随着时间的流逝，肿瘤体积和肿瘤特征的变化是癌症治疗的重要生物标志物。在这种情况下，FDG-PET/CT扫描通常用于癌症的分期和重新分期，因为放射性标记的荧光脱氧葡萄糖在高代谢的地区进行了。不幸的是，这些具有高代谢的区域不是针对肿瘤的特异性，也可以代表正常功能器官，炎症或感染的生理吸收，在这些扫描中使详细且可靠的肿瘤分割成为一项苛刻的任务。 AUTOPET挑战赛解决了这一研究差距，该挑战提供了来自900名患者的FDG-PET/CT扫描的公共数据集，以鼓励该领域进一步改善。我们对这一挑战的贡献是由两个最先进的分割模型组成的合奏，即NN-UNET和SWIN UNETR，并以最大强度投影分类器的形式增强，该分类器的作用像是门控机制。如果它预测了病变的存在，则两种分割都是通过晚期融合方法组合的。我们的解决方案在我们的交叉验证中诊断出患有肺癌，黑色素瘤和淋巴瘤的患者的骰子得分为72.12 \％。代码：https：//github.com/heiligerl/autopet_submission

使用机器学习算法从未标记的文本中提取知识可能很复杂。文档分类和信息检索是两个应用程序，可以从无监督的学习（例如文本聚类和主题建模）中受益，包括探索性数据分析。但是，无监督的学习范式提出了可重复性问题。初始化可能会导致可变性，具体取决于机器学习算法。此外，关于群集几何形状，扭曲可能会产生误导。在原因中，异常值和异常的存在可能是决定因素。尽管初始化和异常问题与文本群集和主题建模相关，但作者并未找到对它们的深入分析。这项调查提供了这些亚地区的系统文献综述（2011-2022），并提出了共同的术语，因为类似的程序具有不同的术语。作者描述了研究机会，趋势和开放问题。附录总结了与审查的作品直接或间接相关的文本矢量化，分解和聚类算法的理论背景。

数据已成为当今世界上最有价值的资源。随着数据驱动算法的大量扩散，例如基于深度学习的方法，数据的可用性引起了极大的兴趣。在这种情况下，特别需要高质量的培训，验证和测试数据集。体积数据是医学中非常重要的资源，因为它范围从疾病诊断到治疗监测。如果数据集足够，则可以培训模型来帮助医生完成这些任务。不幸的是，在某些情况和应用程序中，大量数据不可用。例如，在医疗领域，罕见疾病和隐私问题可能导致数据可用性受到限制。在非医学领域，获得足够数量的高质量数据的高成本也可能引起人们的关注。解决这些问题的方法可能是生成合成数据，以结合其他更传统的数据增强方法来执行数据增强。因此，关于3D生成对抗网络（GAN）的大多数出版物都在医疗领域内。生成现实合成数据的机制的存在是克服这一挑战的好资产，尤其是在医疗保健中，因为数据必须具有良好的质量并且接近现实，即现实，并且没有隐私问题。在这篇综述中，我们提供了使用GAN生成现实的3D合成数据的作品的摘要。因此，我们概述了具有共同体系结构，优势和缺点的这些领域中基于GAN的方法。我们提出了一种新颖的分类学，评估，挑战和研究机会，以提供医学和其他领域甘恩当前状态的整体概述。

尽管深度神经网络能够在各种任务上实现优于人类的表现，但他们臭名昭著，因为他们需要大量的数据和计算资源，将其成功限制在可用的这些资源的领域。金属学习方法可以通过从相关任务中转移知识来解决此问题，从而减少学习新任务所需的数据和计算资源的数量。我们组织了元数据竞赛系列，该系列为世界各地的研究小组提供了创建和实验评估实际问题的新元学习解决方案的机会。在本文中，我们在竞争组织者和排名最高的参与者之间进行了合作，我们描述了竞争的设计，数据集，最佳实验结果以及Neurips 2021挑战中最高的方法，这些方法吸引了15进入最后阶段的活跃团队（通过表现优于基线），在反馈阶段进行了100多次代码提交。顶级参与者的解决方案是开源的。汲取的经验教训包括学习良好的表示对于有效的转移学习至关重要。

专门的基于变形金刚的模型（例如生物Biobert和Biomegatron）适用于基于公共可用的生物医学语料库的生物医学领域。因此，它们有可能编码大规模的生物学知识。我们研究了这些模型中生物学知识的编码和表示，及其支持癌症精度医学推断的潜在实用性 - 即，对基因组改变的临床意义的解释。我们比较不同变压器基线的性能；我们使用探测来确定针对不同实体的编码的一致性；我们使用聚类方法来比较和对比基因，变异，药物和疾病的嵌入的内部特性。我们表明，这些模型确实确实编码了生物学知识，尽管其中一些模型在针对特定任务的微调中丢失了。最后，我们分析了模型在数据集中的偏见和失衡方面的行为。

