Efficient Turkish tweet classification system for crisis response

This paper presents a convolutional neural networks Turkish tweet classification system for crisis response. This system has the ability to classify the present information before or during any crisis. In addition, a preprocessing model was also implemented and integrated as a part of the developed system. This paper presents the first ever Turkish tweet dataset for crisis response, which can be widely used and improve similar studies. This dataset has been carefully preprocessed, annotated, and well organized. It is suitable to be used by all the well-known natural language processing tools. Extensive experimental work, using our produced Turkish tweet dataset and the English dataset ("socialmediadisaster-tweets-relevent"), has been performed to illustrate the performance of the developed approach. In addition, vector space model (VSM) techniques were studied to find out the most suitable technique that can be used for the Turkish language. Overall, the developed approach has achieved a quite good performance, robustness, and stability when processing both Turkish and English languages. Our experiments also compare the performance with some stateof-the-art English language systems, such as "CREES" and "deep multimodal"

Development of Speech Command Control Based TinyML System for Post-Stroke Dysarthria Therapy Device

Post-stroke dysarthria (PSD) is a widespread outcome of a stroke. To help in the objective evaluation of dysarthria, the development of pathological voice recognition and technology has a lot of attention. Soft robotics therapy devices have been received as an alternative rehabilitation and hand grasp assistance for improving activity daily living (ADL). Despite the significant progress in this field, most soft robotic therapy devices use a complex, bulky, lack of pathological voice recognition model, large computational power, and stationary controller. This study aims to develop a portable wirelessly multi-controller with a simulated dysarthric vowel speech in Bahasa Indonesia and non-dysarthric micro speech recognition, using tiny machine learning (TinyMl) system for hardware efficiency. The speech interface using INMP441, compute with a lightweight Deep Convolutional Neural network (DCNN) design and embedded into ESP-32. Feature model using Short Time Fourier Transform (STFT) and fed into CNN. This method has proven useful in micro-speech recognition with low computational power in both speech scenarios with a level of accuracy above 90%. Realtime inference performance on ESP-32 using hand prosthetics, with 3-level household noise intensity respectively 24db,42db, and 62db, and has respectively resulted from 95%, 85%, and 50% Accuracy. Wireless connectivity success rate with both controllers is around 0.2 - 0.5 ms

An Efficient Hardware-Oriented Dropout Algorithm

This paper proposes a hardware-oriented dropout algorithm, which is efficient for field programmable gate array (FPGA) implementation. In deep neural networks (DNNs), overfitting occurs when networks are overtrained and adapt too well to training data. Consequently, they fail in predicting unseen data used as test data. Dropout is a common technique that is often applied in DNNs to overcome this problem. In general, implementing such training algorithms of DNNs in embedded systems is difficult due to power and memory constraints. Training DNNs is power-, time-, and memory- intensive; however, embedded systems require low power consumption and real-time processing. An FPGA is suitable for embedded systems for its parallel processing characteristic and low operating power; however, due to its limited memory and different architecture, it is difficult to apply general neural network algorithms. Therefore, we propose a hardware-oriented dropout algorithm that can effectively utilize the characteristics of an FPGA with less memory required. Software program verification demonstrates that the performance of the proposed method is identical to that of conventional dropout, and hardware synthesis demonstrates that it results in significant resource reduction

Odor clustering using a gas sensor array system of chicken meat based on temperature variations and storage time

Shelf life and temperature are two things that affect the freshness of meat. Generally, people identify the freshness of meat by looking at the texture, color, and even aroma of meat. These methods have less effective approaches to identify the freshness of meat. The limitations of the human sense of smell have led to the development of gas sensor array system technology. Research has been done on odor cluster analysis using gas sensor array with variations in shelf life and temperature in classifying the smell of chicken meat. The study used a sample of 20 g of chicken meat in a 150 ml bottle which was sensed using a gas sensor array system at a certain storage period and temperature. The shelf life used is a shelf life of 0 h, 6 h, 12 h, 18 h, and 24 h as well as variations in temperature 4 °C, 30 °C, 35 °C, 40 °C, 45 °C, 50 °C. The analysis is carried out using machine learning in the form of principal component analysis and deep neural network. In this study using the principal component analysis and deep neural network method, it can be seen that the gas sensor array is able to classify well. Meanwhile, the results of deep neural network model can be classified as fresh and unfresh chicken meat with a testing accuracy of 98.70%. The result showed that gas sensor array could classify chicken meat with high accuracy and the proposed method provides a significant improvement

Vollautomatische Gehirnvolumensegmentierung auf Grundlage T1-gewichteter MRT-Bilder mithilfe tiefer neuronaler Faltungsnetze

