在边缘设备上部署深层神经网络〜（DNNS）为现实世界任务提供了有效的解决方案。边缘设备已用于在不同域中有效地收集大量数据。DNN是用于数据处理和分析的有效工具。但是，由于计算资源和内存有限，在边缘设备上设计DNN是具有挑战性的。为了应对这一挑战，我们演示了最大78000 DNN加速器上边缘设备的对象检测系统。它分别与摄像头和用于图像采集和检测展览的LCD显示器集成了启动DNN的推断。床是一种简洁，有效且详细的解决方案，包括模型培训，量化，合成和部署。实验结果表明，床可以通过300 kb微小的DNN模型产生准确的检测，该模型仅需91.9 ms的推理时间和1.845 MJ的能量。
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我们介绍了Gaudi，Gaudi是一种生成模型，能够捕获可以从移动的相机中沉浸式的复杂和现实3D场景的分布。我们通过一种可扩展而强大的方法解决了这个具有挑战性的问题，我们首先优化了散布辐射场和相机姿势的潜在表示。然后，该潜在表示将学习一个生成模型，该模型可以使3D场景的无条件生成和条件生成。我们的模型概括了以前的作品，该作品通过删除可以在样本中共享相机姿势分布的假设来关注单个对象。我们表明，高迪（Gaudi）在多个数据集的无条件生成设置中获得了最先进的性能，并允许有条件地生成3D场景给定的调理变量，例如稀疏图像观测值或描述场景的文本。
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自闭症谱系障碍（ASD）是一种脑部疾病，其特征是幼儿时期出现的各种体征和症状。 ASD还与受影响个体的沟通缺陷和重复行为有关。已经开发了各种ASD检测方法，包括神经影像学和心理测试。在这些方法中，磁共振成像（MRI）成像方式对医生至关重要。临床医生依靠MRI方式准确诊断ASD。 MRI模态是非侵入性方法，包括功能（fMRI）和结构（SMRI）神经影像学方法。但是，用fMRI和SMRI诊断为专家的ASD的过程通常很费力且耗时。因此，已经开发了基于人工智能（AI）的几种计算机辅助设计系统（CAD）来协助专家医生。传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）是用于诊断ASD的最受欢迎的AI方案。这项研究旨在使用AI审查对ASD的自动检测。我们回顾了使用ML技术开发的几个CAD，以使用MRI模式自动诊断ASD。在使用DL技术来开发ASD的自动诊断模型方面的工作非常有限。附录中提供了使用DL开发的研究摘要。然后，详细描述了使用MRI和AI技术在自动诊断ASD的自动诊断期间遇到的挑战。此外，讨论了使用ML和DL自动诊断ASD的研究的图形比较。最后，我们提出了使用AI技术和MRI神经影像学检测ASD的未来方法。
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超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。
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空间生物学研究旨在了解太空飞行对生物的根本影响，制定支持深度空间探索的基础知识，最终生物工程航天器和栖息地稳定植物，农作物，微生物，动物和人类的生态系统，为持续的多行星寿命稳定。要提高这些目标，该领域利用了来自星空和地下模拟研究的实验，平台，数据和模型生物。由于研究扩展到低地球轨道之外，实验和平台必须是最大自主，光，敏捷和智能化，以加快知识发现。在这里，我们介绍了由美国国家航空航天局的人工智能，机器学习和建模应用程序组织的研讨会的建议摘要，这些应用程序为这些空间生物学挑战提供了关键解决方案。在未来十年中，将人工智能融入太空生物学领域将深化天空效应的生物学理解，促进预测性建模和分析，支持最大自主和可重复的实验，并有效地管理星载数据和元数据，所有目标使生活能够在深空中茁壮成长。
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在本文中，我们使用机器学习，概率和基于重力的方法的组合来提出一种用于为更大的墨尔本地区创建合成群体的算法。我们将这些技术与三个主要创新的混合模型相结合：1。分配活动模式时，我们为每个代理商生成各个活动链，对其队列量身定制; 2.选择目的地时，我们的目标是在旅行长度和目的地的基于活动的景点之间取得平衡; 3.我们考虑到代理人剩余的旅行数量，以确保他们不选择不合理的目的地以退回家庭。我们的方法是完全打开和可复制的，只需要公开的数据来生成与常用代理的建模软件兼容的合成代理商，例如Matsim。在各种人口尺寸的距离分布，模式选择和目的地选择方面，发现合成群是准确的。
