机器学习（ML）算法在帮助不同学科和机构的科学社区解决大型和多样化的数据问题方面表现出了增长的趋势。但是，许多可用的ML工具在编程方面要求且计算成本高昂。 MlexChange项目旨在建立一个配备有能力工具的协作平台，该平台使科学家和设施使用者没有深刻的ML背景来使用ML和计算资源进行科学发现。在高水平上，我们针对完整的用户体验，在该体验中，可以通过Web应用程序可以轻松获得管理和交换ML算法，工作流和数据。到目前为止，我们已经构建了四个主要组件，即中央职位管理器，集中式内容注册表，用户门户和搜索引擎，并成功地将这些组件部署到了测试服务器上。由于每个组件都是一个独立的容器，因此可以轻松地在不同尺度的服务器上部署整个平台或其个人服务，从笔记本电脑（通常是单个用户）到高性能群集（HPC）（同时）通过许多用户。因此，MlexChange使用方案使灵活性变得灵活 - 用户可以从远程服务器访问服务和资源，也可以在其本地网络中运行整个平台或其个人服务。
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本文介绍了用于检测，位置和跟踪颜色对象的嵌入式视觉系统的开发；它利用单个32位微处理器来获取图像数据，过程并根据解释的数据执行操作。该系统旨在用于需要使用人工视觉进行检测，位置和跟踪颜色对象的应用程序，其目标是以降低的规模，功耗和成本的范围实现。
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在远程多机器人自主探索任务（例如搜索和响应）中，语义对象映射在不确定的，感知下降的环境中是重要且具有挑战性的。在此类任务期间，需要高度召回，避免缺少真正的目标对象，而高精度对于避免在假阳性上浪费宝贵的操作时间也至关重要。鉴于视觉感知算法的最新进展，前者在很大程度上可以自主解决，但是如果没有人类操作员的监督，后者很难解决。但是，诸如任务时间，计算要求，网络网络带宽等诸如操作限制可能使操作员的任务变得不可行，除非得到适当管理。我们提出了早期的召回，较晚的精度（Earlap）语义对象映射管道，以解决此问题。 Earlap在DARPA Subterranean Challenge中被Team Costar使用，在那里成功发现了机器人团队遇到的所有工件。我们将在各种数据集上讨论Earlap的这些结果和性能。
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2019年新型冠状病毒疾病（Covid-19）是一种致命的传染病，于2019年12月在中国武汉武汉（Wuhan）首次识别，并且一直处于流行状态。在这种情况下，在感染人群中检测到Covid-19变得越来越重要。如今，与感染人群数量相比，测试套件的数量逐渐减少。在最近的流行条件下，通过分析胸部CT（计算机断层扫描）图像诊断肺部疾病已成为COVID-19患者诊断和预言的重要工具。在这项研究中，已经提出了一种从CT图像检测COVID-19感染的转移学习策略（CNN）。在拟议的模型中，已经设计了具有转移学习模型V3的多层卷积神经网络（CNN）。与CNN类似，它使用卷积和汇总来提取功能，但是该传输学习模型包含数据集成像网的权重。因此，它可以非常有效地检测功能，从而使其在获得更好的准确性方面具有优势。
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