在该研究中，提出了一种具有贝叶斯优化（ADSNN-BO）的关注深度可分离的神经网络，以检测和分类稻米图像的水稻疾病。水稻疾病经常导致20至40％的公司生产损失的产量，与全球经济有关。快速疾病鉴定对于计划及时计划治疗并减​​少CORP损失至关重要。水稻疾病诊断仍然主要是手动进行的。为实现AI辅助快速准确的疾病检测，我们提出了基于MobileNet结构的Adsnn-Bo模型和增强注意机制。此外，贝叶斯优化方法应用于调整模型的超级参数。交叉验证的分类实验是基于公共米病数据集进行的，总共有四个类别。实验结果表明，我们的移动兼容ADSNN-BO模型实现了94.65 \％的测试精度，这占据了所有最先进的模型。为了检查我们所提出的模型的可解释性，还进行了包括激活图和过滤器可视化方法的特征分析。结果表明，我们提出的基于关注机制可以更有效地引导Adsnn-Bo模型学习信息性功能。本研究的结果将促进农业领域快速植物疾病诊断和控制的人工智能。

为了确保全球粮食安全和利益相关者的总体利润，正确检测和分类植物疾病的重要性至关重要。在这方面，基于深度学习的图像分类的出现引入了大量解决方案。但是，这些解决方案在低端设备中的适用性需要快速，准确和计算廉价的系统。这项工作提出了一种基于轻巧的转移学习方法，用于从番茄叶中检测疾病。它利用一种有效的预处理方法来增强具有照明校正的叶片图像，以改善分类。我们的系统使用组合模型来提取功能，该模型由预审计的MobilenETV2体系结构和分类器网络组成，以进行有效的预测。传统的增强方法被运行时的增加取代，以避免数据泄漏并解决类不平衡问题。来自PlantVillage数据集的番茄叶图像的评估表明，所提出的体系结构可实现99.30％的精度，型号大小为9.60mb和4.87亿个浮点操作，使其成为低端设备中现实生活的合适选择。我们的代码和型号可在https://github.com/redwankarimsony/project-tomato中找到。

植物疾病是全球作物损失的主要原因，对世界经济产生了影响。为了解决这些问题，智能农业解决方案正在发展，将物联网和机器学习结合起来，以进行早期疾病检测和控制。许多这样的系统使用基于视觉的机器学习方法进行实时疾病检测和诊断。随着深度学习技术的发展，已经出现了新方法，这些方法采用卷积神经网络进行植物性疾病检测和鉴定。基于视觉的深度学习的另一个趋势是使用视觉变压器，事实证明，这些变压器是分类和其他问题的强大模型。但是，很少研究视力变压器以进行植物病理应用。在这项研究中，为植物性疾病鉴定提出了一个启用视觉变压器的卷积神经网络模型。提出的模型将传统卷积神经网络的能力与视觉变压器有效地识别出多种农作物的大量植物疾病。拟议的模型具有轻巧的结构，只有80万个可训练的参数，这使其适合基于物联网的智能农业服务。 PlantXvit的性能在五个公开可用的数据集上进行了评估。拟议的PlantXvit网络在所有五个数据集上的性能要比五种最先进的方法更好。即使在挑战性的背景条件下，识别植物性疾病的平均准确性分别超过了苹果，玉米和稻米数据集的93.55％，92.59％和98.33％。使用梯度加权的类激活图和局部可解释的模型不可思议的解释来评估所提出模型的解释性效率。

农业是人类社会的支柱，因为它对每个生物体都是必需的。就人类而言，帕迪种植非常重要，主要是亚洲大陆，这是主食食品之一。然而，农业中的植物疾病导致生产力枯竭。植物疾病通常是由害虫，昆虫和病原体引起的，如果在特定时间内不受控制，它们的生产力将大规模降低至大规模。最终，人们看不到稻田产量的增加。准确，及时识别植物疾病可以帮助农民减轻由于害虫和疾病而导致的损失。最近，深度学习技术已被用来识别稻田疾病并克服这些问题。本文基于模型实现了卷积神经网络（CNN），并测试了由636个红外图像样本组成的公共数据集，其中有五个帕迪病类别和一个健康的类别。拟议的模型熟练地识别和分类的五种不同类型的帕迪疾病，准确度为88.28％

