基于脑部的事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，尤其是生物医学电路和系统。但是，神经网络的神经形态和生物学实现都具有关键的能量和记忆约束。为了最大程度地减少在多核神经形态处理器中的内存资源的使用，我们提出了一种受生物神经网络启发的网络设计方法。我们使用这种方法来设计针对小世界网络优化的新路由方案，同时介绍了一种硬件感知的放置算法，该算法优化了针对小型世界网络模型的资源分配。我们使用规范的小世界网络验证算法，并为其他网络提供初步结果

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

本文研究了“探索性”机器学习分类问题的置信后的事后校准。这些问题的困难源于持续的愿望，即在策划数据集时具有足够的例子来推广哪些类别的界限以及对这些类别的有效性的混乱。我们认为，对于此类问题，必须使用“单一的所有”方法（顶级标签校准），而不是文献中其他地方提倡的“校准 - 满足 - 响应 - 摩托克质”方法。我们介绍并测试了四种旨在处理特定置信度估计的特质的新算法。这些方法中的主要主要是将内核密度比用于置信度校准，包括用于选择带宽的新颖的防弹算法。我们测试了我们的主张，并探讨了生物信息学应用程序（Phanns）1以及经典的MNIST基准2。最后，我们的分析认为，事后校准应始终执行，应仅基于测试数据集，并且应在视觉上进行理智检查。

用于训练机器学习（ML）模型的标签至关重要。通常，对于ML分类任务，数据集包含硬标签，但已证明使用软标签的学习可以产生模型概括，鲁棒性和校准的好处。较早的工作发现从多个注释者的硬标签形成软标签方面的成功；但是，这种方法可能不会融合到最佳标签，因此需要许多注释者，这可能是昂贵且效率低下的。我们专注于有效地从单个注释者那里引起软标签。我们通过众包研究（$ n = 242 $）收集并发布了CIFAR-10的软标签数据集。我们证明，使用标签学习可以实现可比的模型性能与先前的方法，同时需要更少的注释者。因此，我们的启发方法表明，有望使从业者能够通过更少的注释来享受改善模型性能和可靠性的好处，并为将来的数据集策展人提供指南，以了解从单个注释者那里利用更丰富信息（例如分类不确定性）的好处。

机器学习和认知科学的最新工作表明，了解因果信息对于智力的发展至关重要。使用``Blicket otter''环境的认知科学的广泛文献表明，孩子们擅长多种因果推理和学习。我们建议将该环境适应机器​​学习代理。当前机器学习算法的关键挑战之一是建模和理解因果关系：关于因果关系集的可转移抽象假设。相比之下，即使是幼儿也会自发学习和使用因果关系。在这项工作中，我们提出了一个新的基准 - 一种灵活的环境，可以评估可变因果溢出物下的现有技术 - 并证明许多现有的最新方法在这种环境中概括了困难。该基准的代码和资源可在https://github.com/cannylab/casual_overhypothess上获得。

自我监督学习的进步带来了强大的一般图像表示学习方法。到目前为止，它主要集中在图像级学习上。反过来，诸如无监督图像细分之类的任务并没有从这种趋势中受益，因为它们需要空间多样性的表示。但是，学习密集的表示具有挑战性，因为在无监督的环境中，尚不清楚如何指导模型学习与各种潜在对象类别相对应的表示形式。在本文中，我们认为对物体部分的自我监督学习是解决此问题的方法。对象部分是可以推广的：它们是独立于对象定义的先验性，但可以分组以形成对象后验。为此，我们利用最近提出的视觉变压器参与对象的能力，并将其与空间密集的聚类任务相结合，以微调空间令牌。我们的方法超过了三个语义分割基准的最新方法，提高了17％-3％，表明我们的表示在各种对象定义下都是用途广泛的。最后，我们将其扩展到完全无监督的分割 - 即使在测试时间也可以完全避免使用标签信息 - 并证明了一种基于社区检测的自动合并发现的对象零件的简单方法可产生可观的收益。