Künstliche Intelligenz in Form tiefer neuronaler Netze findet aktuell immer häufiger Anwendung im alltäglichen Leben, beispielsweise in Form von intelligenten Smartphone- Applikationen. Als besonders erfolgreich hinsichtlich lernfähiger, intelligenter Software hat sich die Anwendung neuronaler Faltungsnetze (Convolutional Neuronal Networks), einer Art von künstlichen neuronalen Netzen, herausgestellt. In diesem Zusammenhang ist auch die Entwicklung derartiger Software im medizinisch-apparativen Bereich naheliegend. Die diagnostische Neuroradiologie eignet sich aufgrund ihrer elektronischen Bilddatenverarbeitung besonders zur Implementierung neuronaler Netze in die klinische Routine. Ein möglicher Ansatzpunkt für die Einbettung dieser Software ist die neuroradiologische MRTGehirnvolumensegmentierung. Diese Segmentierung stellt in der Neuroradiologie ein wichtiges diagnostisches Mittel zur Definition anatomischer Areale in einer Gehirn-Bildgebung dar. Das hier bislang verfügbare Standardprogramm FreeSurfer benötigt für eine Gehirnsegmentierung allerdings wenigstens acht Stunden. Infolgedessen blieb die Segmentierung bislang hinter den Möglichkeiten einer klinischen Anwendung zurück. Die vorliegende Arbeit beschäftigte sich daher mit einer schnellen vollautomatischen Gehirnvolumensegmentierung mittels tiefer neuronaler Faltungsnetze auf Grundlage von T1- gewichteten MRT-Bildgebungen. Für die Netzwerk-Entwicklung bedurfte es einer Bilddatenbank zum Training der Netzwerkstruktur. Bisherige Forschungsansätze wählten bislang vor allem bereits bestehende, extern zusammengestellte Datenbanken, die oft über deutlich weniger als 100 Trainingsbilddatensätze verfügten. In der vorliegenden Arbeit hingegen wurde eine weitaus umfangreiche Datenbank aus eigenen klinischen kraniellen MRTs generiert. Es erfolgte die Entwicklung verschiedener neuronaler Netze, deren Aufbau sich durch eine steigende Anzahl der Schichten, sowie Komplexität der Verbindungen zwischen den Schichten unterschied. Als optimal zu erreichendes Segmentierungsergebnis galten die Segmentierungen der Bildgebungen durch die Referenzsoftware FreeSurfer. Das Training dieser neuronalen Netze erfolgte iterativ anhand des korrigierenden Vergleichs zwischen den eigenen Segmentierungsergebnissen und dem jeweiligen FreeSurfer-Ergebnis. So erfolgte eine schrittweise Adaptation der Netz-Architekturen. Grundsätzlich zeigten die Ergebnisse, dass ein neuronales Faltungsnetz eine vollständige Segmentierung von T1-gewichteten Schnittbildern des Gehirns über alle klinisch relevanten Altersgruppierungen erlernen und ausführen kann. Mit zunehmender Komplexität der Netzwerkarchitekturen wurden die Segmentierungsergebnisse immer genauer. Besonders ConvNet5 lernte erstaunlich schnell und innerhalb weniger Iterations- bzw. Verbesserungsschritten seine Netzarchitektur zielgerichtet zu adaptieren. Abweichungen hierbei waren zumeist auf ungünstige anatomisch-strukturelle Gegebenheiten für eine Segmentierung zurückzuführen. Jedem Bildpunkt in einer MRT konnte das Faltungsnetz eine anatomische Funktionseinheit des Gehirns zuordnen, sodass neben der Volumensegmentierung auch die Erstellung eines bildbasierten Koordinatensystems ermöglicht wurde. Im Rahmen der radiologischen Befunderhebung könnte dieses Koordinatensystem der objektiveren, genaueren Pathologieverortung durch den befundenden Arzt dienen. Aufgrund der insgesamt positiven Resultate dieses Forschungsprojekts ergeben sich zahlreiche vielversprechende Anschlussarbeiten. Das große Potenzial neuronaler Faltungsnetze im radiologischen, sowie gesamten medizinischen Bereich wird gerade erst entdeckt, sodass diese Forschung für Patient und Arzt zukünftig von noch größerem Nutzen sein könnte. Das Verständnis der effektiven Konstruktion, Anwendung und Überarbeitung neuronaler Faltungsnetze ist daher ein wichtiger Schritt zur erfolgreichen Einbettung in die klinischen Arbeitsabläufe. Eine dominante künstliche Intelligenz, die den Menschen ersetzt, soll hierbei nicht das Ziel sein. Vielmehr wird die Entlastung und effizientere Nutzung ärztlicher Ressourcen durch die Übergabe redundanter, zeitaufwendiger Arbeitstätigkeiten an ein neuronales Netz angestrebt