生成对抗网络（GAN）是图像合成的艺术状态。在这里，我们提出了DAPI2CK，这是一种基于GAN的新型方法，用于合成细胞角蛋白（CK）在非小细胞肺癌（NSCLC）图像中的免疫荧光（IF）DAPI染色中染色。我们使用合成CK来细分上皮区域，与专家注释相比，该区域与染色CK的分割相同的结果相同。考虑到（MIF）面板（MIF）中的标记数量有限，我们的方法允许另一个标记物替换CK，以解决肿瘤微环境（TME）的复杂性，以促进患者选择免疫疗法。与染色的CK相反，DAPI2CK不会遭受诸如非特异性CK染色或肿瘤CK表达丧失之类的问题。
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使用生成的对抗神经网络和更精确的周期内，无监督和不配对的域翻译是组织病理学图像的染色翻译的最新技术。然而，它通常遭受循环一致但非结构保存错误的存在。我们为一组方法提出了一种替代方法，该方法依赖于分割一致性，可以保留病理结构。专注于免疫组织化学（IHC）和多重免疫荧光（MIF），我们引入了一种简单而有效的指导方案，作为一种损失函数，以利用污渍翻译和染色隔离的一致性。定性和定量实验显示了提出的方法改善两个域之间翻译的能力。
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在监视视频中检测可疑活动一直是一个长期存在的问题，这可能会导致犯罪的困难。作者提出了一种新颖的方法，用于检测和总结监视视频中正在进行的可疑活动。他们还为UCF-Crime视频数据集创建了地面真相摘要。此外，作者测试了现有的最新算法，以对该数据集的一个子集进行密集的视频字幕，并通过利用视觉功能的人类对象交互模型来为该任务提出模型。他们观察到，这种用于密集字幕的表述可以通过显着的余地实现了早期方法的巨大收益。作者还对数据集和模型进行了消融分析，并报告了他们的发现。
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树皮甲虫暴发会极大地影响世界各地的森林生态系统和服务。为了制定有效的森林政策和管理计划，至关重要的是对树木的早期发现至关重要。尽管树皮甲虫的侵扰存在视觉症状，但考虑到冠状叶子变色的树冠和非同质性，这项任务仍然具有挑战性。在这项工作中，提出了一种基于深度学习的方法，以有效地对单个树级别的树皮甲虫攻击的不同阶段进行分类。所提出的方法使用视网膜架构（利用预萃取良好的特征提取主链进行树冠检测）来训练浅子网络，以对无人机（无人驾驶汽车）捕获的图像的不同攻击阶段进行分类。此外，检查了各种数据增强策略以解决类不平衡问题，因此，选择仿射转换是为此目的最有效的。实验评估通过达到98.95％的平均准确性来证明该方法的有效性，使基线方法的表现高约10％。
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可穿戴传感器的指数升高在日常活动中评估生理参数时已经获得了重大兴趣。呼吸率是在生活方式活动的性能评估中使用的重要参数之一。但是，测量，运动伪影和其他噪声的突兀设置使过程复杂化。本文介绍了基于深度学习（DL）的多任务架构，用于估计来自心电图和加速度计信号的瞬时和平均呼吸速率，使得它在日常生活活动中有效地执行，如骑自行车，行走等。多任务网络包括组合编码器 - 解码器和编码器 - IncesNet，用于获取平均呼吸速率和呼吸信号。可以利用呼吸信号以获得呼吸峰和瞬时呼吸循环。平均绝对误差（MAE），根均线误差（RMSE），推理时间和参数计数分析用于将网络与当前艺术机器学习（ML）模型和其他研究中开发的DL模型进行比较。基于各种输入的其他DL配置也是作为工作的一部分开发的。该拟议模型显示出更好的整体准确性，并且在不同活动期间的单个方式提供了更好的结果。
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我们考虑了源模型的无监督域适应的新问题，而无需访问语义分段的源数据。无监督的域适配旨在使标记为源数据的模型调整到新的未标记目标数据集。现有方法假设源数据在自适应期间与目标数据一起使用。但是，在实际情况下，由于在本工作中的原因，我们只能访问源模型和未标记的目标数据，但不是标记的来源，我们提出了一种自我训练方法从源模型中提取知识。要弥补从源到目标的分发班次，我们首先使用未标记的目标数据更新网络的标准化参数。然后我们采用信心过滤的伪标签，并强制执行某些转换。尽管非常简单直观，但我们的框架能够在我们广泛的实验和消融研究中直接应用于目标数据的源模型来实现显着的性能。事实上，性能只是几个远离最近的最先进的方法，它使用源数据进行适应。我们进一步展示了完全测试时间适应设置的所提出方法的恒定性，在那里我们不需要任何目标培训数据并仅在测试时适应。
