Time-resolved image sensors that capture light at pico-to-nanosecond timescales were once limited to niche applications but are now rapidly becoming mainstream in consumer devices. We propose low-cost and low-power imaging modalities that capture scene information from minimal time-resolved image sensors with as few as one pixel. The key idea is to flood illuminate large scene patches (or the entire scene) with a pulsed light source and measure the time-resolved reflected light by integrating over the entire illuminated area. The one-dimensional measured temporal waveform, called \emph{transient}, encodes both distances and albedoes at all visible scene points and as such is an aggregate proxy for the scene's 3D geometry. We explore the viability and limitations of the transient waveforms by themselves for recovering scene information, and also when combined with traditional RGB cameras. We show that plane estimation can be performed from a single transient and that using only a few more it is possible to recover a depth map of the whole scene. We also show two proof-of-concept hardware prototypes that demonstrate the feasibility of our approach for compact, mobile, and budget-limited applications.

Most research studying social determinants of health (SDoH) has focused on physician notes or structured elements of the electronic medical record (EMR). We hypothesize that clinical notes from social workers, whose role is to ameliorate social and economic factors, might provide a richer source of data on SDoH. We sought to perform topic modeling to identify robust topics of discussion within a large cohort of social work notes. We retrieved a diverse, deidentified corpus of 0.95 million clinical social work notes from 181,644 patients at the University of California, San Francisco. We used word frequency analysis and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling analysis to characterize this corpus and identify potential topics of discussion. Word frequency analysis identified both medical and non-medical terms associated with specific ICD10 chapters. The LDA topic modeling analysis extracted 11 topics related to social determinants of health risk factors including financial status, abuse history, social support, risk of death, and mental health. In addition, the topic modeling approach captured the variation between different types of social work notes and across patients with different types of diseases or conditions. We demonstrated that social work notes contain rich, unique, and otherwise unobtainable information on an individual's SDoH.

我们分析和分类从电影评论构建的文本数据的观点。为此，我们使用量子机学习算法的基于内核的方法。为了组合量子内核，我们使用使用不同Pauli旋转门组合构造的电路，其中旋转参数是从文本数据获得的数据点的经典非线性函数。为了分析提出的模型的性能，我们使用决策树，增强分类器以及经典和量子支持向量机分析量子模型。我们的结果表明，就所有评估指标而言，量子内核模型或量子支持向量机优于用于分析的所有其他算法。与经典的支持向量机相比，量子支持向量机也会带来明显更好的结果，即使功能数量增加或尺寸增加。结果清楚地表明，如果功能的数量为$ 15 $，则使用量子支持向量机使用量子支持向量机的精度分数提高了$ 9.4 \％$，而经典支持向量机则将其提高。

SKA脉冲星搜索管道将用于实时检测脉冲星。SKA等现代射电望远镜将在其全面运行中生成数据。因此，基于经验和数据驱动的算法对于诸如候选检测等应用是必不可少的。在这里，我们描述了我们的发现，从测试一种称为Mask R-CNN的最先进的对象检测算法来检测SKA PULSAR搜索管道中的候选标志。我们已经训练了蒙版R-CNN模型来检测候选图像。开发了一种自定义注释工具，以有效地标记大型数据集中感兴趣的区域。我们通过检测模拟数据集中的候选签名成功证明了该算法。本文介绍了这项工作的详细信息，并重点介绍了未来的前景。

肌电图信号可以通过机器学习模型用作训练数据，以对各种手势进行分类。我们试图制作一个模型，该模型可以将六个不同的手势分类为有限数量的样本，这些样本可以很好地概括为更广泛的受众，同时比较我们的功能提取结果对模型准确性的效果与其他更常规的方法（例如使用AR参数）在信号通道的滑动窗口上。我们诉诸于一组更基本的方法，例如在信号上使用随机界限，但是渴望在正在进行EMG分类的在线环境中展示这些力量，而不是更复杂的方法（例如使用傅立叶变换。为了增加我们有限的训练数据，我们使用了一种称为抖动的标准技术，在该技术中，以通道的方式将随机噪声添加到每个观察结果中。一旦使用上述方法生产了所有数据集，我们就进行了随机森林和XGBoost的网格搜索，以最终创建高精度模型。出于人类的计算机界面目的，高精度分类对于它们的功能特别重要，并且鉴于在大量的高量中积累任何形式的生物医学数据的困难和成本，具有低量工作的技术是有价值的具有较便宜的功能提取方法的高质量样品可以在在线应用中可靠地进行。

在本文中，我们使用语言数据收集的现场方法讨论了四种低资源印度语语言的演讲语料库的过程中的工作 - Awadhi，Bhojpuri，Braj和Magahi。目前，语料库的总大小约为18小时（每种语言约4-5小时），并用语法信息进行转录和注释，例如词性标签，形态学特征和普遍的依赖关系。我们讨论了以这些语言收集数据的方法，其中大多数是在Covid-19大流行中心进行的，其中之一是为低收入群体带来一些额外的收入，说这些语言。在本文中，我们还讨论了这些语言中自动语音识别系统的基线实验的结果。

