成功的药物开发的主要障碍是临床试验的复杂性，成本和规模。临床试验数据的详细内部结构可以使常规优化难以实现。最近的机器学习进步，具体说明性结构的数据分析，有可能在改善临床试验设计方面取得重大进展。 TrimeGraph旨在应用这些方法，为开发模型的概念证明框架，可以帮助药物开发和益处患者。在这项工作中，我们首先介绍从CT.Gov，AACT和FISTTROVE数据库编译的策划临床试验数据集（n = 1191试验;代表一百万名患者）并将该数据转换为图形结构格式。然后，我们详细介绍了一系列图形机学习算法的数学依据和实现，其通常在嵌入在低维特征空间中的图形数据上使用标准机器分类器。我们培训了这些模型，以预测临床试验的副作用信息给出关于疾病，现有的医疗病症和治疗的信息。 Metapath2Vec算法表现良好，具有标准的逻辑回归，决策树，随机森林，支持向量和神经网络分类器，以及分别显示0.85,0.68,0.86,0.80和0.77的典型Roc-Auc谱分别。值得注意的是，当在等效的阵列结构数据上训练时，最好的执行分类器只能产生0.70的典型的Roc-Auc得分。我们的工作表明，图形建模可以显着提高适当的数据集上的预测准确性。改进建模假设和更多数据类型的项目的连续版本可以产生具有现实世界的药物开发应用的优秀预测因子。

Automatic medical image classification is a very important field where the use of AI has the potential to have a real social impact. However, there are still many challenges that act as obstacles to making practically effective solutions. One of those is the fact that most of the medical imaging datasets have a class imbalance problem. This leads to the fact that existing AI techniques, particularly neural network-based deep-learning methodologies, often perform poorly in such scenarios. Thus this makes this area an interesting and active research focus for researchers. In this study, we propose a novel loss function to train neural network models to mitigate this critical issue in this important field. Through rigorous experiments on three independently collected datasets of three different medical imaging domains, we empirically show that our proposed loss function consistently performs well with an improvement between 2%-10% macro f1 when compared to the baseline models. We hope that our work will precipitate new research toward a more generalized approach to medical image classification.

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.

面部影响的成像可用于通过成年后的儿童进行心理生理属性，特别是用于监测自闭症谱系障碍等终身疾病。深度卷积神经网络在对成年人的面部表情进行分类方面表现出了令人鼓舞的结果。但是，经过成人基准数据培训的分类器模型由于心理物理发展的差异而不适合学习儿童表情。同样，接受儿童数据训练的模型在成人表达分类中的表现较差。我们建议适应域，以同时对齐成人和儿童表达式在共享潜在空间中的分布，以确保对任何一个领域的稳健分类。此外，在成年子女表达分类中研究了面部图像的年龄变化，但仍无法掌握。我们从多个领域中汲取灵感，并提出深层自适应面部表情，以融合betamix选定的地标特征（面部自我），以进行成人的面部表情分类。在文献中，基于与表达，域和身份因素的相关性，beta分布的混合物首次用于分解和选择面部特征。我们通过两对成人孩子数据集评估面对面的自我。我们提出的面对面的方法在对齐成人和儿童表情的潜在表示方面优于成人孩子转移学习和其他基线适应方法。

近年来，全球医学事物（IOMT）行业已经以极大的速度发展。由于IOMT网络的庞大规模和部署，安全和隐私是IOMT的关键问题。机器学习（ML）和区块链（BC）技术已大大提高了Healthcare 5.0的功能和设施，并产生了一个名为“ Smart Healthcare”的新领域。通过早期确定问题，智能医疗保健系统可以帮助避免长期损害。这将提高患者的生活质量，同时减少压力和医疗保健费用。 IOMT在信息技术领域中启用了一系列功能，其中之一是智能和互动的医疗保健。但是，将医疗数据合并到单个存储位置以训练强大的机器学习模型，这引起了人们对隐私，所有权和更加集中的遵守的担忧。联合学习（FL）通过利用集中式聚合服务器来传播全球学习模型，从而克服了前面的困难。同时，本地参与者可以控制患者信息，从而确保数据机密性和安全性。本文对与医疗保健中联邦学习纠缠的区块链技术的发现进行了全面分析。 5.0。这项研究的目的是利用区块链技术和入侵检测系统（IDS）在医疗保健5.0中构建安全的健康监测系统，以检测医疗保健网络中的任何恶意活动，并使医生能够通过医疗传感器监控患者并采取必要的措施。定期通过预测疾病。

