Jun, 2023

卷积神经网络预测救护车需求

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TL;DR研究了应用卷积神经网络 (CNN) 把时间序列数据转换为热力图来预测救护车需求，结合历史救护车需求和外部信息如天气、事件、假日和时间等，提供了一个灵活的、通用的 CNN 架构，并使用贝叶斯优化框架进行特征选择和超参数优化。在西雅图的 911 呼叫数据上进行了实验，表明该 CNN 架构的性能比现有技术和行业实践提高了超过 9%。
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发现论文，激发创造
  • 利用非规则卷积神经网络提升短期自行车共享需求预测

    该研究提出了一种基于 IrConv+LSTM 的非规则卷积神经网络模型，可用于改善城市自行车共享短期需求预测，其考虑到了非相邻城市之间的联系。该模型在新加坡的无桩共享单车系统和芝加哥、华盛顿、纽约和伦敦的四个基于站点的系统，表现出比其他基准模型更好的性能。

    Feb, 2022

  • 利用卷积神经网络和医疗特征嵌入进行风险预测

    本文探索使用深度神经网络模型以及学习的医疗特征嵌入（medical feature embedding）来处理从纵向电子病历数据中提取实用的临床表现（clinical representations）所面临的高维和时间性问题。作者在利用多层卷积神经网络（CNN）进行参数化时成功捕捉到了 EHR 纵向演变的复杂非线性关系，并在处理 EHR 的本地 / 短期时间依赖性上取得了良好的效果，对于失能心力和糖尿病患者的风险预测表现也优于基线模型。

    Jan, 2017

  • 多类实时碰撞风险预测：基于卷积神经网络的伊斯坦布尔案例研究

    该研究通过使用人工神经网络（ANN）来预测事故风险，在分析交通和天气数据后，选择相关特征作为输入数据，并使用卷积神经网络模型学习处理这些特征，最终表现出较其他模型更好的性能，建议将其作为多类别预测模型来实时预测事故风险。

    Feb, 2024

  • 集成能源系统短期多能源需求预测的深度卷积神经网络

    开发基于卷积神经网络的六种新型预测模型，用于预测集成能源系统的多能源需求，评估结果使用信噪比和均方根误差进行。

    Dec, 2023

  • 深度网络在临床干预预测和理解中的应用

    本文旨在利用所有可用的 ICU 数据（生命体征、实验室数据、病历及患者基本信息）并关注学习数据的丰富表示，通过使用递归神经网络 LSTM 和卷积神经网络 CNN 分别预测侵入性干预的发生和停止。该预测支持 “实时” 表现，并在六小时内进行以支持临床可操作的规划，同时通过特征遮盖等方法提高模型的解释性，最终超过对照组并提供模型学习洞见。

    May, 2017

  • 利用简单和先进的机器学习增强医院中的不确定需求预测

    通过使用机器学习，本研究探索了预测变时患者护理需求的效用，并表明可以利用机器学习提前三天或一周以 4 名患者的准确度预测患者护理需求。

    Apr, 2024

  • 一种基于实时信号和数据同化的流行病预测参数预测新方法

    本文提出了一种新的方法，利用来自各种信息源的新实时信号（例如基于社交媒体的人口密度地图和空气质量数据）来预测流行病学参数，使用多个卷积神经网络（CNN）模型的集合，并使用各种数据源和融合方法来构建稳健的预测，在伦敦的 COVID-19 爆发预测中，气象信号和基于社交媒体的人口密度地图的组合提高了性能和灵活性，并通过数据同化估计了我们系统的状态，从而提高了我们的模型的稳定性和准确性。

    Jul, 2023

  • 平流增强卷积神经网络

    通过在卷积神经网络中引入对流，以及使用反应扩散神经元组件构建一个模拟反应 - 对流 - 扩散方程的高维网络，我们提出了一个物理上启发的体系结构来解决物理科学中基于时空序列的预测问题，并展示了该网络在一些时空数据集上的有效性。

    Jun, 2024

  • 通过卷积神经网络实时检测驾驶员注意力分散以增强道路安全

    通过比较分析卷积神经网络结构，本研究旨在识别出最有效的实时检测驾驶员分心的模型，以提升车辆安全系统的能力，从而预防因不注意引发的事故。

    May, 2024

  • 基於深度卷積神經網絡的計算機輔助檢測：CNN 架構、數據集特徵和轉移學習

    该论文主要探讨了如何在医学成像领域中运用深度卷积神经网络实现计算机辅助检测。作者对不同的卷积神经网络结构进行了评估，并考虑了数据集规模和图像空间背景对性能的影响。文章还阐述了将 ImageNet 预训练模型迁移到医学成像问题中的有效性，并通过两个计算机辅助检测问题的实验展示了更好的性能。

    Feb, 2016