异常模式检测旨在识别与正常偏差明显的情况,并且广泛适用于域。在现有技术中提出了多种异常的检测技术。但是,有一个常见的原则和可扩展的特征选择方法,以便有效发现。通常通过优化预测结果的性能而不是与预期的系统偏差来实现现有的特征选择技术。在本文中,我们提出了一种基于稀疏的自动特征选择(SAFS)框架,其通过特征驱动的大量比率的稀疏性编码系统的结果偏差。 SAF是一种模型 - 无可争议的方法,具有不同发现技术的可用性。 SAF在可在公开的关键护理数据集上验证时维持检测性能超过3倍,计算时间超过3美元。与特征选择的多个基线相比,SAF也会导致卓越的性能。
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使用多种最先进的特征选择技术开发了自动特征选择管道,以选择用于区分护理模式(DPOC)的最佳功能。管道包括三种类型的特征选择技术;过滤器,包装器和嵌入式方法选择顶部K功能。使用具有二进制依赖变量的五种不同的数据集,选择了它们的不同顶部K最佳功能。在现有的多维子集扫描(MDS)中测试了所选特征,其中记录了最异常的亚步骤,大多数异常子集,倾向分数和测量的效果以测试它们的性能。将这种性能与在MDSS管道中数据集中的所有协变量中获得的四个类似的指标进行了比较。我们发现,尽管使用了不同的特征选择技术,但数据分布是在确定要使用的技术时注意的键。
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病理系统地诱导形态学变化,从而提供了主要但不足以量化的可观察到诊断来源。该研究基于计算机断层扫描(CT)体积的形态特征(3D形态学)开发了病理状态的预测模型。开发了一个完整的工作流程,以进行网状提取和简化器官表面的工作流程,并与平均曲率和网状能的分布自动提取形态特征自动提取。然后对XGBoost监督分类器进行了训练和测试,以预测病理状态。该框架应用于肺结节恶性肿瘤的预测。在具有恶性肿瘤的NLST数据库的子集中,仅使用3D形态学证实了活检,将肺结节的分类模型分类为恶性与良性AUC的良性0.964。 (1)临床相关特征的其他三组经典特征经过训练和测试,AUC为0.58,(2)111辐射因子学的AUC为0.976,(3)含有结节大小,衰减和衰减和衰减的放射科医生地面真相(GT) Spiculation定性注释的AUC为0.979。我们还测试了Brock模型并获得0.826的AUC。将3D形态学和放射素学特征结合在一起,可以实现最新的结果,而AUC为0.978,其中3D形态学具有一些最高的预测能力。作为对公共独立队列的验证,将模型应用于LIDC数据集,3D形态学的AUC达到0.906,而3D型物体+放射线学则获得了0.958的AUC,在挑战中排名第二。它将曲率分布确定为预测肺结核恶性肿瘤的有效特征,并可以直接应用于任意计算机辅助诊断任务。
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机器人完成任务的能力在很大程度上取决于其物理设计。但是,确定最佳的物理设计及其相应的控制策略本质上是具有挑战性的。选择链接的数量,类型以及如何在组合设计空间中结果产生的自由,以及对该空间中任何设计的评估都需要得出其最佳控制器。在这项工作中,我们提出了N-LIMB,这是一种在大量形态上优化机器人设计和控制的有效方法。我们框架的核心是一种通用设计条件的控制策略,能够控制各种设计集。这项政策通过允许在设计中转移经验并降低评估新设计的成本,从而大大提高了我们方法的样本效率。我们训练这项政策,以最大程度地提高预期回报,而在设计的分布中,该政策同时更新为普遍政策下的高性能设计。通过这种方式,我们的方法收敛于设计分布,围绕高性能设计和控制器的控制器有效地进行了微调。我们在各种地形的一系列运动任务上展示了我们方法的潜力,并展示了发现小说和高性能的设计控制对。
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促使模型表现出令人印象深刻的几次学习能力。在测试时间与单个模型或多个模型的组成一起重复相互作用,进一步扩展了功能。这些组成是概率模型,可以用具有随机变量的图形模型的语言表示,其值是复杂的数据类型,例如字符串。具有控制流和动态结构的情况需要概率编程的技术,这些技术允许以统一语言实施不同的模型结构和推理策略。我们从这个角度正式化了几种现有技术,包括刮擦板 /思想链,验证者,星星,选择 - 推动和工具使用。我们将结果程序称为语言模型级联。