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

为了产生最大的影响，必须使用基于证据的决策制定公共卫生计划。创建机器学习算法是为了收集，存储，处理和分析数据以提供知识和指导决策。任何监视系统的关键部分是图像分析。截至最近，计算机视觉和机器学习的社区最终对此感到好奇。这项研究使用各种机器学习和图像处理方法来检测和预测疟疾疾病。在我们的研究中，我们发现了深度学习技术作为具有更广泛适用于疟疾检测的智能工具的潜力，通过协助诊断病情，可以使医生受益。我们研究了针对计算机框架和组织的深度学习的共同限制，计算需要准备数据，准备开销，实时执行和解释能力，并发现对这些限制的轴承的未来询问。

深度学习和转移学习的进步为农业的各种自动化分类任务铺平了道路，包括植物疾病，害虫，杂草和植物物种检测。然而，农业自动化仍然面临各种挑战，例如数据集的大小和缺乏植物域特异性预处理模型。特定于域的预处理模型显示了各种计算机视觉任务的最先进的表现，包括面部识别和医学成像诊断。在本文中，我们提出了Agrinet数据集，该数据集是来自19个地理位置的160k农业图像的集合，几个图像标题为设备，以及423种以上的植物物种和疾病。我们还介绍了Agrinet模型，这是一组预处理的模型：VGG16，VGG19，Inception-V3，InceptionResnet-V2和Xception。 Agrinet-VGG19的分类准确性最高的94％，最高的F1分数为92％。此外，发现所有提出的模型都可以准确地对423种植物物种，疾病，害虫和杂草分类，而Inception-V3模型的精度最低为87％。与ImageNet相比，实验以评估Agrinet模型优势的实验在两个外部数据集上进行了模型：来自孟加拉国的害虫和植物疾病数据集和来自克什米尔的植物疾病数据集。

由于肿胀和病态增大，人体组织中组织的异常发育被称为肿瘤。它们主要被归类为良性和恶性。大脑中的肿瘤可能是致命的，因为它可能是癌性的，因此可以以附近的健康细胞为食并不断增加大小。这可能会影响大脑中软组织，神经细胞和小血管。因此，有必要以最高的精度在早期阶段检测和分类。脑肿瘤的大小和位置不同，这使得很难理解其性质。由于附近的健康细胞与肿瘤之间的相似性，即使使用先进的MRI（磁共振成像）技术，脑肿瘤的检测和分类过程也可能是一项繁重的任务。在本文中，我们使用Keras和Tensorflow来实施最先进的卷积神经网络（CNN）架构，例如EdgitionNetB0，Resnet50，Xpection，MobilenetV2和VGG16，使用转移学习来检测和分类三种类型的大脑肿瘤，即神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体。我们使用的数据集由3264个2-D磁共振图像和4个类组成。由于数据集的尺寸较小，因此使用各种数据增强技术来增加数据集的大小。我们提出的方法不仅包括数据增强，而且还包括各种图像降级技术，头骨剥离，裁剪和偏置校正。在我们提出的工作效率NETB0体系结构中，最佳准确性为97.61％。本文的目的是区分正常和异常像素，并以更好的准确性对它们进行分类。

大多数杂草物种都会通过竞争高价值作物所需的营养而产生对农业生产力的不利影响。手动除草对于大型种植区不实用。已经开展了许多研究，为农业作物制定了自动杂草管理系统。在这个过程中，其中一个主要任务是识别图像中的杂草。但是，杂草的认可是一个具有挑战性的任务。它是因为杂草和作物植物的颜色，纹理和形状类似，可以通过成像条件，当记录图像时的成像条件，地理或天气条件进一步加剧。先进的机器学习技术可用于从图像中识别杂草。在本文中，我们调查了五个最先进的深神经网络，即VGG16，Reset-50，Inception-V3，Inception-Resnet-V2和MobileNetv2，并评估其杂草识别的性能。我们使用了多种实验设置和多个数据集合组合。特别是，我们通过组合几个较小的数据集，通过数据增强构成了一个大型DataSet，缓解了类别不平衡，并在基于深度神经网络的基准测试中使用此数据集。我们通过保留预先训练的权重来调查使用转移学习技术来利用作物和杂草数据集的图像提取特征和微调它们。我们发现VGG16比小规模数据集更好地执行，而ResET-50比其他大型数据集上的其他深网络更好地执行。

