通过实现灵活的按需系统，预计自动车辆（AVS）将增加交通安全和交通效率等。这在新加坡尤其重要，是世界上最稠密的国家之一，这就是为什么新加坡当局目前正在积极促进AVS的部署。但是，由于正式的AV路公路审批程序所需所需。为此，提出了一种安全评估框架，这与基于交通场景的方法相结合了标准化功能安全设计方法的方面。后者涉及使用驱动数据来提取AV相关的流量方案。底层方法基于将场景分解为基本事件，随后的场景参数化和采样场景参数的估计概率密度函数来创建测试场景。随后，由此产生的测试场景用于模拟环境中的虚拟测试，并在证明地面和现实生活中进行物理测试。结果，所提出的评估管线因此由于基于模拟的方法而在相对短的时间帧中为AV性能提供统计相关和定量措施。最终，拟议的方法提供了AVS的正式道路审批程序的当局。特别是，拟议的方法将支持新加坡土地运输机构进行AVS的道路批准。

由于自动化车辆的复杂运营领域，开发用于自动化车辆性能的新评估方法对于能够部署自动化驾驶技术至关重要。一种贡献方法是基于场景的评估，其中测试用例来自从驾驶数据获得的实际道路交通场景。鉴于在这些场景中建模的现实的复杂性，定义用于捕获这些方案的结构是一项挑战。一种强化定义，提供了一组特征，被认为是必要的，并且足以有资格认证所构建的方案既完整且相互可分关。在本文中，我们在考虑文献中的现有定义时，我们对情景概念进行了全面而可操作的定义。这是通过提出面向对象的框架来实现的，其中场景和构建块被定义为具有与其他对象的属性，方法和关系的对象的类。面向对象的方法促进了对象的清晰度，模块化，可重用性和封装。我们提供每个条款的定义和理由。此外，该框架用于将术语以公开可用的语言翻译。

State-of-the-art brain tumor segmentation is based on deep learning models applied to multi-modal MRIs. Currently, these models are trained on images after a preprocessing stage that involves registration, interpolation, brain extraction (BE, also known as skull-stripping) and manual correction by an expert. However, for clinical practice, this last step is tedious and time-consuming and, therefore, not always feasible, resulting in skull-stripping faults that can negatively impact the tumor segmentation quality. Still, the extent of this impact has never been measured for any of the many different BE methods available. In this work, we propose an automatic brain tumor segmentation pipeline and evaluate its performance with multiple BE methods. Our experiments show that the choice of a BE method can compromise up to 15.7% of the tumor segmentation performance. Moreover, we propose training and testing tumor segmentation models on non-skull-stripped images, effectively discarding the BE step from the pipeline. Our results show that this approach leads to a competitive performance at a fraction of the time. We conclude that, in contrast to the current paradigm, training tumor segmentation models on non-skull-stripped images can be the best option when high performance in clinical practice is desired.

A generalized understanding of protein dynamics is an unsolved scientific problem, the solution of which is critical to the interpretation of the structure-function relationships that govern essential biological processes. Here, we approach this problem by constructing coarse-grained molecular potentials based on artificial neural networks and grounded in statistical mechanics. For training, we build a unique dataset of unbiased all-atom molecular dynamics simulations of approximately 9 ms for twelve different proteins with multiple secondary structure arrangements. The coarse-grained models are capable of accelerating the dynamics by more than three orders of magnitude while preserving the thermodynamics of the systems. Coarse-grained simulations identify relevant structural states in the ensemble with comparable energetics to the all-atom systems. Furthermore, we show that a single coarse-grained potential can integrate all twelve proteins and can capture experimental structural features of mutated proteins. These results indicate that machine learning coarse-grained potentials could provide a feasible approach to simulate and understand protein dynamics.

Text classification is a natural language processing (NLP) task relevant to many commercial applications, like e-commerce and customer service. Naturally, classifying such excerpts accurately often represents a challenge, due to intrinsic language aspects, like irony and nuance. To accomplish this task, one must provide a robust numerical representation for documents, a process known as embedding. Embedding represents a key NLP field nowadays, having faced a significant advance in the last decade, especially after the introduction of the word-to-vector concept and the popularization of Deep Learning models for solving NLP tasks, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and Transformer-based Language Models (TLMs). Despite the impressive achievements in this field, the literature coverage regarding generating embeddings for Brazilian Portuguese texts is scarce, especially when considering commercial user reviews. Therefore, this work aims to provide a comprehensive experimental study of embedding approaches targeting a binary sentiment classification of user reviews in Brazilian Portuguese. This study includes from classical (Bag-of-Words) to state-of-the-art (Transformer-based) NLP models. The methods are evaluated with five open-source databases with pre-defined data partitions made available in an open digital repository to encourage reproducibility. The Fine-tuned TLMs achieved the best results for all cases, being followed by the Feature-based TLM, LSTM, and CNN, with alternate ranks, depending on the database under analysis.

