由于不规则的病变界限，病变与背景之间的对比度较差，以及伪影之间的对比度，皮肤病的自动分割是一种具有挑战性的任务。在这项工作中，提出了一种新的卷积神经网络的方法，用于皮肤病变分割。在这项工作中，提出了一种新型多尺度特征提取模块，用于提取更多辨别特征，以处理与复杂的皮肤病变有关的挑战;该模块嵌入在UNET中，替换标准架构中的卷积层。此外，在这项工作中，两个不同的关注机制完善了编码器提取的特征和后ups采样的特征。使用两个公开的数据集进行评估，包括ISBI2017和ISIC2018数据集。该方法报告了ISBI2017数据集中的准确性，召回和JSI，97.5％，94.29％，91.16％，95.92％，95.92％，95.37％，95.37％，91.52％在ISIC2018数据集。它在各个竞争中表现出现有的方法和排名的模型。

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。

Majorana示威者是一项领先的实验，寻找具有高纯净锗探测器（HPGE）的中性s中性双β衰变。机器学习提供了一种最大化这些检测器提供的信息量的新方法，但是与传统分析相比，数据驱动的性质使其不可解释。一项可解释性研究揭示了机器的决策逻辑，使我们能够从机器中学习以反馈传统分析。在这项工作中，我们介绍了Majorana演示者数据的第一个机器学习分析。这也是对任何锗探测器实验的第一个可解释的机器学习分析。训练了两个梯度增强的决策树模型，以从数据中学习，并进行了基于游戏理论的模型可解释性研究，以了解分类功率的起源。通过从数据中学习，该分析识别重建参数之间的相关性，以进一步增强背景拒绝性能。通过从机器中学习，该分析揭示了新的背景类别对相互利用的标准Majorana分析的重要性。该模型与下一代锗探测器实验（如传说）高度兼容，因为它可以同时在大量探测器上进行训练。

给定的纸张被认为是软件系统的广义模型表示“有关本体工程目的的乐器复合物”。代表完整的软件系统开发过程。开发了相关的软件系统的“工具复合体”的相关形式模型，表示为数学表达式，UML图表，并在客户端 - 服务器中描述了软件系统“用于本体工程目的的乐器复合物”的三层体系结构环境。

Three main points: 1. Data Science (DS) will be increasingly important to heliophysics; 2. Methods of heliophysics science discovery will continually evolve, requiring the use of learning technologies [e.g., machine learning (ML)] that are applied rigorously and that are capable of supporting discovery; and 3. To grow with the pace of data, technology, and workforce changes, heliophysics requires a new approach to the representation of knowledge.

In the Earth's magnetosphere, there are fewer than a dozen dedicated probes beyond low-Earth orbit making in-situ observations at any given time. As a result, we poorly understand its global structure and evolution, the mechanisms of its main activity processes, magnetic storms, and substorms. New Artificial Intelligence (AI) methods, including machine learning, data mining, and data assimilation, as well as new AI-enabled missions will need to be developed to meet this Sparse Data challenge.

Of late, insurance fraud detection has assumed immense significance owing to the huge financial & reputational losses fraud entails and the phenomenal success of the fraud detection techniques. Insurance is majorly divided into two categories: (i) Life and (ii) Non-life. Non-life insurance in turn includes health insurance and auto insurance among other things. In either of the categories, the fraud detection techniques should be designed in such a way that they capture as many fraudulent transactions as possible. Owing to the rarity of fraudulent transactions, in this paper, we propose a chaotic variational autoencoder (C-VAE to perform one-class classification (OCC) on genuine transactions. Here, we employed the logistic chaotic map to generate random noise in the latent space. The effectiveness of C-VAE is demonstrated on the health insurance fraud and auto insurance datasets. We considered vanilla Variational Auto Encoder (VAE) as the baseline. It is observed that C-VAE outperformed VAE in both datasets. C-VAE achieved a classification rate of 77.9% and 87.25% in health and automobile insurance datasets respectively. Further, the t-test conducted at 1% level of significance and 18 degrees of freedom infers that C-VAE is statistically significant than the VAE.

在学习到等级的问题中，特权功能是在模型培训期间可用的功能，但在测试时不可用。这种特征自然出现在商品推荐系统中；例如，“用户单击此项目”作为功能可预测离线数据中的“用户购买此项目”，但在线服务期间显然不可用。特权功能的另一个来源是那些太昂贵而无法在线计算但可行的功能。特权功能蒸馏（PFD）是指自然想法：使用所有功能（包括特权的）训练“老师”模型，然后使用它来训练不使用特权功能的“学生”模型。在本文中，我们首先在经验上研究了三个公共排名数据集和从亚马逊日志中得出的工业规模排名问题。我们表明，PFD在所有这些数据集上都超过了几个基线（无缩写，预处理，自我验证和广义蒸馏）。接下来，我们通过经验消融研究和线性模型的理论分析来分析PFD的原因和何时表现良好。两项研究都发现了一个有趣的非主持酮行为：随着特权特征的预测能力增加，最初的学生模型的性能最初会增加，但随后降低。我们表明了后来的表现降低的原因是，一个非常预测的特权教师会产生较高的差异的预测，从而导致较高的差异学生估计和劣等测试表现。

开发有效的自动分类器将真实来源与工件分开，对于宽场光学调查的瞬时随访至关重要。在图像差异过程之后，从减法伪像的瞬态检测鉴定是此类分类器的关键步骤，称为真实 - 博格斯分类问题。我们将自我监督的机器学习模型，深入的自组织地图（DESOM）应用于这个“真实的模拟”分类问题。 DESOM结合了自动编码器和一个自组织图以执行聚类，以根据其维度降低的表示形式来区分真实和虚假的检测。我们使用32x32归一化检测缩略图作为底部的输入。我们展示了不同的模型训练方法，并发现我们的最佳DESOM分类器显示出6.6％的检测率，假阳性率为1.5％。 Desom提供了一种更细微的方法来微调决策边界，以确定与其他类型的分类器（例如在神经网络或决策树上构建的）结合使用时可能进行的实际检测。我们还讨论了DESOM及其局限性的其他潜在用法。

首先，罗森布拉特（Rosenblatt）关于浅网络无所不能的定理指出，如果培训集中没有差异，那么基本感知器可以解决任何分类问题。 Minsky和Papert认为对神经输入有限制的基本感知：有界数的连接或隐藏层的每个神经元的接收场的相对较小的接收场直径。他们证明，在这些约束下，基本的感知者无法解决一些问题，例如输入图像的连接性或像素中的像素的奇偶校验。在本说明中，我们证明了Rosenblatt在工作中的首次定理，展示了基本知名度如何解决旅行迷宫问题的版本，并分析了该解决方案的复杂性。我们还针对同一问题构建了深层网络算法。它更有效。浅网络在隐藏层（Rosenblatt的$ a $ emements）上使用指数级的神经元，而对于深网，第二阶多项式复杂性就足够了。我们证明，对于同一复杂的问题，深网可能会小得多，并在这种效果背后揭示了一种启发式。