不工会是骨科诊所面临的针对技术困难和高成本拍摄骨间毛细血管面临的挑战之一。细分容器和填充毛细血管对于理解毛细血管生长遇到的障碍至关重要。但是，现有用于血管分割的数据集主要集中在人体的大血管上，缺乏标记的毛细管图像数据集极大地限制了血管分割和毛细血管填充的方法论开发和应用。在这里，我们提出了一个名为IFCIS-155的基准数据集，由155个2D毛细管图像组成，该图像具有分割边界和由生物医学专家注释的血管填充物，以及19个大型高分辨率3D 3D毛细管图像。为了获得更好的骨间毛细血管图像，我们利用最先进的免疫荧光成像技术来突出骨间毛细血管的丰富血管形态。我们进行全面的实验，以验证数据集和基准测试深度学习模型的有效性（\ eg UNET/UNET ++和修改后的UNET/UNET ++）。我们的工作提供了一个基准数据集，用于培训毛细管图像细分的深度学习模型，并为未来的毛细管研究提供了潜在的工具。 IFCIS-155数据集和代码均可在\ url {https://github.com/ncclabsustech/ifcis-55}上公开获得。

Image-text retrieval in remote sensing aims to provide flexible information for data analysis and application. In recent years, state-of-the-art methods are dedicated to ``scale decoupling'' and ``semantic decoupling'' strategies to further enhance the capability of representation. However, these previous approaches focus on either the disentangling scale or semantics but ignore merging these two ideas in a union model, which extremely limits the performance of cross-modal retrieval models. To address these issues, we propose a novel Scale-Semantic Joint Decoupling Network (SSJDN) for remote sensing image-text retrieval. Specifically, we design the Bidirectional Scale Decoupling (BSD) module, which exploits Salience Feature Extraction (SFE) and Salience-Guided Suppression (SGS) units to adaptively extract potential features and suppress cumbersome features at other scales in a bidirectional pattern to yield different scale clues. Besides, we design the Label-supervised Semantic Decoupling (LSD) module by leveraging the category semantic labels as prior knowledge to supervise images and texts probing significant semantic-related information. Finally, we design a Semantic-guided Triple Loss (STL), which adaptively generates a constant to adjust the loss function to improve the probability of matching the same semantic image and text and shorten the convergence time of the retrieval model. Our proposed SSJDN outperforms state-of-the-art approaches in numerical experiments conducted on four benchmark remote sensing datasets.

Federated Learning (FL) is pervasive in privacy-focused IoT environments since it enables avoiding privacy leakage by training models with gradients instead of data. Recent works show the uploaded gradients can be employed to reconstruct data, i.e., gradient leakage attacks, and several defenses are designed to alleviate the risk by tweaking the gradients. However, these defenses exhibit weak resilience against threatening attacks, as the effectiveness builds upon the unrealistic assumptions that deep neural networks are simplified as linear models. In this paper, without such unrealistic assumptions, we present a novel defense, called Refiner, instead of perturbing gradients, which refines ground-truth data to craft robust data that yields sufficient utility but with the least amount of privacy information, and then the gradients of robust data are uploaded. To craft robust data, Refiner promotes the gradients of critical parameters associated with robust data to close ground-truth ones while leaving the gradients of trivial parameters to safeguard privacy. Moreover, to exploit the gradients of trivial parameters, Refiner utilizes a well-designed evaluation network to steer robust data far away from ground-truth data, thereby alleviating privacy leakage risk. Extensive experiments across multiple benchmark datasets demonstrate the superior defense effectiveness of Refiner at defending against state-of-the-art threats.

对图像分类器的最新基于模型的攻击压倒性地集中在单对象（即单个主体对象）图像上。与此类设置不同，我们解决了一个更实用的问题，即使用多对象（即多个主导对象）图像生成对抗性扰动，因为它们代表了大多数真实世界场景。我们的目标是设计一种攻击策略，该策略可以通过利用此类图像中固有的本地贴片差异来从此类自然场景中学习（例如，对象上的局部贴片在“人”上的局部贴片与在交通场景中的对象`自行车'之间的差异）。我们的关键想法是：为了误解对抗性的多对象图像，图像中的每个本地贴片都会使受害者分类器感到困惑。基于此，我们提出了一种新颖的生成攻击（称为局部斑块差异或LPD攻击），其中新颖的对比损失函数使用上述多对象场景特征空间的局部差异来优化扰动生成器。通过各种受害者卷积神经网络的各种实验，我们表明我们的方法在不同的白色盒子和黑色盒子设置下进行评估时，我们的方法优于基线生成攻击，具有高度可转移的扰动。