皮肤病变的准确和公正检查对于早期诊断和治疗皮肤疾病至关重要。皮肤病变的视觉特征明显差异，因为图像是通过使用不同的成像设备从具有不同病变颜色和形态的患者中收集的。最近的研究报告说，结合卷积神经网络（CNN）是实用的，可以对图像进行分类以早期诊断皮肤疾病。但是，这些连接的CNN的实际使用受到限制，因为这些网络是重量级的，并且不足以处理上下文信息。尽管开发了轻量级网络（例如MobileNetV3和ExcilityNet），以减少参数来实现移动设备上的深神经网络，但功能表示深度不足会限制性能。为了解决现有的局限性，我们开发了一个新的精简神经网络，即Hierattn。 Hierattn采用了一种新颖的深度监督策略，通过使用只有一种训练损失的多阶段和多分支注意力机制来学习本地和全球特征。通过使用皮肤镜图像数据集ISIC2019和智能手机照片数据集PAD-FIFES-20（PAD2020）评估Hierattn的功效。实验结果表明，Hierattn在最先进的轻量级网络中达到了曲线（AUC）下最佳的精度和面积。该代码可从https://github.com/anthonyweidai/hierattn获得。

现代科学和技术进步使植物学家可以使用基于计算机视觉的方法进行植物识别任务。这些方法有自己的挑战。叶片分类是针对自动识别植物物种执行的计算机视觉任务，这是由于叶片形态的变化，包括其大小，质地，形状和静脉，这是一个严重的挑战。由于普及和成功实施图像分析，对象识别和语音识别，研究人员最近越来越倾向于基于深度学习的方法，而不是基于传统特征的方法。在本文中，要拥有一个可解释且可靠的系统，通过提出一种通过三个基于深度学习的模型开发出高效的最大行为相似之处的高效方法，以叶片识别建模。可视化三个模型的不同层，以确保对植物学家的行为进行准确的建模。第一和第二型型号是从头开始设计的。关于第三个模型，采用了预培训的MobilenetV2与转移学习技术一起使用。在两个著名的数据集上评估了所提出的方法：Flavia和Malayakew。根据比较分析，建议的方法比手工制作的特征提取方法和其他深度学习技术更准确，而精度为99.67％和99.81％。与具有自己特定复杂性并依赖数据集的传统技术不同，所提出的方法不需要手工制作的功能提取。同样，与其他深度学习技术相比，它可以提高准确性。此外，SWP叶出现的分布且比其他方法要快得多，因为使用了较少的参数，因此异步使用了较少的参数。

计算机辅助诊断数字病理学正在变得普遍存在，因为它可以提供更有效和客观的医疗保健诊断。最近的进展表明，卷积神经网络（CNN）架构是一种完善的深度学习范式，可用于设计一种用于乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）系统。然而，探索了污染变异性因污染变异性和染色常规化的影响，尚未得到很好的挑战。此外，对于高吞吐量筛选可能是重要的网络模型的性能分析，这也不适用于高吞吐量筛查，也不熟悉。要解决这一挑战，我们考虑了一些当代CNN模型，用于涉及（1）的乳房组织病理学图像的二进制分类。使用基于自适应颜色解卷积（ACD）的颜色归一化算法来处理污染归一化图像的数据以处理染色变量; （2）应用基于转移学习的一些可动性更高效的CNN模型的培训，即视觉几何组网络（VGG16），MobileNet和效率网络。我们在公开的Brankhis数据集上验证了培训的CNN网络，适用于200倍和400x放大的组织病理学图像。实验分析表明，大多数情况下预染额网络在数据增强乳房组织病理学图像中产生更好的质量，而不是污染归一化的情况。此外，我们使用污染标准化图像评估了流行轻量级网络的性能和效率，并发现在测试精度和F1分数方面，高效网络优于VGG16和MOBILENET。我们观察到在测试时间方面的效率比其他网络更好; vgg net，mobilenet，在分类准确性下没有太大降低。