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场景理解是一个活跃的研究区域。商业深度传感器（如Kinect）在过去几年中启用了几个RGB-D数据集的发布，它在3D场景理解中产生了新的方法。最近，在Apple的iPad和iPhone中推出LIDAR传感器，可以在他们通常使用的设备上访问高质量的RGB-D数据。这在对计算机视觉社区以及应用程序开发人员来说，这是一个全新的时代。现场理解的基本研究与机器学习的进步一起可以影响人们的日常经历。然而，将这些现场改变为现实世界经验的理解方法需要额外的创新和发展。在本文中，我们介绍了Arkitscenes。它不仅是具有现在广泛可用深度传感器的第一个RGB-D数据集，而且是我们最好的知识，它也是了解数据发布的最大的室内场景。除了来自移动设备的原始和处理的数据之外，Arkitscenes还包括使用固定激光扫描仪捕获的高分辨率深度图，以及手动标记为家具的大型分类的3D定向边界盒。我们进一步分析了两个下游任务数据的有用性：3D对象检测和色彩引导深度上采样。我们展示了我们的数据集可以帮助推动现有最先进的方法的边界，并引入了更好代表真实情景的新挑战。
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癫痫发作是最重要的神经障碍之一，其早期诊断将有助于临床医生为患者提供准确的治疗方法。脑电图（EEG）信号广泛用于癫痫癫痫发作检测，其提供了关于大脑功能的实质性信息的专家。本文介绍了采用模糊理论和深层学习技术的新型诊断程序。所提出的方法在Bonn大学数据集上进行了评估，具有六个分类组合以及弗赖堡数据集。可以使用可调谐Q小波变换（TQWT）来将EEG信号分解为不同的子带。在特征提取步骤中，从TQWT的不同子带计算了13个不同的模糊熵，并且计算它们的计算复杂性以帮助研究人员选择各种任务的最佳集合。在下文中，采用具有六层的AutoEncoder（AE）用于减少维数。最后，标准自适应神经模糊推理系统（ANFIS）以及其具有蚱蜢优化算法（ANFIS-GOA），粒子群优化（ANFIS-PSO）和育种群优化（ANFIS-BS）方法的变体分类。使用我们所提出的方法，ANFIS-BS方法在弗赖堡数据集上分为两类分为两类和准确度，在两类分类中获得99.46％的准确性，以及弗赖堡数据集的99.28％，达到最先进的两个人的表演。
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精神分裂症（SZ）是一种精神障碍，由于大脑中特定化学品的分泌，一些脑区的功能失去平衡，导致思想，行动和情绪之间缺乏协调。本研究提供了通过脑电图（EEG）信号的自动化SZ诊断的各种智能深度学习（DL）方法。将得到的结果与传统智能方法的结果进行比较。为了实施拟议的方法，已经使用了波兰华沙精神病学与神经学研究所的数据集。首先，将EEG信号分成25秒的时间框架，然后通过Z分数或标准L2标准化。在分类步骤中，考虑通过EEG信号考虑两种不同的方法进行SZ诊断。在该步骤中，首先通过传统的机器学习方法进行EEG信号的分类，例如，支持向量机，K-CORMONT邻居，决策树，NA \“IVE贝叶斯，随机森林，极其随机树木和袋装。各种提出的DL模型，即长的短期存储器（LSTMS），一维卷积网络（1D-CNNS）和1D-CNN-LSTMS。在此步骤中，实现并比较了DL模型具有不同的激活功能。在提议的DL模型中，CNN-LSTM架构具有最佳性能。在这种架构中，使用具有Z分数和L2组合标准化的Relu激活功能。所提出的CNN-LSTM模型具有达到99.25％的准确度，比该领域的大多数前研究的结果更好。值得一提的是，为了执行所有模拟，已经使用了具有k = 5的k折叠交叉验证方法。
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临床医生在手术室（OR）的细粒度定位是设计新一代或支持系统的关键组成部分。需要基于人像素的分段和身体视觉计算机的计算机视觉模型检测，以更好地了解OR的临床活动和空间布局。这是具有挑战性的，这不仅是因为或图像与传统视觉数据集有很大不同，还因为在隐私问题上很难收集和生成数据和注释。为了解决这些问题，我们首先研究了如何在低分辨率图像上进行姿势估计和实例分割，而下采样因子从1x到12倍进行下采样因子。其次，为了解决域的偏移和缺乏注释，我们提出了一种新型的无监督域适应方法，称为适配器，以使模型从野外标记的源域中适应统计上不同的未标记目标域。我们建议在未标记的目标域图像的不同增强上利用明确的几何约束，以生成准确的伪标签，并使用这些伪标签在自我训练框架中对高分辨率和低分辨率或图像进行训练。此外，我们提出了分离的特征归一化，以处理统计上不同的源和目标域数据。对两个或数据集MVOR+和TUM-或TUM-或测试的详细消融研究的广泛实验结果表明，我们方法对强构建的基线的有效性，尤其是在低分辨率的隐私性或图像上。最后，我们在大规模可可数据集上显示了我们作为半监督学习方法（SSL）方法的普遍性，在这里，我们获得了可比较的结果，而对经过100％标记的监督培训的模型的标签监督只有1％。 。
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