头部和颈部（H \＆N）肿瘤的分割和患者结果的预测对于患者的疾病诊断和治疗监测至关重要。强大的深度学习模型的当前发展受到缺乏大型多中心，多模态数据的阻碍，质量注释。 Miccai 2021头部和颈部肿瘤（Hecktor）分割和结果预测挑战产生了一种平台，用于比较氟 - 脱氧葡萄糖（FDG）-PET上的初级总体目标体积的分段方法和计算的断层摄影图像和预测H中的无进展生存对于细分任务，我们提出了一种基于编码器 - 解码器架构的新网络，具有完整的和跳过连接，以利用全尺度的低级和高级语义。此外，我们使用条件随机字段作为优化预测分段映射的后处理步骤。我们训练了多个用于肿瘤体积分割的神经网络，并且这些分段被整合在交叉验证中实现了0.75的平均骰子相似度系数，并在挑战测试数据集中实现了0.76。为了预测患者进展免费生存任务，我们提出了一种组合临床，辐射和深层学习特征的Cox比例危害回归。我们的生存预测模型在交叉验证中实现了0.82的一致性指数，并在挑战测试数据集中获得0.62。

This paper offers a new authentication algorithm based on image matching of nano-resolution visual identifiers with tree-shaped patterns. The algorithm includes image-to-tree conversion by greedy extraction of the fractal pattern skeleton along with a custom-built graph matching algorithm that is robust against imaging artifacts such as scaling, rotation, scratch, and illumination change. The proposed algorithm is applicable to a variety of tree-structured image matching, but our focus is on dendrites, recently-developed visual identifiers. Dendrites are entropy rich and unclonable with existing 2D and 3D printers due to their natural randomness, nano-resolution granularity, and 3D facets, making them an appropriate choice for security applications such as supply chain trace and tracking. The proposed algorithm improves upon graph matching with standard image descriptors. For instance, image inconsistency due to the camera sensor noise may cause unexpected feature extraction leading to inaccurate tree conversion and authentication failure. Also, previous tree extraction algorithms are prohibitively slow hindering their scalability to large systems. In this paper, we fix the current issues of [1] and accelerate the key points extraction up to 10-times faster by implementing a new skeleton extraction method, a new key points searching algorithm, as well as an optimized key point matching algorithm. Using minimum enclosing circle and center points, make the algorithm robust to the choice of pattern shape. In contrast to [1] our algorithm handles general graphs with loop connections, therefore is applicable to a wider range of applications such as transportation map analysis, fingerprints, and retina vessel imaging.

在本文中，我们提出了一个样本复杂性，以从嘈杂的样本中学习单纯形。给出了$ n $的数据集，其中包括i.i.d.样品从$ \ mathbb {r}^k $中的未知任意单纯形上的均匀分布中得出，其中假定样品被任意幅度的加性高斯噪声损坏。我们提出了一种策略，该策略可以输出一个单纯概率，总变化距离为$ \ epsilon + o \ left（\ mathrm {snr}^{ - 1} \ right）$从true Simplex中，对于任何$ \ Epsilon> 0 $。我们证明，要接近True Simplex，就足以拥有$ n \ ge \ tilde {o} \ left（k^2/\ epsilon^2 \ right）$ samples。在这里，SNR代表信噪比，可以看作是单纯形直径与噪声的标准偏差的比率。我们的证明是基于样品压缩技术的最新进步，这些进步已经显示出在高维高斯混合模型中的密度估计的紧密范围方面的承诺。

