Coronary Computed Tomography Angiography (CCTA) provides information on the presence, extent, and severity of obstructive coronary artery disease. Large-scale clinical studies analyzing CCTA-derived metrics typically require ground-truth validation in the form of high-fidelity 3D intravascular imaging. However, manual rigid alignment of intravascular images to corresponding CCTA images is both time consuming and user-dependent. Moreover, intravascular modalities suffer from several non-rigid motion-induced distortions arising from distortions in the imaging catheter path. To address these issues, we here present a semi-automatic segmentation-based framework for both rigid and non-rigid matching of intravascular images to CCTA images. We formulate the problem in terms of finding the optimal \emph{virtual catheter path} that samples the CCTA data to recapitulate the coronary artery morphology found in the intravascular image. We validate our co-registration framework on a cohort of $n=40$ patients using bifurcation landmarks as ground truth for longitudinal and rotational registration. Our results indicate that our non-rigid registration significantly outperforms other co-registration approaches for luminal bifurcation alignment in both longitudinal (mean mismatch: 3.3 frames) and rotational directions (mean mismatch: 28.6 degrees). By providing a differentiable framework for automatic multi-modal intravascular data fusion, our developed co-registration modules significantly reduces the manual effort required to conduct large-scale multi-modal clinical studies while also providing a solid foundation for the development of machine learning-based co-registration approaches.

在本文中，我们将预处理技术应用于具有不同长度的多通道时间序列数据，我们称之为对齐问题，用于下游机器学习。多种原因可能发生多种渠道时间序列数据的未对准，原因有多种原因，例如丢失的数据，变化的采样率或不一致的收集时间。我们考虑从MIT SuperCloud高性能计算（HPC）中心收集的多渠道时间序列数据，其中不同的工作开始时间和HPC作业的运行时间不同，导致数据不对准。这种未对准使得为计算工作负载分类等任务构建AI/ML方法具有挑战性。在先前使用MIT SuperCloud数据集的监督分类工作的基础上，我们通过三种宽阔的低间接空间方法解决了对齐问题：从全职系列中抽样固定子集，在全职系列上执行摘要统计信息，并对系数进行取样。从映射到频域的时间序列。我们最佳性能模型的分类精度大于95％，以先前的方法对MIT SuperCloud数据集的多通道时间序列分类的表现优于5％。这些结果表明，我们的低间接费用方法与标准机器学习技术结合使用，能够达到高水平的分类准确性，并作为解决对齐问题（例如内核方法）的未来方法的基准。

当我们扩大数据集，模型尺寸和培训时间时，深入学习方法的能力中存在越来越多的经验证据。尽管有一些关于这些资源如何调节统计能力的说法，但对它们对模型培训的计算问题的影响知之甚少。这项工作通过学习$ k $ -sparse $ n $ bits的镜头进行了探索，这是一个构成理论计算障碍的规范性问题。在这种情况下，我们发现神经网络在扩大数据集大小和运行时间时会表现出令人惊讶的相变。特别是，我们从经验上证明，通过标准培训，各种体系结构以$ n^{o（k）} $示例学习稀疏的平等，而损失（和错误）曲线在$ n^{o（k）}后突然下降。 $迭代。这些积极的结果几乎匹配已知的SQ下限，即使没有明确的稀疏性先验。我们通过理论分析阐明了这些现象的机制：我们发现性能的相变不到SGD“在黑暗中绊倒”，直到它找到了隐藏的特征集（自然算法也以$ n^中的方式运行{o（k）} $ time）;取而代之的是，我们表明SGD逐渐扩大了人口梯度的傅立叶差距。

自我注意事项是一种旨在在顺序数据中建模远程相互作用的建筑主题，它推动了自然语言处理及其他方面的许多最新突破。这项工作提供了对自我发项模块的归纳偏差的理论分析。我们的重点是严格确定哪些功能和远程依赖性自我注意力障碍更喜欢代表。我们的主要结果表明，有限的 - 标志变压器网络“创建稀疏变量”：单个自我发项头可以代表输入序列的稀疏函数，样品复杂性仅与上下文长度进行对数。为了支持我们的分析，我们提出了合成实验，以探测学习稀疏的布尔功能与变压器的样本复杂性。

在许多预测性决策方案（例如信用评分和学术测试）中，决策者必须构建一个模型，该模型通过更改其功能来说明代理商“游戏”决策规则的倾向，从而获得更好的决策。尽管战略分类文献以前已经假设代理人的结果并不受其特征的因果影响（因此战略代理人的目标是欺骗决策者），但我们加入了并发的工作，以建模代理人的成果作为其可变化的函数属性。作为我们的主要贡献，我们为学习决策规则提供有效的算法，以在可实现的线性环境中优化三个不同的决策制定目标：准确预测代理的胶结后结果（预测风险最小化），激励代理人改善这些结果（代理结果（代理结果）最大化），并估计真实基础模型的系数（参数估计）。我们的算法避免了Miller等人的硬度结果。 （2020）允许决策者测试一系列决策规则并观察代理人的反应，实际上是通过决策规则执行因果干预措施的。

在科学的背景下，众所周知的格言“一张图片胜过千言万语”可能是“一个型号胜过一千个数据集”。在本手稿中，我们将Sciml软件生态系统介绍作为混合物理法律和科学模型的信息，并使用数据驱动的机器学习方法。我们描述了一个数学对象，我们表示通用微分方程（UDE），作为连接生态系统的统一框架。我们展示了各种各样的应用程序，从自动发现解决高维汉密尔顿 - Jacobi-Bellman方程的生物机制，可以通过UDE形式主义和工具进行措辞和有效地处理。我们展示了软件工具的一般性，以处理随机性，延迟和隐式约束。这使得各种SCIML应用程序变为核心训练机构的核心集，这些训练机构高度优化，稳定硬化方程，并与分布式并行性和GPU加速器兼容。

Bridging cultures that have often been distant, Julia combines expertise from the diverse fields of computer science and computational science to create a new approach to numerical computing. Julia is designed to be easy and fast. Julia questions notions generally held as "laws of nature" by practitioners of numerical computing:1. High-level dynamic programs have to be slow, 2. One must prototype in one language and then rewrite in another language for speed or deployment, and 3. There are parts of a system for the programmer, and other parts best left untouched as they are built by the experts.We introduce the Julia programming language and its design -a dance between specialization and abstraction. Specialization allows for custom treatment. Multiple dispatch, a technique from computer science, picks the right algorithm for the right circumstance. Abstraction, what good computation is really about, recognizes what remains the same after differences are stripped away. Abstractions in mathematics are captured as code through another technique from computer science, generic programming.Julia shows that one can have machine performance without sacrificing human convenience.