听诊器录制的胸部声音为新生儿的偏远有氧呼吸健康监测提供了机会。然而，可靠的监控需要高质量的心脏和肺部声音。本文介绍了新生胸部声音分离的新型非负基质分子（NMF）和非负矩阵协同分解（NMCF）方法。为了评估这些方法并与现有的单源分离方法进行比较，产生人工混合物数据集，包括心脏，肺和噪音。然后计算用于这些人造混合物的信噪比。这些方法也在现实世界嘈杂的新生儿胸部声音上进行测试，并根据生命符号估计误差评估，并在我们以前的作品中发达1-5的信号质量得分。此外，评估所有方法的计算成本，以确定实时处理的适用性。总的来说，所提出的NMF和NMCF方法都以2.7db到11.6db的下一个最佳现有方法而言，对于人工数据集，0.40至1.12的现实数据集的信号质量改进。发现10S记录的声音分离的中值处理时间为NMCF和NMF的342ms为28.3。由于稳定且稳健的性能，我们认为我们的提出方法可用于在真实的环境中弃绝新生儿心脏和肺部。提出和现有方法的代码可以在：https://github.com/egrooby-monash/heart-and-lung-sound-eparation。

测序技术容易出错，对下游应用程序进行纠错（EC）。需要手动配置EC工具以获得最佳性能。我们发现最佳参数（例如，k-mer大小）是依赖于工具和数据集。此外，评估给定工具的性能（即，对准速率或增益）通常依赖于参考基因组，但是质量参考基因组并不总是可用的。我们介绍了基于K-MEC的自动配置的Lerna。 Lerna首先创建未校正的基因组读取的语言模型（LM）;然后，计算困惑度量以评估不同参数选择的校正读取。接下来，在不使用参考基因​​组的情况下发现产生最高对准率的那个。我们的方法的基本直觉是困惑度量与纠错后的组件的质量与组件的质量相反。结果：首先，我们表明，即使对于相同的EC工具，不同的数据集也可以对不同的数据集格变化。其次，我们使用其组件基于关注的变压器显示了我们的LM的收益。我们展示了误差校正前后困惑度量的模型的估计。校正后的困惑越低，k-mer大小越好。我们还表明，用于校正读取的对准率和组装质量与困惑强烈地呈负相关，从而实现了k-mer值的自动选择以获得更好的纠错，因此改善的组装质量。此外，我们表明我们的注意力模型对于整个管道的重大运行时间改善 - 由于并行化注意机制和JIT编译对GPU推理的使用JIT编译，因此整个管道的运行时间更快。

本研究旨在为印地语开发半自动标记的韵律数据库，用于增强ASR和TTS系统中的语调组件，这也有助于向语音机翻译系统构建语音。虽然印地语中没有单一的韵律标签标准，但过去的研究人员在文献中使用了感知和统计方法，以利用印地语中韵律模式的行为的推论。基于此类现有研究并在很大程度上商定了印地语中的语调理论，这项研究试图首先开发印地语语音数据的手动注释的韵律语料库，然后用于培训用于产生自动韵律标签的预测模型。已经标记了总数为5,000句话（23,500字）的声明和疑问类型。训练有素的型号的音高型号，中级短语和呼吸界界限分别为73.40％，93.20％和43％。

信号或数据的稀疏表示（SR）具有良好的创立理论，具有严格的数学误差界和证明。信号的SR由矩阵的叠加为称为字典的叠加，隐含地减少了维度。培训词典使它们表示具有最小损失的每种信号称为字典学习（DL）。字典学习方法，如最佳方向（MOD）和K-SVD的方法，已成功地用于图像处理中的重建应用，如图像“去噪”，“伪装”等。其他判别k-svd和标签一致的K-SVD等字典学习算法是基于K-SVD的监督学习方法。在我们的经验中，当前方法的一个缺点是，在Telugu OCR数据集等数据集中，分类性能并不令人印象深刻，具有大量的课程和高维度。在这个方向上有所改善，许多研究人员使用统计方法来设计分类词典。本章介绍了统计技术的审查及其在学习歧视性词典中的应用。这里描述的方法的目的是使用稀疏表示来改善分类。在本章中，描述了混合方法，其中生成输入数据的稀疏系数。我们使用一个简单的三层多层Perceptron，背传播培训作为具有输入的稀疏代码的分类器。结果与其他计算密集型方法相当可比。关键词：统计建模，字典学习，歧视性词典，稀疏表示，高斯先前，Cauchy先前，熵，隐马尔可夫模型，混合词典学习