Predictive COVID-19 Risk and Virus Mutation isolation with CNN based Machine learning Technique
Notice bibliographique
Résumé
In the research of applying deep learning to CT intelligent recognition of new coronary pneumonia, many researchers have built deep neural network training models on understanding the content of medical image data and assisting in the diagnosis of new coronary pneumonia. The AMDRC-Net architecture is proposed, in which the residual structure solves the problem of network degradation through identity mapping. At the same time, for the new situation that the residual system hinders the exploration of new features, inspired by the latest research such as attention mechanism, the research length Attention Guidance Mechanism. First, focus on the security of the deep learning model discuss the adversarial attack method based on gradient ascent; to solve the problem of its singularity, the long and short attention mechanism is used to increase the effective adversarial disturbance while reducing the redundant disruption. Next, the proposed adversarial attack algorithm AAS transforms the adversarial attack problem into an adaptive constraint problem; that is, the micro-transformation idea is used in the iterative attack, and the relationship between the attention guidance mechanism the DNN adversarial attack is explored. In the last experiment, on the CT data set of new coronary pneumonia, AMDRC-Net is used for model training, and comparison experiments, visualization experiments, and adversarial attack experiments are designed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».