当今的冲突变得越来越复杂，流畅和分散，通常涉及许多具有多重且经常发散利益的国家和国际参与者。随着调解员努力使冲突动态有理由，例如冲突政党的范围和政治立场的演变，相关与较少相关的参与者在和平建立和认同之间的区别或身份证明，这一发展构成了冲突调解的重大挑战。关键冲突问题及其相互依存。国际和平努力似乎不足以成功应对这些挑战。尽管技术已经在与冲突相关的领域进行了试验和使用，例如预测冲突或信息收集，但对技术如何促进冲突调解的关注较少。该案例研究有助于有关在冲突调解过程中使用最先进的机器学习技术和技术的新兴研究。本研究使用也门和平谈判中的对话成绩单，通过为他们提供知识管理，提取和冲突分析的工具来有效地支持中介团队。除了说明冲突调解中的机器学习工具的潜力外，本文还强调了跨学科和参与性的共同创造方法对开发上下文敏感和有针对性的工具的重要性，并确保有意义和负责任的实施。

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

我们提出了GAAF（一种广义自动解剖器查找器），用于鉴定3D CT扫描中的通用解剖位置。GAAF是端到端管道，具有专用模块用于数据预处理，模型培训和推理。GAAF以核心使用自定义卷积神经网络（CNN）。CNN型号很小，轻巧，可以调整以适合特定应用。到目前为止，GAAF框架已经在头部和颈部进行了测试，并且能够找到解剖位置，例如脑干的质量中心。GAAF在开放式数据集中进行了评估，并且能够准确稳健地定位性能。我们所有的代码都是开源的，可在https://github.com/rrr-uom-projects/gaaf上找到。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

从有限的资源中获得最大收益可以进步自然语言处理（NLP）研究和实践，同时保守资源。这些资源可能是数据，时间，存储或能源。NLP的最新工作从缩放率产生了有趣的结果。但是，仅使用比例来改善结果意味着资源消耗也会扩展。这种关系激发了对有效方法的研究，这些方法需要更少的资源才能获得相似的结果。这项调查涉及NLP效率的方法和发现，旨在指导该领域的新研究人员并激发新方法的发展。

脑小血管疾病的成像标记提供了有关脑部健康的宝贵信息，但是它们的手动评估既耗时又受到实质性内部和间际变异性的阻碍。自动化评级可能受益于生物医学研究以及临床评估，但是现有算法的诊断可靠性尚不清楚。在这里，我们介绍了\ textIt {血管病变检测和分割}（\ textit {v textit {where valdo？}）挑战，该挑战是在国际医学图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）的卫星事件中运行的挑战（MICCAI） 2021.这一挑战旨在促进大脑小血管疾病的小而稀疏成像标记的自动检测和分割方法的开发，即周围空间扩大（EPVS）（任务1），脑微粒（任务2）和预先塑造的鞋类血管起源（任务3），同时利用弱和嘈杂的标签。总体而言，有12个团队参与了针对一个或多个任务的解决方案的挑战（任务1 -EPVS 4，任务2 -Microbleeds的9个，任务3 -lacunes的6个）。多方数据都用于培训和评估。结果表明，整个团队和跨任务的性能都有很大的差异，对于任务1- EPV和任务2-微型微型且对任务3 -lacunes尚无实际的结果，其结果尤其有望。它还强调了可能阻止个人级别使用的情况的性能不一致，同时仍证明在人群层面上有用。

使用卷积神经网络（CNNS）自动分割CT扫描中的器官 - AT风险（OARS），正在放疗工作流中。但是，这些细分仍需要在临床使用前进行临床医生的手动编辑和批准，这可能很耗时。这项工作的目的是开发一种工具，以自动识别3D OAR细分中的错误，而无需基础真相。我们的工具使用了结合CNN和图神经网络（GNN）的新型体系结构来利用分割的外观和形状。使用合成生成的腮腺分割数据集并使用逼真的轮廓错误的数据集对所提出的模型进行训练。通过消融测试评估我们的模型的有效性，评估了体系结构不同部分的功效，以及从无监督的借口任务中使用转移学习。我们最佳性能模型预测了腮腺上的错误，内部和外部错误的精度分别为85.0％和89.7％，召回66.5％和68.6％。该离线质量检查工具可以在临床途径中使用，有可能减少临床医生通过检测需要注意的区域来纠正轮廓的时间。我们所有的代码均可在https://github.com/rrr-uom-projects/contour_auto_qatool上公开获得。

自动生物医学图像分析的领域至关重要地取决于算法验证的可靠和有意义的性能指标。但是，当前的度量使用通常是不明智的，并且不能反映基本的域名。在这里，我们提出了一个全面的框架，该框架指导研究人员以问题意识的方式选择绩效指标。具体而言，我们专注于生物医学图像分析问题，这些问题可以解释为图像，对象或像素级别的分类任务。该框架首先编译域兴趣 - 目标结构 - ，数据集和算法与输出问题相关的属性的属性与问题指纹相关，同时还将其映射到适当的问题类别，即图像级分类，语义分段，实例，实例细分或对象检测。然后，它指导用户选择和应用一组适当的验证指标的过程，同时使他们意识到与个人选择相关的潜在陷阱。在本文中，我们描述了指标重新加载推荐框架的当前状态，目的是从图像分析社区获得建设性的反馈。当前版本是在由60多个图像分析专家的国际联盟中开发的，将在社区驱动的优化之后公开作为用户友好的工具包提供。

关于数据中的不变或对称性的假设可以显着提高统计模型的预测能力。机器学习中的许多常用模型都受到限制，以尊重数据中的某些对称性，例如卷积神经网络中的翻译等效性，并且正在积极研究新的对称类型的融合。然而，从数据本身中学习此类不变的努力仍然是一个开放的研究问题。已经表明，边际可能性提供了一种在高斯过程中学习不变的原则方法。我们提出了一个相当于这种方法的权重空间，方法是通过最大程度地减少在神经网络中学习不变的可能性的下限，从而自然具有更高的性能模型。

通过强制了解输入中某些转换保留输出的知识，通常应用数据增强来提高深度学习的性能。当前，使用的数据扩大是通过人类的努力和昂贵的交叉验证来选择的，这使得应用于新数据集很麻烦。我们开发了一种基于梯度的方便方法，用于在没有验证数据的情况下和在深度神经网络的培训期间选择数据增强。我们的方法依赖于措辞增强作为先前分布的不变性，并使用贝叶斯模型选择学习，该模型已被证明在高斯过程中起作用，但尚未用于深神经网络。我们提出了一个可区分的Kronecker因拉普拉斯（Laplace）近似与边际可能性的近似，作为我们的目标，可以在没有人类监督或验证数据的情况下优化。我们表明，我们的方法可以成功地恢复数据中存在的不断增长，这提高了图像数据集的概括和数据效率。