The prediction of pancreatic ductal adenocarcinoma therapy response is a clinically challenging and important task in this high-mortality tumour entity. The training of neural networks able to tackle this challenge is impeded by a lack of large datasets and the difficult anatomical localisation of the pancreas. Here, we propose a hybrid deep neural network pipeline to predict tumour response to initial chemotherapy which is based on the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) score, a standardised method for cancer response evaluation by clinicians as well as tumour markers, and clinical evaluation of the patients. We leverage a combination of representation transfer from segmentation to classification, as well as localisation and representation learning. Our approach yields a remarkably data-efficient method able to predict treatment response with a ROC-AUC of 63.7% using only 477 datasets in total.
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差分隐私（DP）允许在个人数据的数据进行算法处理（如机器学习）以及提供客观隐私保障时量化隐私损失。然而，虽然诸如单独的R \'ENYI DP（RDP）的技术允许粒度，但每人隐私会计，但很少有效地调查了每个输入特征对个人隐私损失的影响。在这里，我们通过介绍一个新的概念来延长各个RDP的视图，我们称之为偏见敏感性，它利用符号自动差异来确定每个输入特征对函数梯度范数的影响。我们通过实验评估我们对私有数据库的查询的方法，在那里我们获得了对个人DP保证的私有属性的特征级别贡献。此外，我们通过研究图像分类任务上的输入像素的部分敏感性来探讨我们的神经网络培训的研究结果。
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近期有关观察数据的互操作性问题引起了人们的关注。当涉及来自不同来源的观察数据的科学分析时，自动数据集成很重要。但是，各种数据互操作性问题阻碍了它。我们专注于观察特征的语义互操作性问题。我们提出了一种用例驱动的方法来识别互操作性问题的一般类别。在本文中，这是针对公民科学火球观察的用例做出的。我们为确定的互操作性问题得出了关键概念，这些问题可推广到其他科学领域的观察数据。这些关键概念包含一些建模挑战，我们广泛描述了与其互操作性问题相关的每个建模挑战。我们相信，通过一组本体设计模式解决这些挑战将是统一语义建模的有效手段，为解决观察数据中解决互操作性问题的统一方法铺平了道路。我们以一种设计模式证明了这一点，强调了对观察数据的本体设计模式的重要性和需求，并将其余模式留给将来的工作。因此，我们的论文描述了互操作性问题以及建模挑战是开发一组可扩展和可重复使用的设计模式的起点。
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非结构化的文本中存在大量的位置信息，例如社交媒体帖子，新闻报道，科学文章，网页，旅行博客和历史档案。地理学是指识别文本中的位置参考并识别其地理空间表示的过程。虽然地理标准可以使许多领域受益，但仍缺少特定应用程序的摘要。此外，缺乏对位置参考识别方法的现有方法的全面审查和比较，这是地理验证的第一个和核心步骤。为了填补这些研究空白，这篇综述首先总结了七个典型的地理应用程序域：地理信息检索，灾难管理，疾病监视，交通管理，空间人文，旅游管理和犯罪管理。然后，我们通过将这些方法分类为四个组，以基于规则的基于规则，基于统计学学习的基于统计学学习和混合方法将这些方法分类为四个组，从而回顾了现有的方法参考识别方法。接下来，我们彻底评估了27种最广泛使用的方法的正确性和计算效率，该方法基于26个公共数据集，其中包含不同类型的文本（例如，社交媒体帖子和新闻报道），包含39,736个位置参考。这项彻底评估的结果可以帮助未来的方法论发展以获取位置参考识别，并可以根据应用需求指导选择适当方法的选择。
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