台湾对全球碎片流的敏感性和死亡人数最高。台湾现有的碎屑流警告系统，该系统使用降雨量的时间加权度量，当该措施超过预定义的阈值时，会导致警报。但是，该系统会产生许多错误的警报，并错过了实际碎屑流的很大一部分。为了改善该系统，我们实施了五个机器学习模型，以输入历史降雨数据并预测是否会在选定的时间内发生碎屑流。我们发现，随机的森林模型在五个模型中表现最好，并优于台湾现有系统。此外，我们确定了与碎屑流的发生密切相关的降雨轨迹，并探索了缺失碎屑流的风险与频繁的虚假警报之间的权衡。这些结果表明，仅在小时降雨数据中训练的机器学习模型的潜力可以挽救生命，同时减少虚假警报。

减少甲烷排放对于缓解全球变暖至关重要。为了将甲烷排放归因于其来源，有必要综合的甲烷源基础设施数据集。深入学习远程感知的图像的最新进展有可能识别甲烷源的位置和特征，但是缺乏公开可用的数据，可以使机器学习研究人员和从业人员能够构建自动映射方法。为了帮助填补这一空白，我们在美国构建了一个称为Meter-ML的多传感器数据集，该数据集包含86,625个地理参考的NAIP，Sentinel-1和Sentinel-2图像，并在美国标记为有甲烷源设施，包括甲烷源设施，包括集中动物喂养操作，，，，，，，包括浓缩动物喂养操作，煤矿，垃圾填埋场，天然气加工厂，炼油厂和石油末端以及废水处理厂。我们尝试各种模型，以利用不同的空间分辨率，空间足迹，图像产品和光谱带。我们发现，我们的最佳模型在确定浓缩动物喂养操作的精确召回曲线下达到了一个面积，在专家标签的测试集上，用于识别浓缩动物饲养操作，用于油炼油厂和石油末端0.821，这表明有可能进行大规模映射。我们在https://stanfordmlgroup.github.io/projects/meter-ml/上免费提供仪表-ML，以支持自动化甲烷源映射的未来工作。

近年来，深入学习已成功应用于自动化各种诊断组织病理学的任务。然而，小规模地区的快速可靠的本地化（ROI）仍然是一个关键挑战，因为鉴别性形态特征通常只占据一小部分的千兆像素级全幻灯片（WSI）。在本文中，我们提出了一种稀疏的WSI分析方法，用于快速识别WSI级分类的高功率ROI。我们开发由早期分类文献的评估框架，以量化稀疏分析方法的诊断性能和推理时间之间的权衡。我们在病理学中的常见但耗时的任务中测试了我们的方法 - 从内镜活检标本诊断血液杂志和曙红（H＆E） - 染色的载玻片上诊断胃肠元（GIM）。 Gim是沿着胃癌发展途径的着名前体病变。我们对我们的方法的性能和推理时间进行了彻底的评估，我们在GIM阳性和GIM负面WSI上的测试集中，发现我们的方法在所有正面WSI中成功地检测到GIM，接收器下的WSI级分类区域操作特性曲线（AUC）为0.98和0.95的平均精度（AP）。此外，我们表明我们的方法可以在标准CPU上达到一分钟内的这些指标。我们的结果适用于开发神经网络的目的，可以轻松地部署在临床环境中，以支持病理学家在快速定位和诊断WSI中的小规模形态特征。

虽然胸部X射线解释的深度学习模型通常在自动放射学报告贴标程序生成的标签上培训，但还没有系统地研究了报告标签的改进对胸部X射线分类模型的性能的影响。我们首先比较Chexpert，Chexbert和VisualChexbert贴标程序从放射学报告中提取精确的胸X射线图像标签的任务，报告了VisualChexbert标签人优于Chexpert和Chexbert贴标者。接下来，在培训图像分类模型之后，使用不同放射学报告贴标程序的标签在胸部X射线的一个最大数据集之一上，我们表明，VisualChexbert标签器培训的图像分类模型从VisualChexbert贴标程序达到了从标签培训的图像分类模型Chexpert和Chexbert贴标员。我们的工作表明，最近的放射学报告标签的改进可以转化为更高的表演胸部X射线分类模型的发展。