制作对抗性攻击的大多数方法都集中在具有单个主体对象的场景上（例如，来自Imagenet的图像）。另一方面，自然场景包括多个在语义上相关的主要对象。因此，探索设计攻击策略至关重要，这些攻击策略超出了在单对象场景上学习或攻击单对象受害者分类器。由于其固有的属性将扰动向未知模型的强大可传递性强，因此本文介绍了使用生成模型对多对象场景的对抗性攻击的第一种方法。为了代表输入场景中不同对象之间的关系，我们利用开源的预训练的视觉语言模型剪辑（对比语言图像 - 预训练），并动机利用语言中的编码语义来利用编码的语义空间与视觉空间一起。我们称这种攻击方法生成对抗性多对象场景攻击（GAMA）。 GAMA展示了剪辑模型作为攻击者的工具的实用性，以训练可强大的扰动发电机为多对象场景。使用联合图像文本功能来训练发电机，我们表明GAMA可以在各种攻击环境中制作有效的可转移扰动，以欺骗受害者分类器。例如，GAMA触发的错误分类比在黑框设置中的最新生成方法高出约16％，在黑框设置中，分类器体系结构和攻击者的数据分布都与受害者不同。我们的代码将很快公开提供。

精确分割是分析心脏周期语义信息并使用心血管信号捕获异常的至关重要的第一步。但是，在深层语义分割领域，通常会单方面与数据的个体属性相混淆。走向心血管信号，准周期性是要学习的必不可少的特征，被视为形态学属性（AM）和节奏（AR）的合成。我们的关键见解是在深度表示的生成过程中抑制对AM或AR的过度依赖性。为了解决这个问题，我们建立了一个结构性因果模型，作为分别自定义AM和AR的干预方法的基础。在本文中，我们提出了对比性因果干预（CCI），以在框架级对比框架下形成一种新颖的训练范式。干预可以消除单个属性带来的隐式统计偏见，并导致更客观的表示。我们对QRS位置和心脏声音分割的受控条件进行了全面的实验。最终结果表明，我们的方法显然可以将QRS位置的性能提高高达0.41％，心脏声音分段为2.73％。该方法的效率推广到多个数据库和嘈杂的信号。

开发具有高解释性甚至得出公式以量化生物数据之间关系的模型是一种新兴的需求。我们在这里建议使用基于可解释的神经网络模型的新方法来序列基序和线性公式的框架，称为上下文回归模型。我们表明，该线性模型可以使用具有与深神经网络模型相当的性能的启动子序列来预测基因表达水平。我们发现了一个在基因表达上具有重要调节作用的300个基序的列表，并表明它们对154种不同细胞类型的细胞类型特异性基因表达也有显着贡献。这项工作说明了导致公式代表生物学定律的可能性，这些定律可能不容易阐明。（https://github.com/wang-lab-ucsd/motif_finding_contextual_regression）

Blackbox对抗攻击可以分为基于转移和基于查询的攻击。转移方法不需要受害模型的任何反馈，而是与基于查询的方法相比提供较低的成功率。查询攻击通常需要大量的成功查询。为了达到两种方法，最近的努力都试图将它们结合起来，但仍需要数百个查询才能获得高成功率（尤其是针对目标攻击）。在本文中，我们提出了一种通过替代集合搜索（基地）进行黑框攻击的新方法，该方法可以使用极少量的查询来生成非常成功的黑盒攻击。我们首先定义了扰动机，该机器通过在固定的替代模型上最小化加权损失函数来生成扰动的图像。为了为给定受害者模型生成攻击，我们使用扰动机产生的查询搜索损失函数中的权重。由于搜索空间的尺寸很小（与替代模型的数量相同），因此搜索需要少量查询。我们证明，与经过Imagenet训练的不同图像分类器（包括VGG-19，Densenet-121和Resnext-50）上的最新图像分类器相比，我们提出的方法的查询至少少了30倍，其查询至少少了30倍。特别是，我们的方法平均需要每张图像3个查询，以实现目标攻击的成功率超过90％，而对于非目标攻击的成功率超过99％，每个图像的1-2查询。我们的方法对Google Cloud Vision API也有效，并获得了91％的非目标攻击成功率，每张图像2.9查询。我们还表明，我们提出的方法生成的扰动是高度转移的，可以用于硬标签黑盒攻击。

本文提出了一种张量数据的监督尺寸减小方法，该方法比大多数基于图像的预后模型具有两个优点。首先，该模型不需要张量数据完成，从而将其应用程序扩展到不完整的数据。其次，它利用时间出现（TTF）来监督低维特征的提取，这使得提取的特征对后续预后更有效。此外，提出了一种优化算法以进行参数估计，并在某些分布中得出了封闭形式的溶液。

假新闻的扩散及其严重的负面社会影响力推动了假新闻检测方法成为网络经理的必要工具。同时，社交媒体的多媒体性质使多模式的假新闻检测因其捕获更多模态特征的能力而受欢迎，而不是单模式检测方法。但是，当前有关多模式检测的文献更有可能追求检测准确性，但忽略了检测器的鲁棒性。为了解决这个问题，我们提出了对多模式假新闻探测器的全面鲁棒性评估。在这项工作中，我们模拟了恶意用户和开发人员的攻击方法，即发布假新闻并注入后门。具体而言，我们使用五种对抗和两种后门攻击方法评估了多模式探测器。实验结果暗示：（1）在对抗攻击下，最先进的检测器的检测性能显着降解，甚至比一般检测器更糟； （2）大多数多模式探测器受到视觉模态的攻击比文本模态更容易受到攻击； （3）当受欢迎的事件的图像在探测器遭受后门攻击时会导致探测器的重大降解； （4）在多模式攻击下这些检测器的性能比在单模式攻击下更糟糕； （5）防御方法将改善多模式探测器的鲁棒性。