本研究的目标是开发新的可靠开放式手术缝合培训医学院的仿真系统，以便在资源有限或国内设置。即，我们开发了一种工具和手本地化的算法，以及根据简单的网络摄像头视频数据，计算出用于评估外科技能的运动指标。二十五位参与者使用我们的模拟器执行多个缝合任务。 yolo网络已被修改为多任务网络，以便工具本地化和工具手动交互检测。这是通过分割YOLO检测头来实现的，使得它们支持两项任务，以对计算机运行时间最小的添加。此外，基于系统的结果，计算了运动指标。这些指标包括传统的指标，如时间和路径长度以及评估技术参与者使用的新度量来控制工具。双重任务网络性能与两个网络的性能类似，而计算负载仅略大于一个网络。此外，运动指标显示专家和新手之间的显着差异。虽然视频捕获是微创手术的重要组成部分，但它不是开放手术的整体组成部分。因此，需要新的算法，重点关注当前的独特挑战，是开放的手术视频存在。在本研究中，开发了一种双任务网络来解决本地化任务和手动工具交互任务。双网络可以很容易地扩展到多任务网络，这可能对具有多个层的图像有用，并且用于评估这些不同层之间的交互。
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我们对数据驱动的需求工程，尤其是对用户评论的考虑。这些在线评论是提取新需求和改进请求的丰富信息来源。在这项工作中，我们使用Camembert提供了自动分析，Camembembert是法语中最先进的语言模型。我们从健康与健身领域的三个应用程序中创建了一个由6000个用户评论的多标签分类数据集。结果令人鼓舞，并建议可以自动识别有关新功能请求的评论。数据集可在以下网址获得：https：//github.com/jl-wei/apia2022-french-user-reviews-classification-dataset。
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虽然神经网络是强大的功能近似器，但底层建模假设最终定义了它们是参数化的假设类。在分类中，随着常用的SoftMax能够代表任何分类分布，这些假设很小。然而，在回归中，通常放置了要实现的连续分布类型的限制假设，如通过平均平均误差及其潜在的高斯度假的训练的主导选择。最近，建模前进允许对要建模的连续分布的类型无关，授予回归分类模型的灵活性。虽然过去的研究在表现方面强调了这种灵活的回归模型的益处，但在这里我们研究了模型选择对不确定性估计的影响。我们强调，根据模型拼写，炼狱不确定性没有妥善捕获，并且贝叶斯治疗错过的模型导致不可靠的认知不确定性估计。总体而言，我们的研究概述了回归中的建模选择如何影响不确定性估计，从而概述任何下游决策过程。
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