本文提出了一种用于内窥镜仿真系统中的可视化的现实图像生成方法。在许多医院进行内窥镜诊断和治疗。为了减少与内窥镜插入相关的并发症，内窥镜仿真系统用于内窥镜插入的训练或排练。然而，电流模拟系统产生非现实的虚拟内窥镜图像。为了提高仿真系统的值，需要提高其生成的图像的现实。我们提出了一种用于内窥镜仿真系统的现实图像生成方法。通过使用来自患者的CT体积的体积渲染方法来生成虚拟内窥镜图像。我们使用虚拟到实图像域翻译技术改善虚拟内窥镜图像的现实。图像域转换器实现为完全卷积网络（FCN）。我们通过最小化循环一致性损失函数来训练FCN。使用未配对的虚拟和真实内窥镜图像训练FCN。为了获得高质量的图像域翻译结果，我们执行将图像清理到真实内窥镜图像集。我们测试了使用浅U-Net，U-Net，Deep U-Net和U-Net作为图像域转换器的剩余单元。具有剩余单位的深U-Net和U-Net产生了非常现实的图像。

我们通过使用多尺度边缘损耗，通过使用域改性和深度估计来提出一种从单次单眼镜片图像中的深度估计方法。我们采用了两步估计过程，包括来自未配对数据和深度估计的兰伯语表面平移。器官表面上的纹理和镜面反射降低了深度估计的准确性。我们将Lambertian表面翻译应用于内窥镜图像以消除这些纹理和反射。然后，我们通过使用完全卷积网络（FCN）来估计深度。在FCN的训练期间，改善估计图像和地面真理深度图像之间的对象边缘相似性对于获得更好的结果是重要的。我们介绍了一个Muti-Scale边缘损耗功能，以提高深度估计的准确性。我们定量评估了使用真实的结肠镜片图像的所提出的方法。估计的深度值与真实深度值成比例。此外，我们将估计的深度图像应用于使用卷积神经网络自动解剖学位置识别的结肠镜图像。通过使用估计的深度图像，网络的识别精度从69.2％提高到74.1％。

本文提出了来自Covid-19患者CT体积的肺部感染区的分段方法。 Covid-19在全球范围内传播，造成许多受感染的患者和死亡。 CT图像的Covid-19诊断可以提供快速准确的诊断结果。肺中感染区的自动分割方法提供了诊断的定量标准。以前的方法采用整个2D图像或基于3D卷的过程。感染区域的尺寸具有相当大的变化。这种过程容易错过小型感染区域。基于补丁的过程对于分割小目标是有效的。然而，在感染区分割中选择适当的贴片尺寸难以。我们利用分段FCN的各种接受场大小之间的规模不确定性以获得感染区域。接收场尺寸可以定义为贴片尺寸和块从斑块的卷的分辨率。本文提出了一种执行基于补丁的分割的感染分段网络（ISNet）和尺度的不确定性感知预测聚合方法，其改进分割结果。我们设计ISNET到具有各种强度值的分段感染区域。 ISNet具有多个编码路径来处理由多个强度范围归一化的修补程序卷。我们收集具有各种接收场尺寸的ISNet产生的预测结果。预测聚合方法提取预测结果之间的规模不确定性。我们使用聚合FCN来在预测之间的规模不确定性来生成精确的分段结果。在我们的实验中，使用199例Covid-19案例，预测聚集方法将骰子相似度评分从47.6％提高到62.1％。

本文提出了COVID-19患者肺部肺部感染和正常区域的自动分割方法。从2019年12月起，2019年新型冠状病毒疾病（Covid-19）遍布世界，对我们的经济活动和日常生活产生重大影响。为了诊断大量感染的患者，需要计算机诊断辅助。胸部CT对于诊断病毒性肺炎，包括Covid-19是有效的。 Covid-19的诊断辅助需要从计算机的CT卷的肺部条件的定量分析方法。本文用Covid-19分割完全卷积网络（FCN）提出了来自CT卷中的CT卷中肺部感染和正常区域的自动分割方法。在诊断包括Covid-19的肺部疾病中，肺部正常和感染区域的条件分析很重要。我们的方法识别CT卷中的肺正态和感染区。对于具有各种形状和尺寸的细分感染区域，我们引入了密集的汇集连接并扩张了我们的FCN中的互联网。我们将该方法应用于Covid-19案例的CT卷。从轻度到Covid-19的严重病例，所提出的方法在肺部正确分段正常和感染区域。正常和感染区域的骰子评分分别为0.911和0.753。

This study targets the mixed-integer black-box optimization (MI-BBO) problem where continuous and integer variables should be optimized simultaneously. The CMA-ES, our focus in this study, is a population-based stochastic search method that samples solution candidates from a multivariate Gaussian distribution (MGD), which shows excellent performance in continuous BBO. The parameters of MGD, mean and (co)variance, are updated based on the evaluation value of candidate solutions in the CMA-ES. If the CMA-ES is applied to the MI-BBO with straightforward discretization, however, the variance corresponding to the integer variables becomes much smaller than the granularity of the discretization before reaching the optimal solution, which leads to the stagnation of the optimization. In particular, when binary variables are included in the problem, this stagnation more likely occurs because the granularity of the discretization becomes wider, and the existing modification to the CMA-ES does not address this stagnation. To overcome these limitations, we propose a simple extension of the CMA-ES based on lower-bounding the marginal probabilities associated with the generation of integer variables in the MGD. The numerical experiments on the MI-BBO benchmark problems demonstrate the efficiency and robustness of the proposed method. Furthermore, in order to demonstrate the generality of the idea of the proposed method, in addition to the single-objective optimization case, we incorporate it into multi-objective CMA-ES and verify its performance on bi-objective mixed-integer benchmark problems.