需要快速，准确且负担得起的水稻疾病检测方法来协助水稻农民解决设备和专业短缺问题。在本文中，我们专注于使用计算机视觉技术来检测稻田照片图像的水稻疾病的解决方案。由于各种环境因素，处理普通农民在现实通用情况下处理的图像非常具有挑战性，而稻叶对象大小的变化是导致绩效等级的主要因素。为了解决这个问题，我们提出了一项技术，该技术将CNN对象检测与图像平铺技术结合在一起，基于图像中稻叶的自动估计宽度尺寸，作为将原始输入图像划分的尺寸参考。通过小型CNN（例如18层重新连接体系结构模型）创建了一个用于估计叶片宽度的模型。生成了一个新的，具有均匀尺寸的物体的新的瓷砖子图像集，并用作训练水稻疾病预测模型的输入。我们的技术对八种不同类型的水稻疾病的4,960张图像进行了评估，包括爆炸，枯萎病，棕色点，狭窄的棕色点，橙色，红色条纹，稻草特技病毒和条纹疾病。在所有八个类中评估的叶宽度预测任务的平均绝对百分比误差（MAPE）在实验中为11.18％，表明叶宽度预测模型的性能很好。训练和测试使用瓷砖数据集进行了训练和测试时，Yolov4体系结构预测性能的平均平均精度（地图）的平均精度（地图）的平均精度（地图）的平均精度（地图）提高到91.14％。根据我们的研究，提出的图像平铺技术提高了水稻疾病的检测效率。

近年来，大肠癌已成为危害人类健康最重要的疾病之一。深度学习方法对于结直肠组织病理学图像的分类越来越重要。但是，现有方法更多地集中在使用计算机而不是人类计算机交互的端到端自动分类。在本文中，我们提出了一个IL-MCAM框架。它基于注意机制和互动学习。提出的IL-MCAM框架包括两个阶段：自动学习（AL）和交互性学习（IL）。在AL阶段，使用包含三种不同注意机制通道和卷积神经网络的多通道注意机制模型用于提取多通道特征进行分类。在IL阶段，提出的IL-MCAM框架不断地将错误分类的图像添加到交互式方法中，从而提高了MCAM模型的分类能力。我们对数据集进行了比较实验，并在HE-NCT-CRC-100K数据集上进行了扩展实验，以验证拟议的IL-MCAM框架的性能，分别达到98.98％和99.77％的分类精度。此外，我们进行了消融实验和互换性实验，以验证三个通道的能力和互换性。实验结果表明，所提出的IL-MCAM框架在结直肠组织病理学图像分类任务中具有出色的性能。

呼吸声分类中的问题已在去年的临床科学家和医学研究员团体中获得了良好的关注，以诊断Covid-19疾病。迄今为止，各种模型的人工智能（AI）进入了现实世界，从人类生成的声音等人生成的声音中检测了Covid-19疾病，例如语音/言语，咳嗽和呼吸。实现卷积神经网络（CNN）模型，用于解决基于人工智能（AI）的机器上的许多真实世界问题。在这种情况下，建议并实施一个维度（1D）CNN，以诊断Covid-19的呼吸系统疾病，例如语音，咳嗽和呼吸。应用基于增强的机制来改善Covid-19声音数据集的预处理性能，并使用1D卷积网络自动化Covid-19疾病诊断。此外，使用DDAE（数据去噪自动编码器）技术来产生诸如输入功能的深声特征，而不是采用MFCC（MEL频率跳跃系数）的标准输入，并且它更好地执行比以前的型号的准确性和性能。

有效的早期检测马铃薯晚枯萎病（PLB）是马铃薯栽培的必要方面。然而，由于缺乏在冠层水平上缺乏视觉线索，在具有传统成像方法的领域的早期阶段来检测晚期枯萎是一项挑战。高光谱成像可以，捕获来自宽范围波长的光谱信号也在视觉波长之外。在这种情况下，通过将2D卷积神经网络（2D-CNN）和3D-CNN与深度合作的网络（PLB-2D-3D-A）组合来提出高光谱图像的深度学习分类架构。首先，2D-CNN和3D-CNN用于提取丰富的光谱空间特征，然后使用注意力块和SE-RESET用于强调特征图中的突出特征，并提高模型的泛化能力。数据集采用15,360张图像（64x64x204）构建，从在实验领域捕获的240个原始图像裁剪，具有超过20种马铃薯基因型。 2000年图像的测试数据集中的精度在全带中达到0.739，特定带中的0.790（492nm，519nm，560nm，592nm，717nm和765nm）。本研究表明，具有深入学习和近端高光谱成像的早期检测PLB的令人鼓舞的结果。

