本文研究了红外（IR）成像在乳房疾病检测中的潜在贡献。它比较了使用一些算法检测恶性乳房状况（例如支持向量机（SVM））在应用于公共数据时的一致性的结果。此外，为了利用实际IR成像的能力作为临床试验的补充，并使用高分辨率IR成像促进研究，我们认为使用了由自信训练的乳房医生修订的公共数据库是必不可少的。在我们的工作中，只有静态获取协议才被考虑。我们使用了来自Pro Engenharia（Proeng）公共数据库的LO2 IR单乳房图像（54个正常和48个发现）。这些图像是从联邦De Pernambuco大学（UFPE）大学医院收集的。我们采用了作者提出的相同功能，该功能使用顺序最小优化（SMO）分类器，获得了最佳结果，并获得了61.7％的准确性，而Youden指数为0.24。
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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.
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We demonstrate the use of a probabilistic machine learning technique to develop stochastic parameterizations of atmospheric column-physics. After suitable preprocessing of NASA's Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA2) data to minimize the effects of high-frequency, high-wavenumber component of MERRA2 estimate of vertical velocity, we use generative adversarial networks to learn the probability distribution of vertical profiles of diabatic sources conditioned on vertical profiles of temperature and humidity. This may be viewed as an improvement over previous similar but deterministic approaches that seek to alleviate both, shortcomings of human-designed physics parameterizations, and the computational demand of the "physics" step in climate models.
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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。
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我们提出了一个数据收集和注释管道，该数据从越南放射学报告中提取信息，以提供胸部X射线（CXR）图像的准确标签。这可以通过注释与其特有诊断类别的数据相匹配，这些数据可能因国家而异。为了评估所提出的标签技术的功效，我们构建了一个包含9,752项研究的CXR数据集，并使用该数据集的子集评估了我们的管道。以F1得分为至少0.9923，评估表明，我们的标签工具在所有类别中都精确而始终如一。构建数据集后，我们训练深度学习模型，以利用从大型公共CXR数据集传输的知识。我们采用各种损失功能来克服不平衡的多标签数据集的诅咒，并使用各种模型体系结构进行实验，以选择提供最佳性能的诅咒。我们的最佳模型（CHEXPERT-FRECTER EDIDENENET-B2）的F1得分为0.6989（95％CI 0.6740，0.7240），AUC为0.7912，敏感性为0.7064，特异性为0.8760，普遍诊断为0.8760。最后，我们证明了我们的粗分类（基于五个特定的异常位置）在基准CHEXPERT数据集上获得了可比的结果（十二个病理），以进行一般异常检测，同时在所有类别的平均表现方面提供更好的性能。
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SKA脉冲星搜索管道将用于实时检测脉冲星。SKA等现代射电望远镜将在其全面运行中生成数据。因此，基于经验和数据驱动的算法对于诸如候选检测等应用是必不可少的。在这里，我们描述了我们的发现，从测试一种称为Mask R-CNN的最先进的对象检测算法来检测SKA PULSAR搜索管道中的候选标志。我们已经训练了蒙版R-CNN模型来检测候选图像。开发了一种自定义注释工具，以有效地标记大型数据集中感兴趣的区域。我们通过检测模拟数据集中的候选签名成功证明了该算法。本文介绍了这项工作的详细信息，并重点介绍了未来的前景。
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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。
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大量的研究与逼真的传感器数据的产生有关。激光点云是由复杂的模拟或学习的生成模型生成的。通常利用生成的数据来启用或改善下游感知算法。这些程序来自两个主要问题：首先，如何评估生成数据的现实主义？其次，更现实的数据还会导致更好的感知表现吗？本文解决了问题，并提出了一个新颖的指标，以量化LiDar Point Cloud的现实主义。通过训练代理分类任务，可以从现实世界和合成点云中学到相关功能。在一系列实验中，我们证明了我们的指标的应用来确定生成的LiDAR数据的现实主义，并将我们的度量的现实主义估计与分割模型的性能进行比较。我们确认我们的指标为下游细分性能提供了指示。
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如今，越来越多的人被诊断出患有心血管疾病（CVD），这是全球死亡的主要原因。鉴定这些心脏问题的金标准是通过心电图（ECG）。标准的12铅ECG广泛用于临床实践和当前的大多数研究。但是，使用较少的铅可以使ECG更加普遍，因为它可以与便携式或可穿戴设备集成。本文介绍了两种新型技术，以提高当前深度学习系统的3铅ECG分类的性能，从而与使用标准12铅ECG训练的模型相提并论。具体而言，我们提出了一种以心跳回归数量的形式的多任务学习方案，以及将患者人口统计数据整合到系统中的有效机制。随着这两个进步，我们在两个大规模的ECG数据集（即Chapman和CPSC-2018）上以F1分数为0.9796和0.8140的分类性能，这些数据分别超过了当前最新的ECG分类方法，该方法超过了当前的ECG分类方法。甚至那些接受了12条铅数据的培训。为了鼓励进一步开发，我们的源代码可在https://github.com/lhkhiem28/lightx3ecg上公开获得。
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机器人模拟一直是机器人领域研发的组成部分。模拟消除了通过启用机器人的应用测试来快速，负担得起的，而无需遭受机械或电子误差而进行机器人应用测试，从而消除了对传感器，电动机和实际机器人物理结构的可能性。通过虚拟现实（VR）模拟，通过提供更好的环境可视化提示，为与模拟机器人互动提供了更具吸引力的替代方法，从而提供了更严肃的体验。这种沉浸至关重要，尤其是在讨论社交机器人时，人类机器人相互作用（HRI）领域的子区域。在日常生活中，机器人的广泛使用取决于HRI。将来，机器人将能够与人们有效互动，以在人类文明中执行各种任务。在个人工作空间开始扩散时，为机器人开发简单且易于理解的接口至关重要。因此，在这项研究中，我们实施了一个使用现成的工具和包装的VR机器人框架，以增强社交HRI的研究和应用开发。由于整个VR接口是一个开源项目，因此可以在身临其境的环境中进行测试，而无需物理机器人。
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