我们展示了域不变特征学习（DIFL）可以改善深度学习结核筛查算法的域名概括性。众所周知，由于“域移位”，最深入的深度学习算法通常具有难以推广的概念数据分布。在医学成像的背景下，这可能导致意外的偏见，例如从一个患者人口到另一个患者人口的无法概括。我们分析了reset-50分类器的性能，以便用四个最受欢迎的公共数据集在地理上不同的图像来源的核化性筛选的目的。我们表明，如果没有域适应，Reset-50难以通过来自地理分布区域的图像从许多公共结核病筛查数据集之间概括成像分布。然而，随着DIFL的掺入，域外的性能大大提高了。分析标准包括对基线的准确性，灵敏度，特异性和AUC的比较，以及DIFL增强算法。我们得出结论，DIFL在应用跨各种公共数据集时保持结核筛查的易用性，同时在源域图像上保持可接受的准确性。

The findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) data principles have provided a framework for examining, evaluating, and improving how we share data with the aim of facilitating scientific discovery. Efforts have been made to generalize these principles to research software and other digital products. Artificial intelligence (AI) models -- algorithms that have been trained on data rather than explicitly programmed -- are an important target for this because of the ever-increasing pace with which AI is transforming scientific and engineering domains. In this paper, we propose a practical definition of FAIR principles for AI models and create a FAIR AI project template that promotes adherence to these principles. We demonstrate how to implement these principles using a concrete example from experimental high energy physics: a graph neural network for identifying Higgs bosons decaying to bottom quarks. We study the robustness of these FAIR AI models and their portability across hardware architectures and software frameworks, and report new insights on the interpretability of AI predictions by studying the interplay between FAIR datasets and AI models. Enabled by publishing FAIR AI models, these studies pave the way toward reliable and automated AI-driven scientific discovery.

AutoEncoders在异常检测中具有高能物理学中的有用应用，特别是对于喷气机 - 在碰撞中产生的颗粒的准直淋浴，例如Cern大型强子撞机的碰撞。我们探讨了基于图形的AutoEncoders，它们在其“粒子云”表示中的喷射器上运行，并且可以在喷气机内的粒子中利用相互依存的依赖性，用于这种任务。另外，我们通过图形神经网络对能量移动器的距离开发可差的近似，这随后可以用作自动化器的重建损耗函数。

粒子流（PF）算法用于通用粒子检测器中，通过组合来自不同子目录的信息来重建碰撞的综合粒子级视图。已经开发出作为机器学习粒子流（MLPF）算法的图形神经网络（GNN）模型，以替代基于规则的PF算法。但是，了解模型的决策并不简单，特别是鉴于设定的预测任务，动态图形构建和消息传递步骤的复杂性。在本文中，我们适应了GNN的层状相关性传播技术，并将其应用于MLPF算法，以衡量相关节点和特征的预测。通过这个过程，我们深入了解模型的决策。

建立一个小型的快速监控系统模型，适合有限的资源设备是一个具有挑战性的，但却是一个重要的任务。卷积神经网络（CNNS）在检测和分类任务中取代了传统的特征提取和机器学习模型。提出了各种复杂的大型CNN模型，从而实现了精度的显着改善。最近介绍了轻量级CNN型号用于实时任务。本文介绍了一种基于CNN的轻量级模型，可以适合诸如覆盆子PI的有限边缘装置。我们所提出的模型提供了具有更好的性能时间，较小的尺寸和与现有方法的可比准确度。在多个基准数据集中评估模型性能。它也与现有模型相比，在大小，平均处理时间和F分数方面。建议未来研究的其他增强功能。

从人体中获取广泛的体征，称为生物医学体征或生物信号，它们可以处于细胞水平，器官水平或亚原子水平。脑电图来自大脑的电活动，心电图是心脏的电活动，来自肌肉声信号的电动作用，称为肌电图，眼睛的电视图等。研究这些信号对医生非常有帮助，它可以帮助他们检查和预测和治愈许多疾病。