同工型是从同一基因位点产生的MRNA，称为替代剪接。研究表明，超过95％的人类多外XEX基因经历了替代剪接。尽管mRNA序列的变化很少，但它们可能会对细胞功能和调节产生系统的影响。广泛报道了基因的同工型具有不同甚至对比的功能。大多数研究表明，替代剪接在人类健康和疾病中起着重要作用。尽管具有广泛的基因功能研究，但关于同工型功能的信息很少。最近，已经提出了一些基于多个实例学习的计算方法，用于使用基因函数和基因表达谱预测同工型函数。但是，由于缺乏标记的培训数据，他们的性能并不理想。另外，概率模型（例如条件随机场（CRF））已被用于建模同工型之间的关系。该项目使用所有数据和有价值的信息，例如同工型序列，表达曲线和基因本体论图，并提出了基于深神经网络的综合模型。 Uniprot基因本体论（GO）数据库用作基因函数的标准参考。 NCBI REFSEQ数据库用于提取基因和同工型序列，NCBI SRA数据库用于表达式配置文件数据。曲线下（ROC AUC）下的接收器操作特征区域和曲线下的Precision-Recall等指标用于测量预测准确性。

数字全息图是一种3D成像技术，它通过向物体发射激光束并测量衍射波形的强度，称为全息图。对象的3D形状可以通过对捕获的全息图的数值分析并恢复发生的相位来获得。最近，深度学习（DL）方法已被用于更准确的全息处理。但是，大多数监督方法都需要大型数据集来训练该模型，由于样本或隐私问题的缺乏，大多数DH应用程序都很少获得。存在一些基于DL的恢复方法，不依赖配对图像的大数据集。尽管如此，这些方法中的大多数经常忽略控制波传播的基本物理法。这些方法提供了一个黑盒操作，无法解释，可以推广和转移到其他样本和应用程序。在这项工作中，我们提出了一种基于生成对抗网络的新DL体系结构，该架构使用判别网络来实现重建质量的语义度量，同时使用生成网络作为函数近似器来建模全息图的倒数。我们使用模拟退火驱动的渐进式掩蔽模块将恢复图像的背景部分强加于回收图像的背景部分，以增强重建质量。所提出的方法是一种表现出高传递性对类似样品的可传递性的方法之一，该方法促进了其在时间敏感应用程序中的快速部署，而无需重新培训网络。结果表明，重建质量（约5 dB PSNR增益）和噪声的鲁棒性（PSNR与噪声增加率降低约50％）的竞争者方法有了显着改善。

本文探讨了使用或有可能用于交通视频分析的深度学习（DL）方法，强调了自动驾驶汽车（AVS）和人类手术车辆的安全安全性。我们提出了一条典型的处理管道，该管道可用于通过提取操作安全指标并提供一般提示和指南来改善交通安全性来理解和解释流量视频。该处理框架包括几个步骤，包括视频增强，视频稳定，语义和事件分割，对象检测和分类，轨迹提取，速度估计，事件分析，建模和异常检测。我们的主要目标是指导流量分析师通过为每个步骤选择最佳选择，并通过对建议最成功的常规和DL基于DL的算法进行比较分析，从而为缺乏模块提供新的设计，并为缺乏模块提供新的设计。每个步骤。我们还审查现有的开源工具和公共数据集，可以帮助培训DL模型。为了更具体，我们审查了示例性的交通问题，并提到每个问题需要步骤。此外，我们研究了与驾驶员认知评估，基于人群的监测系统，路边基础设施中的边缘计算，自动化驾驶系统（ADS）车辆（ADS）车辆的边缘计算的联系，并突出显示缺失的差距。最后，我们审查了交通监控系统的商业实施，其未来前景以及开放问题，以及对这种系统广泛使用的剩余挑战。

由于精确定位传感器，人工智能（AI）的安全功能，自动驾驶系统，连接的车辆，高通量计算和边缘计算服务器的技术进步，驾驶安全分析最近经历了前所未有的改进。特别是，深度学习（DL）方法授权音量视频处理，从路边单元（RSU）捕获的大型视频中提取与安全相关的功能。安全指标是调查崩溃和几乎冲突事件的常用措施。但是，这些指标提供了对整个网络级流量管理的有限见解。另一方面，一些安全评估工作致力于处理崩溃报告，并确定与道路几何形状，交通量和天气状况相关的崩溃的空间和时间模式。这种方法仅依靠崩溃报告，而忽略了交通视频的丰富信息，这些信息可以帮助确定违规行为在崩溃中的作用。为了弥合这两个观点，我们定义了一组新的网络级安全指标（NSM），以通过处理RSU摄像机拍摄的图像来评估交通流的总体安全性。我们的分析表明，NSM显示出与崩溃率的显着统计关联。这种方法与简单地概括单个崩溃分析的结果不同，因为所有车辆都有助于计算NSM，而不仅仅是碰撞事件所涉及的NSM。该视角将交通流量视为一个复杂的动态系统，其中某些节点的动作可以通过网络传播并影响其他节点的崩溃风险。我们还提供了附录A中的代孕安全指标（SSM）的全面审查。