通过研究视网膜生物结构的进展，可以识别眼病的存在和严重性是可行的。眼底检查是检查眼睛的生物结构和异常的诊断程序。诸如青光眼，糖尿病性视网膜病和白内障等眼科疾病是世界各地视觉障碍的主要原因。眼疾病智能识别（ODIR-5K）是研究人员用于多标签的多份多疾病分类的基准结构底面图像数据集。这项工作提出了一个歧视性内核卷积网络（DKCNET），该网络探讨了歧视区域的特征，而无需增加额外的计算成本。 DKCNET由注意力块组成，然后是挤压和激发（SE）块。注意块从主干网络中获取功能，并生成歧视性特征注意图。 SE块采用区分特征图并改善了通道相互依赖性。使用InceptionResnet骨干网络观察到DKCNET的更好性能，用于具有96.08 AUC，94.28 F1-SCORE和0.81 KAPPA得分的ODIR-5K底面图像的多标签分类。所提出的方法根据诊断关键字将通用目标标签拆分为眼对。基于这些标签，进行了过采样和不足采样以解决阶级失衡。为了检查拟议模型对培训数据的偏见，对ODIR数据集进行了训练的模型将在三个公开可用的基准数据集上进行测试。发现它在完全看不见的底面图像上也具有良好的性能。

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

分布式声音传感器（DAS）是有效的设备，在许多应用区域中广泛使用，用于记录各种事件的信号，这些事件沿光纤沿光纤沿着非常高的空间分辨率。为了正确地检测和识别记录的事件，具有高计算需求的高级信号处理算法至关重要。卷积神经网络是提取空间信息的高功能工具，非常适合DAS中的事件识别应用。长期术语内存（LSTM）是处理顺序数据的有效仪器。在这项研究中，我们提出了一种多输入的多输出，两个阶段特征提取方法，该方法将这些神经网络体系结构的能力与转移学习的能力结合在一起，以将压电传感器应用于光纤上的振动进行分类。首先，我们从相位-OTDR记录中提取了差幅度和相位信息，并将它们存储在时间空间数据矩阵中。然后，我们在第一阶段使用了最先进的预训练的CNN作为特征提取器。在第二阶段，我们使用LSTMS进一步分析了CNN提取的特征。最后，我们使用密集层来对提取的特征进行分类。为了观察使用的CNN体​​系结构的效果，我们通过五个最先进的预训练模型（VGG-16，Resnet-50，Densenet-121，Mobilenet和Inception-V3）测试了模型。结果表明，在我们的框架中使用VGG-16体系结构可以在50个培训中获得100％的分类精度，并在我们的相位数据集中获得最佳结果。这项研究的结果表明，与LSTM结合的预训练的CNN非常适合分析差分振幅和相位信息，在时间空间数据矩阵中表示，这对于DAS应用中的事件识别操作很有希望。

全景牙科射线照相（PDR）图像处理是法医医学中最广泛使用的方法之一。深度学习模型由于其高处理速度，准确性和稳定性而被广泛用于当今放射学图像的自动分析。提出了一些使用转移学习的方法来分类PDR图像。在这项研究中，使用了Densenet121卷积神经网络（CNN）分类器，该分类器是预先训练的深度学习体系结构之一。提出的Densenet121网络已在最后一层之前进行了几层扩展和微调，以提高其从数据中理解更复杂模式的能力。在此阶段结束时，它已经通过包含PDR图像的牙科数据集进行了培训，并变得更有经验。采用了K折的交叉验证方法来提高所提出的Densenet121模型的准确性。在这项研究中，对于4,800个测试数据集的分类精度为97.25％，实现了最佳性能。提出的模型以及基于Grad-CAM的分析还表明，下颌骨和牙齿是性别分类中最重要的领域。