在热分析和低温热交换器的几何设计过程中，强迫沸腾现象的准确降低估计很重要。但是，当前预测压降的方法存在两个问题之一：缺乏对不同情况的准确性或概括。在这项工作中，我们介绍了相关的信息神经网络（COINN），这是应用人工神经网络（ANN）技术的新范式，结合了成功的压降相关性，作为预测微质混合压力下降的绘制工具 - 通道。所提出的方法是受转移学习的启发，该方法在减少数据集的深度学习问题中高度使用。我们的方法通过将Sun＆Mishima相关性的知识传递给ANN来提高ANN的性能。具有物理和现象学对微通道压力下降的相关性大大提高了ANN的性能和概括能力。最终结构由三个输入组成：混合蒸气质量，微通道内径和可用的压降相关性。结果表明，使用相关的信息方法获得的好处预测用于训练的实验数据和后验测试，平均相对误差（MRE）为6％，低于Sun＆Mishima相关性13％。此外，这种方法可以扩展到其他混合物和实验设置，这是使用ANN用于传热应用的其他方法中的缺少特征。

我们提出了明确结合频率和图像特征表示的神经网络层，并表明它们可以用作频率空间数据重建的多功能构建块。我们的工作是由MRI习得引起的挑战所激发的，该挑战是信号是所需图像的傅立叶变换。提出的联合学习方案既可以校正频率空间的天然伪像，又可以操纵图像空间表示，以重建网络各层的相干图像结构。这与图像重建的大多数当前深度学习方法形成鲜明对比，该方法分别处理频率和图像空间特征，并且通常在两个空间之一中仅运行。我们证明了联合卷积学习在各种任务中的优势，包括运动校正，denosing，从不足采样的采集中重建，以及对模拟和现实世界多层MRI数据的混合采样和运动校正。联合模型在所有任务和数据集中都始终如一地产生高质量的输出图像。当整合到具有物理启发的数据一致性约束的最终采样重建的情况下，将其集成到艺术风化的优化网络中时，提议的体系结构显着改善了优化景观，从而产生了减少训练时间的数量级。该结果表明，联合表示特别适合深度学习网络中的MRI信号。我们的代码和预算模型可在https://github.com/nalinimsingh/interlacer上公开获得。

越来越多的监督委员会和监管机构试图监视和管理对人们生活做出决定的算法。先前的工作已经探讨了人们如何认为应该做出算法的决策，但是对诸如社会人工学或直接经验之类的个人因素如何以决策情景的方式影响了他们的道德观点。我们通过探索人们对程序算法公平的一个方面的看法（在算法决定中使用特定功能的公平性）迈出了填补这一空白的一步，这与他们的（i）人口统计学（年龄，教育，性别，种族，政治观点，政治观点，政治观点， ）和（ii）算法决策方案的个人经历。我们发现，具有算法决策背景的政治观点和个人经验会极大地影响对使用不同特征进行保释决策的公平性的看法。利用我们的结果，我们讨论了对利益相关者参与和算法监督的影响，包括需要考虑在构成监督和监管机构时考虑多样性的多个维度。

The recent increase in public and academic interest in preserving biodiversity has led to the growth of the field of conservation technology. This field involves designing and constructing tools that utilize technology to aid in the conservation of wildlife. In this article, we will use case studies to demonstrate the importance of designing conservation tools with human-wildlife interaction in mind and provide a framework for creating successful tools. These case studies include a range of complexities, from simple cat collars to machine learning and game theory methodologies. Our goal is to introduce and inform current and future researchers in the field of conservation technology and provide references for educating the next generation of conservation technologists. Conservation technology not only has the potential to benefit biodiversity but also has broader impacts on fields such as sustainability and environmental protection. By using innovative technologies to address conservation challenges, we can find more effective and efficient solutions to protect and preserve our planet's resources.