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数据清洁通常包括离群检测和数据修复。系统错误是由于数据反复发生的几乎确定性转换而导致的,例如特定的图像像素设置为默认值或水印。因此,容量足够的模型很容易地超出这些错误,从而使检测和修复变得困难。作为系统的离群值是干净实例和系统误差模式的模式的组合,我们的主要见解是,嵌入者可以通过模型中的较小的表示形式(子空间)来建模,而不是离群值。通过利用这一点,我们提出了清洁子空间变量自动编码器(CLSVAE),这是一种新型的半监督模型,用于检测和自动修复系统误差。主要思想是分别分别分区潜在的空间和模型模型。与以前的相关模型相比,CLSVAE的有效数据少得多,通常不到2%的数据。我们在具有不同级别的损坏和标记的集合大小的方案中使用三个图像数据集提供实验,与相关基线相比。 CLSVAE提供了无人干预的优质维修,例如与最接近的基线相比,只有标记数据的0.25%的相对误差下降了58%。
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在可能被GPS贬低的环境中准确估计机器人相对于彼此相对的位置的能力对于执行协作任务至关重要。由于超宽带无线电等技术,因此以低成本的价格获得了代理范围测量值。但是,使用多代理系统中的范围测量的三维相对位置估计的任务遭受了未观察到的。该字母为相对位置的可观察性提供了足够的条件,并使用仅具有范围测量的简单框架,加速度计,速率陀螺仪和磁力计满足条件。该框架已在模拟和实验中进行了测试,其中使用便宜的现成硬件实现了40-50 cm的定位精度。
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估计分配转移的基于软件AI的医疗设备的测试性能对于评估临床部署之前的安全性,效率和可用性至关重要。由于受管制的医疗设备软件的性质以及获取大量标记的医疗数据集的困难,我们考虑了在未标记的目标域上预测任意黑框模型的测试准确性的任务,而无需修改原始培训过程或原始训练过程或原始源数据的任何分布假设(即,我们将模型视为“黑框”,仅使用预测的输出响应)。我们在几种临床上相关的分配转移类型(机构,硬件扫描仪,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,Atlas,乳房X线摄影,皮肤病学和组织病理学)下,提出了一种基于共形预测的“黑盒”测试估计技术,并根据三个医学成像数据集(乳房X线摄影,皮肤病学和组织病理学)对其他方法进行评估。医院)。我们希望通过促进黑盒模型的实用有效估计技术,医疗设备的制造商将制定更标准化和现实的评估程序,以提高临床AI工具的鲁棒性和可信度。
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在文化遗产部门中,在将机器学习技术应用于数字收藏时,已经做出了越来越多的努力来考虑关键的社会技术视角。尽管文化遗产社区共同开发了一大批工作,详细介绍了在组织层面的图书馆和其他文化遗产机构中的机器学习负责任的运营,但仍有很少专门针对从业人员踏上机器学习项目的实践者。将机器学习应用于文化遗产所涉及的歧管赌注和敏感性强调了制定此类准则的重要性。本文通过在开发利用文化遗产数据的机器学习项目时使用指导性问题和实践来制定详细的清单,从而为这一需求做出了贡献。我将结果清单称为“收集为ML数据”清单,完成后,该清单可以通过项目的可交付成果发布。通过调查现有项目,包括我自己的项目,报纸导航员,我证明了“作为ML数据的收集”清单是合理的,并证明了如何采用和操作该制定的指导问题。
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已经表明(Amuru等人,2015年),可以有效地使用在线学习算法选择最佳的物理层参数,以与数字调制方案进行阻塞,而无需先前了解受害者的传播策略。但是,这个学习问题涉及解决一个可以非常大的混合动作空间的多军匪徒问题。结果,与最佳干扰策略的融合可能会很慢,尤其是当受害者和干扰器的符号不是完全同步时。在这项工作中,我们通过引入线性强盗算法来解决样本效率问题,该算法说明了动作之间固有的相似性。此外,我们提出了上下文特征,这些特征非常适合非连锁处理问题的统计特征,并且与先前的ART相比,表现出明显改善的收敛行为。此外,我们展示了如何将有关受害者传播的先验知识无缝整合到学习框架中。我们最终讨论了渐近状态的局限性。
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