使用磁共振成像（MRI）的平移大脑研究变得越来越受欢迎，因为动物模型是科学研究的重要组成部分，超高场扫描仪变得更加可用。 MRI的一些缺点是MRI扫描仪可用性，并且执行完整扫描会话所需的时间（通常需要30分钟）。数据保护法和3R道德规则也使得难以为培训深度学习模型创建大型数据集。已经显示了生成的对抗网络（GaN）能够以比其他技术更高的质量执行数据增强。在这项工作中，Alpha-GaN架构用于测试其生成RAT大脑的现实3D MRI扫描的能力。就作者来说，这是第一次基于GAN的方法首次用于临床前数据的数据增强。使用各种定性和定量度量来评估生成的扫描。由4名专家执行的图灵测试表明，生成的扫描可能几乎可以欺骗任何专家。产生的扫描也用于评估它们对对白种物质，灰质和脑脊髓液的大鼠脑分割开发的现有深度学习模型的性能的影响。使用骰子分数进行比较模型。当使用174种实际扫描和348种合成物时，实现了全脑和白质分割的最佳结果，提高了0.0172和0.0129。使用174个真实扫描和87个合成物导致了0.0038和0.0764的灰质和脑脊液细分的改善。因此，通过使用所提出的新归一化层和损耗功能，可以改善生成的RAT MRI扫描的现实主义，并且证明使用数据产生的改进的分割模型比使用传统数据增强改进。

已经提出了在科学域中再生自然语言解释作为评估复杂的多跳和可解释的推理的基准。在这种情况下，当使用作为跨编码器架构并进行微调的解释时，大型语言模型可以实现最先进的性能。然而，虽然对解释的质量很多，但有效地研究了推理的问题在很大程度上。事实上，交叉编码器本质上不是可扩展的，对需要推断的大规模事实库的实际情况具有有限的适用性。为了在规模上实现复杂的多跳推理，本文重点介绍了双编码器架构，调查了密集和稀疏模型交叉口的科学解释再生问题。具体地，我们呈现瘢痕（用于可扩展的自回归推断），一种混合​​框架，其迭代地结合了基于变压器的双编码器，其具有稀疏模型的解释性模型，旨在利用说明中的显式推理模式。我们的实验表明，混合框架显着优于先前的稀疏模型，实现了与最先进的交叉编码器相当的性能，同时大约为数百万个事实的Corpora的速度快50倍和可扩展。进一步分析了语义漂移和多跳问题的回答，揭示了所提出的杂交提高了最具挑战性解释的质量，有助于提高下游推理任务的性能。

本文介绍了DIFF解释器，这是可解释的多跳推断的第一个混合框架，该框架通过可区分的凸优化将明确的约束与神经体系结构集成在一起。具体而言，DIFF解释器允许在受限的优化框架内微调神经表示，以回答和解释自然语言的多跳问题。为了证明混合框架的功效，我们将现有的基于ILP的求解器与基于变压器的表示相结合。对科学和常识性质量检查任务的广泛经验评估表明，在端到端可区分框架中明确约束的整合可以显着改善非不同可差异ILP求解器的性能（8.91％-13.3％）。此外，其他分析表明，与独立的变压器和以前的多跳方法相比，DIFF解释器能够实现强大的性能，同时仍提供结构化解释以支持其预测。

Stress has a great effect on people's lives that can not be understated. While it can be good, since it helps humans to adapt to new and different situations, it can also be harmful when not dealt with properly, leading to chronic stress. The objective of this paper is developing a stress monitoring solution, that can be used in real life, while being able to tackle this challenge in a positive way. The SMILE data set was provided to team Anxolotl, and all it was needed was to develop a robust model. We developed a supervised learning model for classification in Python, presenting the final result of 64.1% in accuracy and a f1-score of 54.96%. The resulting solution stood the robustness test, presenting low variation between runs, which was a major point for it's possible integration in the Anxolotl app in the future.

Recently, extensive studies on photonic reinforcement learning to accelerate the process of calculation by exploiting the physical nature of light have been conducted. Previous studies utilized quantum interference of photons to achieve collective decision-making without choice conflicts when solving the competitive multi-armed bandit problem, a fundamental example of reinforcement learning. However, the bandit problem deals with a static environment where the agent's action does not influence the reward probabilities. This study aims to extend the conventional approach to a more general multi-agent reinforcement learning targeting the grid world problem. Unlike the conventional approach, the proposed scheme deals with a dynamic environment where the reward changes because of agents' actions. A successful photonic reinforcement learning scheme requires both a photonic system that contributes to the quality of learning and a suitable algorithm. This study proposes a novel learning algorithm, discontinuous bandit Q-learning, in view of a potential photonic implementation. Here, state-action pairs in the environment are regarded as slot machines in the context of the bandit problem and an updated amount of Q-value is regarded as the reward of the bandit problem. We perform numerical simulations to validate the effectiveness of the bandit algorithm. In addition, we propose a multi-agent architecture in which agents are indirectly connected through quantum interference of light and quantum principles ensure the conflict-free property of state-action pair selections among agents. We demonstrate that multi-agent reinforcement learning can be accelerated owing to conflict avoidance among multiple agents.