在安全至关重要的应用中，深度神经网络的使用越来越多，就需要训练有素的模型。当前大多数校准技术解决了分类问题，同时着重于改善对内域预测的校准。在许多决策系统中占据相似的空间和重要性的视觉对象探测器的校准几乎没有关注。在本文中，我们研究了当前对象检测模型的校准，尤其是在域移位下。为此，我们首先引入了插件的火车时间校准损失以进行对象检测。它可以用作辅助损失函数，以改善检测器的校准。其次，我们设计了一种新的不确定性量化机制来进行对象检测，该机制可以隐式校准常用的基于自我训练的域自适应检测器。我们在研究中包括单阶段和两阶段对象探测器。我们证明，我们的损失改善了具有明显边缘的内域和室外检测的校准。最后，我们展示了我们技术在校准不同域移动方案中的域自适应对象探测器方面的实用性。

上下文：大数据的有效处理是SQL和NOSQL数据库的一项具有挑战性的任务，在这种数据库中，有效的软件体系结构起着至关重要的作用。 SQL数据库设计用于构建数据和支持垂直可扩展性。相反，水平可伸缩性由NOSQL数据库支持，并且可以有效地处理较大的非结构化数据。可以根据组织的需求选择正确的范式；但是，做出正确的选择通常可能具有挑战性。 SQL和NOSQL数据库遵循不同的体系结构。同样，混合模型之后是NOSQL数据库的每个类别。因此，对于多个云服务提供商（CSP）的云消费者来说，数据移动变得困难。此外，每个云平台IAAS，PAAS，SaaS和DBAAS还监视各种范式。目的：该系统文献综述（SLR）旨在研究与SQL和NOSQL数据库软件体系结构相关的相关文章，并解决各种云平台之间的数据可移植性和互操作性。最新的状态通过观察缩放，性能，可用性，一致性和分片特性，介绍了SQL和NOSQL数据库的许多性能比较研究。根据研究研究，NOSQL数据库设计的结构可以是大数据分析的正确选择，而SQL数据库适合OLTP数据库。研究人员提出了许多与云中数据流动相关的方法。开发了基于平台的API，这使用户的数据移动变得困难。因此，在跨多个CSP的数据移动期间发现了数据可移植性和互操作性问题。为了最大程度地减少开发人员的努力和互操作性，要求统一的API使数据移动在各种云平台之间相对易于访问。

我们介绍了一种新颖的方法，用于使用时间戳监督进行时间戳分割。我们的主要贡献是图形卷积网络，该网络以端到端方式学习，以利用相邻帧之间的帧功能和连接，以从稀疏的时间戳标签中生成密集的框架标签。然后可以使用生成的密集框架标签来训练分割模型。此外，我们为分割模型和图形卷积模型进行交替学习的框架，该模型首先初始化，然后迭代地完善学习模型。在四个公共数据集上进行了详细的实验，包括50种沙拉，GTEA，早餐和桌面组件，表明我们的方法优于多层感知器基线，同时在时间活动中表现出色或更好地表现出色或更好在时间戳监督下。

快速准确地检测该疾病可以大大帮助减少任何国家医疗机构对任何大流行期间死亡率降低死亡率的压力。这项工作的目的是使用新型的机器学习框架创建多模式系统，该框架同时使用胸部X射线（CXR）图像和临床数据来预测COVID-19患者的严重程度。此外，该研究还提出了一种基于nom图的评分技术，用于预测高危患者死亡的可能性。这项研究使用了25种生物标志物和CXR图像，以预测意大利第一波Covid-19（3月至6月2020年3月至6月）在930名Covid-19患者中的风险。提出的多模式堆叠技术分别产生了89.03％，90.44％和89.03％的精度，灵敏度和F1分数，以识别低风险或高危患者。与CXR图像或临床数据相比，这种多模式方法可提高准确性6％。最后，使用多元逻辑回归的列线图评分系统 - 用于对第一阶段确定的高风险患者的死亡风险进行分层。使用随机森林特征选择模型将乳酸脱氢酶（LDH），O2百分比，白细胞（WBC）计数，年龄和C反应蛋白（CRP）鉴定为有用的预测指标。开发了五个预测因素参数和基于CXR图像的列函数评分，以量化死亡的概率并将其分为两个风险组：分别存活（<50％）和死亡（> = 50％）。多模式技术能够预测F1评分为92.88％的高危患者的死亡概率。开发和验证队列曲线下的面积分别为0.981和0.939。