本文提出了一个统一的框架到（i）找到球，（ii）预测姿势，（iii）在团队体育场景中分段播放器的实例掩码。这些问题对自动体育分析，生产和广播有高兴趣。常见做法是通过利用通用最先进的模型，例如Panoptic-Deeblab来单独解决每个问题，用于玩家分割。除了从单任务模型的乘法乘以增加的复杂性之外，由于团队体育场景的复杂性和特异性，使用现成的架子模型也会阻碍性能，如强大的遮挡和运动模糊。为了规避这些限制，我们的论文提出培训一种单一的模型，它通过组合零件强度场和空间嵌入原理来预测球和玩家掩模和姿势。部件强度场提供球和播放器位置，以及播放器接头位置。然后利用空间嵌入来将播放器实例像素联系到其各自的播放器中心，而且还将播放器接头分组成骷髅。我们展示了拟议模型在DeepSport篮球数据集上的有效性，为单独解决每个单独任务的SOA模型实现了可比性的性能。

本文旨在提出和理论上分析一种新的分布式方案，用于稀疏线性回归和特征选择。主要目标是根据来自未知稀疏线性模型的嘈杂观测来了解高维数据集的几个因果特征。但是，在$ \ mathbb {r} ^ p $中包含$ n $ data样本的假定培训集已经在大型网络上分发，以通过极低的带宽链路连接的$ n $客户端。此外，我们考虑渐近配置$ 1 \ ll n \ ll n \ ll p $。为了从整个数据集推断出原因尺寸，我们提出了一种简单但有效的网络中的信息共享方法。在这方面，我们理论上表明，可以可靠地恢复真正的因果特征，其中o的$ o o \ lex（n \ log p \ light）$跨越网络。与将所有样本传输到单个节点（集中式场景）的微小情况相比，这产生了显着降低的通信成本，该沟通成本是需要$ o \ lef（np \右）$传输。诸如ADMM的更复杂的方案仍然具有$ o ox的通信复杂性（NP \右）$。令人惊讶的是，我们的样本复杂性被证明是与每个节点中固定性能测量的最佳集中方法的相同（最多常数因素），而NA \“{i} ve分散技术的最佳集中方法以$线性地增长N $。本文的理论担保是基于Javanmard等人的最近脱叠套索的分析框架。（2019），并由几个在合成和现实世界数据集上进行的几台计算机实验支持。

It is of critical importance to be aware of the historical discrimination embedded in the data and to consider a fairness measure to reduce bias throughout the predictive modeling pipeline. Given various notions of fairness defined in the literature, investigating the correlation and interaction among metrics is vital for addressing unfairness. Practitioners and data scientists should be able to comprehend each metric and examine their impact on one another given the context, use case, and regulations. Exploring the combinatorial space of different metrics for such examination is burdensome. To alleviate the burden of selecting fairness notions for consideration, we propose a framework that estimates the correlation among fairness notions. Our framework consequently identifies a set of diverse and semantically distinct metrics as representative for a given context. We propose a Monte-Carlo sampling technique for computing the correlations between fairness metrics by indirect and efficient perturbation in the model space. Using the estimated correlations, we then find a subset of representative metrics. The paper proposes a generic method that can be generalized to any arbitrary set of fairness metrics. We showcase the validity of the proposal using comprehensive experiments on real-world benchmark datasets.