Large, labeled datasets have driven deep learning methods to achieve expert-level performance on a variety of medical imaging tasks. We present CheXpert, a large dataset that contains 224,316 chest radiographs of 65,240 patients. We design a labeler to automatically detect the presence of 14 observations in radiology reports, capturing uncertainties inherent in radiograph interpretation. We investigate different approaches to using the uncertainty labels for training convolutional neural networks that output the probability of these observations given the available frontal and lateral radiographs. On a validation set of 200 chest radiographic studies which were manually annotated by 3 board-certified radiologists, we find that different uncertainty approaches are useful for different pathologies. We then evaluate our best model on a test set composed of 500 chest radiographic studies annotated by a consensus of 5 board-certified radiologists, and compare the performance of our model to that of 3 additional radiologists in the detection of 5 selected pathologies. On Cardiomegaly, Edema, and Pleural Effusion, the model ROC and PR curves lie above all 3 radiologist operating points. We release the dataset to the public as a standard benchmark to evaluate performance of chest radiograph interpretation models. 1

个性化的纵向疾病评估对于快速诊断，适当管理和最佳调整多发性硬化症（MS）的治疗策略至关重要。这对于识别特殊主体特异性疾病特征也很重要。在这里，我们设计了一种新型的纵向模型，以使用可能包含缺失值的传感器数据以自动化方式绘制单个疾病轨迹。首先，我们使用在智能手机上管理的基于传感器的评估来收集与步态和平衡有关的数字测量以及上肢功能。接下来，我们通过插补对待缺失的数据。然后，我们通过使用广义估计方程来发现MS的潜在标记。随后，从多个培训数据集中学到的参数被结合起来形成一个简单的，统一的纵向预测模型，以预测MS在先前看不见的MS的人中随着时间的推移。为了减轻严重疾病得分的个体的潜在低估，最终模型结合了第一天的数据。结果表明，所提出的模型有望实现个性化的纵向MS评估。他们还表明，与步态和平衡以及上肢功能有关的功能（从基于传感器的评估中远程收集）可能是预测MS随时间推移的有用数字标记。

自动扬声器验证（ASV）已在现实生活中广泛用于身份认证。但是，随着语音转换的快速发展，语音合成算法和记录设备质量的提高，ASV系统很容易受到欺骗攻击。近年来，有关合成和重播语音检测的许多作品，研究人员提出了许多基于手工制作的特征的反欺骗方法，以提高合成和重播语音检测系统的准确性和鲁棒性。但是，使用手工制作的功能而不是原始波形将丢失某些信息进行抗旋转，这将降低系统的检测性能。受图像分类任务中Convnext的有希望的性能的启发，我们将Convnext网络体系结构相应地扩展到SPOOF攻击任务，并提出了端到端的反欺骗模型。通过将扩展体系结构与频道注意块相结合，提出的模型可以专注于最有用的语音表示子频段，以改善反欺骗性的性能。实验表明，对于ASVSPOOF 2019 LA评估数据集和PA评估数据集，我们提出的最佳单个系统可以达到1.88％和2.79％的误差率，这证明了该模型的抗SpoFofing能力。

通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。

基于概念的黑框模型的解释通常更为直观，让人类理解。基于概念的解释最广泛采用的方法是概念激活向量（CAV）。CAV依靠学习给定模型和概念的某些潜在表示之间的线性关系。线性可分离性通常是隐式假定的，但通常不正确。在这项工作中，我们从基于概念的解释和提出的概念梯度（CG）的最初意图开始，将基于概念的解释扩展到线性概念功能之外。我们表明，对于一般（潜在的非线性）概念，我们可以数学上评估如何影响模型预测的概念的小变化，从而导致基于梯度的解释扩展到概念空间。我们从经验上证明，在玩具示例和现实世界数据集中，CG表现优于CAV。

机器学习（ML）研究通常集中在模型上，而最突出的数据集已用于日常的ML任务，而不考虑这些数据集对基本问题的广度，困难和忠诚。忽略数据集的基本重要性已引起了重大问题，该问题涉及现实世界中的数据级联以及数据集驱动标准的模型质量饱和，并阻碍了研究的增长。为了解决此问题，我们提出Dataperf，这是用于评估ML数据集和数据集工作算法的基准软件包。我们打算启用“数据棘轮”，其中培训集将有助于评估相同问题的测试集，反之亦然。这种反馈驱动的策略将产生一个良性的循环，该循环将加速以数据为中心的AI。MLCommons协会将维护Dataperf。