机器学习潜力是分子模拟的重要工具，但是由于缺乏高质量数据集来训练它们的发展，它们的开发阻碍了它们。我们描述了Spice数据集，这是一种新的量子化学数据集，用于训练与模拟与蛋白质相互作用的药物样的小分子相关的潜在。它包含超过110万个小分子，二聚体，二肽和溶剂化氨基酸的构象。它包括15个元素，带电和未充电的分子以及广泛的共价和非共价相互作用。它提供了在{\ omega} b97m-d3（bj）/def2-tzVPPD理论水平以及其他有用的数量（例如多极矩和键阶）上计算出的力和能量。我们在其上训练一组机器学习潜力，并证明它们可以在化学空间的广泛区域中实现化学精度。它可以作为创建可转移的，准备使用潜在功能用于分子模拟的宝贵资源。

纳米四轮驱动器是小的，敏捷且廉价的平台，非常适合在狭窄，混乱的环境中部署。由于其有效载荷有限，这些车辆在处理能力方面受到了高度限制，从而使基于常规视觉的方法具有安全性和自主导航不兼容。最近的机器学习发展有望在低潜伏期处高性能感知，而专用的边缘计算硬件有可能增强这些有限设备的处理能力。在这项工作中，我们提出了Nanoflownet，这是一个轻巧的卷积神经网络，用于实时密集的光流估计，对边缘计算硬件。我们从最新的语义细分方面汲取灵感来设计该网络。此外，我们使用运动边界地面真实数据指导学习光流的学习，从而改善了性能而不会影响延迟。 MPI-SINTEL数据集的验证结果显示，鉴于其受限的体系结构，该网络的高性能。此外，我们通过将其部署在超低功率GAP8微处理器上，并将其应用于BitCraze Crazyflie，这是34 G纳米四轮摩托车的BitCraze Crazyflie，并将其应用于34 G Nano Quadcopter的BitCraze Crazyflie，从而成功地证明了纳米滚子的功能。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

几种慢性肺疾病，例如特发性肺纤维化（IPF）的特征是气道异常扩张。计算机断层扫描（CT）上气道特征的定量可以帮助表征疾病进展。已经开发了基于物理的气道测量算法，但由于在临床实践中看到的气道形态多样性，因此取得了有限的成功。由于获得精确的气道注释的高成本，监督学习方法也不可行。我们建议使用感知损失通过样式转移进行综合气道，以训练我们的模型气道转移网络（ATN）。我们使用a）定性评估将ATN模型与最先进的GAN网络（SIMGAN）进行比较； b）评估基于ATN和SIMGAN的CT气道指标预测113例IPF患者死亡率的能力。与Simgan相比，ATN被证明更快，更容易训练。还发现基于ATN的气道测量值始终比IPF CTS上的SIMGAN衍生气道指标更强大。通过转化网络使用感知损失来完善合成数据的转化网络是基于GAN的方法的现实替代方法，用于用于特发性肺纤维化的临床CT分析。我们的源代码可以在https://github.com/ashkanpakzad/atn上找到，该源代码与Airquant的现有开放源气道分析框架兼容。

基于学习的视觉自我运动估计是有希望的，但尚未准备好在现实世界中浏览敏捷的移动机器人。在本文中，我们提出了Cuahn-Vio，这是一款适用于配备了向下式摄像头的微型航空车（MAVS）的强大而有效的单眼视觉惯性镜（VIO）。视觉前端是一个内容和不确定性的同型同构网络（CUAHN），它对非主体摄影图像内容和网络预测的故障案例非常有力。它不仅可以预测截然变换，还可以估计其不确定性。培训是自学的，因此它不需要通常难以获得的地面真理。该网络具有良好的概括，可以在不进行微调的情况下在新环境中部署“插件”。轻巧的扩展卡尔曼过滤器（EKF）用作VIO后端，并利用网络中的平均预测和方差估计进行视觉测量更新。 Cuahn-Vio在高速公共数据集上进行了评估，并显示出与最先进（SOTA）VIO方法的竞争精度。由于运动模糊，低网络推理时间（〜23ms）和稳定的处理延迟（〜26ms），Cuahn-Vio成功运行了NVIDIA JETSON TX2嵌入式处理器，以导航快速自动驾驶MAV。