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在测试时间适应（TTA）中，给定在某些源数据上培训的模型，目标是使其适应从不同分布的测试实例更好地预测。至关重要的是，TTA假设从目标分布到Finetune源模型，无法访问源数据或甚至从目标分布到任何其他标记/未标记的样本。在这项工作中，我们考虑TTA在更务实的设置中，我们称为SITA（单图像测试时间适应）。这里，在制作每个预测时，该模型只能访问给定的\ emph {单}测试实例，而不是实例的\ emph {批次}。通常在文献中被考虑。这是由逼真的情况激励，其中在按需时尚中需要推断，可能不会被延迟到“批量 - iFY”传入请求或者在没有范围的边缘设备（如移动电话中）发生推断批处理。 SITA的整个适应过程应在推理时间发生时非常快。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的AUGBN，用于仅需要转发传播的SITA设置。该方法可以为分类和分段任务的单个测试实例调整任何特征训练模型。 AUGBN估计仅使用具有标签保存的转换的一个前进通过的给定测试图像的看不见的测试分布的正常化统计。由于AUGBN不涉及任何反向传播，与其他最近的方法相比，它显着更快。据我们所知，这是仅使用单个测试图像解决此硬调整问题的第一个工作。尽管非常简单，但我们的框架能够在我们广泛的实验和消融研究中对目标实例上应用源模型来实现显着的性能增益。
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大多数深度加强学习（DRL）的方法试图一次解决单一任务。因此，大多数现有的研究基准组成包括具有普通接口，但在其感知特征，目标或奖励结构中重叠的单独游戏或套房。促进培训代理人的知识转移（例如，通过多任务和元学习），需要更多的环境套件，提供具有足够共同的可配置任务，以共同研究待研究。在本文中，我们提供了Meta Arcade，该工具可以轻松定义和配置共享公共视觉效果，状态空间，动作空间，游戏组件和评分机制的自定义2D街机游戏。元拱门与现有环境不同，因为任职性共性和可配置性都优先考虑：可以从公共元素构建整组游戏，并且这些元素可通过暴露参数调节。我们包括一套24个预定义的游戏，共同说明了该框架的可能性，并讨论如何为研究应用程序配置这些游戏。我们提供了几个实验，说明了可以使用Meta Arcade如何使用，包括预定义游戏的单项任务基准，以设定的时间表更改游戏参数的示例课程的方法，以及游戏之间的转移学习探索。
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我们介绍了用于有效索引字符串的RadixStringsPline（RSS）学习索引结构。RSS是一个基数树，每个索引固定数量的字节。RSS方法或超过传统字符串索引的性能，同时使用7-70 $ \ times $少的内存。RSS通过使用最小的字符串前缀来实现这一目标，以充分区分数据与索引整个字符串的大多数探测方法不同的数据。此外，RSS的界限错误性质加速了最后一英里的搜索，也可以启用内存有效的哈希表查找加速器。我们对艺术和热门的几个真实弦乐数据集进行基准RSS。我们的实验表明，这种研究线可能对未来的内存密集型数据库应用有望。
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机器人导航传统上依赖于构建用于计划无碰撞轨迹的显式映射到所需的目标。在可变形的复杂地形中，使用基于几何的方法可以不能找到由于错误的可变形物体而像刚性和不可能的那样的路径。相反，我们学习预测地形区域的可迁移性以及更喜欢更容易导航的区域的估计（例如，小草上的小灌木）。与规范动态模型相比，我们而不是预测碰撞，而不是在实现的错误上回归。我们用一个政策方法训练，导致使用跨模拟和现实世界的培训数据分裂的50分钟的成功导航政策。我们基于学习的导航系统是一个示例高效的短期计划，我们在通过包括草原和森林的各种地形导航的清晰路径哈士摩克
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