精度，灵敏度和新近收集的数据集的特异性。在这种工作决策树，随机森林，逻辑回归，天真的贝叶斯和XGBoost中，已经实施了这五种机器学习方法，以在我们的数据集中获得最佳性能。这项研究的重点是找到最佳的算法，该算法可以预测乳腺癌，以最高的准确性。这项工作在效率和有效性方面评估了每种算法数据分类的质量。并与该领域的其他已发表工作相比。实施模型后，本研究达到了最佳模型准确性，在随机森林和XGBoost上达到94％。

眼目光信息的收集为人类认知，健康和行为的许多关键方面提供了一个窗口。此外，许多神经科学研究补充了从眼睛跟踪中获得的行为信息，以及脑电图（EEG）提供的高时间分辨率和神经生理学标记。必不可少的眼睛跟踪软件处理步骤之一是将连续数据流的分割为与扫视，固定和眨眼等眼睛跟踪应用程序相关的事件。在这里，我们介绍了Detrtime，这是一个新颖的时间序列分割框架，该框架创建了不需要额外记录的眼睛跟踪模式并仅依靠脑电图数据的眼部事件检测器。我们的端到端基于深度学习的框架将计算机视觉的最新进展带到了脑电图数据的《时代》系列分割的最前沿。 Detr Time在各种眼睛追踪实验范式上实现眼部事件检测中的最新性能。除此之外，我们还提供了证据表明我们的模型在脑电图阶段分割的任务中很好地概括了。

痴呆症是一种神经精神脑障碍，通常会在一个或多个脑细胞停止部分或根本停止工作时发生。在疾病的早期阶段诊断这种疾病是从不良后果中挽救生命并为他们提供更好的医疗保健的至关重要的任务。事实证明，机器学习方法在预测疾病早期痴呆症方面是准确的。痴呆的预测在很大程度上取决于通常从归一化的全脑体积（NWBV）和地图集缩放系数（ASF）收集的收集数据类型，这些数据通常测量并从磁共振成像（MRIS）中进行校正。年龄和性别等其他生物学特征也可以帮助诊断痴呆症。尽管许多研究使用机器学习来预测痴呆症，但我们无法就这些方法的稳定性得出结论，而这些方法在不同的实验条件下更准确。因此，本文研究了有关痴呆预测的机器学习算法的性能的结论稳定性。为此，使用7种机器学习算法和两种功能还原算法，即信息增益（IG）和主成分分析（PCA）进行大量实验。为了检查这些算法的稳定性，IG的特征选择阈值从20％更改为100％，PCA尺寸从2到8。这导致了7x9 + 7x7 = 112实验。在每个实验中，都记录了各种分类评估数据。获得的结果表明，在七种算法中，支持向量机和天真的贝叶斯是最稳定的算法，同时更改选择阈值。同样，发现使用IG似乎比使用PCA预测痴呆症更有效。

医疗保健是人类生活中最重要的方面之一。众所周知，心脏病是最致命的疾病之一，这些疾病是阻碍了世界各地许多人的生命。必须提前检测心脏病，因此可以防止丧生生命。用于医学诊断的大规模数据的可用性有助于开发复杂的机器学习和基于深度学习的模型，用于自动化早期诊断心脏病。古典方法在没有概括到训练集中没有看到的新数据的概括。这在训练和测试精度方面的差距是巨大的差距。本文提出了一种新的深度学习架构，使用1D卷积神经网络进行健康和非健康人员之间的分类，以克服古典方法的局限性。各种临床参数用于评估有助于早期诊断的患者的风险概况。使用各种技术来避免在所提出的网络中过度装备。该网络在数据集中实现了超过97％的训练精度和96％的测试准确性。使用各种性能参数的其他分类算法详细比较了模型的准确性，这些算法证明了所提出的架构的有效性。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

上肢运动分类将输入信号映射到目标活动，是控制康复机器人技术的关键领域之一。分类器接受了康复系统的培训，以理解上肢无法正常工作的患者的欲望。肌电图（EMG）信号和脑电图（EEG）信号广泛用于上肢运动分类。通过分析实时脑电图和EMG信号的分类结果，系统可以理解用户的意图，并预测人们希望执行的事件。因此，它将为用户提供外部帮助，以协助一个人进行活动。但是，由于嘈杂的环境，并非所有用户都处理有效的脑电图和EMG信号。实时数据收集过程中的噪声污染了数据的有效性。此外，并非所有患者由于肌肉损伤和神经肌肉疾病而处理强大的EMG信号。为了解决这些问题，我们想提出一种新颖的决策级多传感器融合技术。简而言之，该系统将将EEG信号与EMG信号集成，从两个来源检索有效的信息以了解和预测用户的需求，从而提供帮助。通过对包含同时记录的脑电图和EMG信号的公开途径数据集进行测试，我们设法结论了新型系统的可行性和有效性。

本文研究了与可解释的AI（XAI）实践有关的两个不同但相关的问题。机器学习（ML）在金融服务中越来越重要，例如预批准，信用承销，投资以及各种前端和后端活动。机器学习可以自动检测培训数据中的非线性和相互作用，从而促进更快，更准确的信用决策。但是，机器学习模型是不透明的，难以解释，这是建立可靠技术所需的关键要素。该研究比较了各种机器学习模型，包括单个分类器（逻辑回归，决策树，LDA，QDA），异质集合（Adaboost，随机森林）和顺序神经网络。结果表明，整体分类器和神经网络的表现优于表现。此外，使用基于美国P2P贷款平台Lending Club提供的开放式访问数据集评估了两种先进的事后不可解释能力 - 石灰和外形来评估基于ML的信用评分模型。对于这项研究，我们还使用机器学习算法来开发新的投资模型，并探索可以最大化盈利能力同时最大程度地降低风险的投资组合策略。

这项工作介绍了一种基于高准确性EMG的手势识别的方法。一种新开发的深度学习方法，即，深层残留的收缩网络用于执行手势识别。基于手势引起的EMG信号的特征，进行了优化以提高识别精度。最后，应用三种不同的算法将EMG信号识别的准确性与DRSN的精度进行比较。结果表明，DRSN在EMG识别准确性方面表现出传统的神经网络。本文提供了一种对EMG信号进行分类以及探索DRSN可能应用的可靠方法。