噪声的去除或取消对成像和声学具有广泛的应用。在日常生活中，Denoising甚至可能包括对地面真理不忠的生成方面。但是，对于科学应用，denoing必须准确地重现地面真相。在这里，我们展示了如何通过深层卷积神经网络来定位数据，从而以定量精度出现弱信号。特别是，我们研究了晶体材料的X射线衍射。我们证明，弱信号是由电荷排序引起的，在嘈杂的数据中微不足道的信号，在DeNo的数据中变得可见和准确。通过对深度神经网络的监督培训，具有成对的低噪声数据，可以通过监督培训来实现这一成功。这样，神经网络就可以了解噪声的统计特性。我们证明，使用人造噪声（例如泊松和高斯）不会产生这种定量准确的结果。因此，我们的方法说明了一种实用的噪声过滤策略，可以应用于具有挑战性的获取问题。

我们在随机多臂匪徒问题中使用固定预算和上下文（协变）信息研究最佳武器识别。在观察上下文信息之后，在每一轮中，我们使用过去的观察和当前上下文选择一个治疗臂。我们的目标是确定最好的治疗组，这是一个在上下文分布中被边缘化的最大预期奖励的治疗组，而错误识别的可能性最小。首先，我们为此问题得出半参数的下限，在这里我们将最佳和次优的治疗臂的预期奖励之间的差距视为感兴趣的参数，以及所有其他参数，例如在上下文中的预期奖励，作为滋扰参数。然后，我们开发“上下文RS-AIPW策略”，该策略由随机采样（RS）规则组成，跟踪目标分配比和使用增强反向概率加权（AIPW）估算器的建议规则。我们提出的上下文RS-AIPW策略是最佳的，因为错误识别概率的上限与预算到Infinity时的半参数下限相匹配，并且差距趋于零。

一个由许多移动计算实体组成的自动移动机器人系统（称为机器人）吸引了研究人员的广泛关注，并阐明机器人的能力与问题的可溶性之间的关系是近几十年来的新兴问题。通常，只要没有任何机器人的数量，每个机器人都可以观察所有其他机器人。在本文中，我们提供了关于机器人观察的新观点。机器人不一定要观察所有其他机器人，而不管距离距离如何。我们称此新的计算模型瑕疵视图模型。在该模型下，在本文中，我们考虑了需要所有机器人在同一时刻收集的收集问题，并提出了两种算法来解决对抗性（$ n $，$ n-2 $）中的收集问题 - 违法模型对于$ n \ geq 5 $（每个机器人最多观察$ n-2 $机器人在对手身上选择）和基于距离的（4,2）的模型（每个机器人在最接近的机器人最接近的机器人中分别观察到）分别，其中$ n $是机器人的数量。此外，我们提出了一个不可能的结果，表明在对抗性或基于距离（3,1）的模型中没有（确定性的）收集算法。此外，我们在放松的（$ n $，$ n-2 $）中的聚会中表现出了不可能的结果。

变压器的令人印象深刻的性能归因于自我注意力，在每个位置都考虑了整个输入之间的依赖性。在这项工作中，我们改革了神经$ n $ gram模型，该模型仅着眼于每个位置的几个周围表示，其多头机制如Vaswani等人（2017年）。通过对序列到序列任务的实验，我们表明，用多头神经$ n $ gram在变压器中替换自我注意力可以比变压器实现可比性或更好的性能。从对我们提出的方法的各种分析中，我们发现多头神经$ n $ gram是互补的，它们的组合可以进一步提高香草变压器的性能。

城市河流提供了影响住宅生活的水环境。河流表面监测对于决定在哪里确定清洁工作以及何时自动开始清洁处理至关重要。我们专注于有机泥浆或“浮渣”，该泥浆积聚在河流的表面上，并给予其特殊的气味和对景观的外部经济影响。由于其具有稀疏分布和不稳定的有机形状模式的特征，因此很难自动进行监测。我们建议使用混合图像增强物进行斑块分类管道，以检测河流表面上的浮渣特征，以增加漂浮在河流上的浮渣与附近建筑物，例如建筑物，桥梁，杆子和障碍物（如建筑物，桥梁和障碍物）所反映的河流背景的多样性。此外，我们建议在河流上覆盖的浮渣索引，以帮助在线监视较差的等级，收集浮渣并决定化学处理政策。最后，我们展示了如何在每十分钟的时间序列数据集中使用框架的时间序列数据集录制河流浮渣事件。我们讨论管道的价值及其实验发现。