Model compression and model defense for deep neural networks (DNNs) have been extensively and individually studied. Considering the co-importance of model compactness and robustness in practical applications, several prior works have explored to improve the adversarial robustness of the sparse neural networks. However, the structured sparse models obtained by the exiting works suffer severe performance degradation for both benign and robust accuracy, thereby causing a challenging dilemma between robustness and structuredness of the compact DNNs. To address this problem, in this paper, we propose CSTAR, an efficient solution that can simultaneously impose the low-rankness-based Compactness, high STructuredness and high Adversarial Robustness on the target DNN models. By formulating the low-rankness and robustness requirement within the same framework and globally determining the ranks, the compressed DNNs can simultaneously achieve high compression performance and strong adversarial robustness. Evaluations for various DNN models on different datasets demonstrate the effectiveness of CSTAR. Compared with the state-of-the-art robust structured pruning methods, CSTAR shows consistently better performance. For instance, when compressing ResNet-18 on CIFAR-10, CSTAR can achieve up to 20.07% and 11.91% improvement for benign accuracy and robust accuracy, respectively. For compressing ResNet-18 with 16x compression ratio on Imagenet, CSTAR can obtain 8.58% benign accuracy gain and 4.27% robust accuracy gain compared to the existing robust structured pruning method.

个性化的纵向疾病评估对于快速诊断，适当管理和最佳调整多发性硬化症（MS）的治疗策略至关重要。这对于识别特殊主体特异性疾病特征也很重要。在这里，我们设计了一种新型的纵向模型，以使用可能包含缺失值的传感器数据以自动化方式绘制单个疾病轨迹。首先，我们使用在智能手机上管理的基于传感器的评估来收集与步态和平衡有关的数字测量以及上肢功能。接下来，我们通过插补对待缺失的数据。然后，我们通过使用广义估计方程来发现MS的潜在标记。随后，从多个培训数据集中学到的参数被结合起来形成一个简单的，统一的纵向预测模型，以预测MS在先前看不见的MS的人中随着时间的推移。为了减轻严重疾病得分的个体的潜在低估，最终模型结合了第一天的数据。结果表明，所提出的模型有望实现个性化的纵向MS评估。他们还表明，与步态和平衡以及上肢功能有关的功能（从基于传感器的评估中远程收集）可能是预测MS随时间推移的有用数字标记。

最近，后门攻击已成为对深神经网络（DNN）模型安全性的新兴威胁。迄今为止，大多数现有研究都集中于对未压缩模型的后门攻击。尽管在实际应用中广泛使用的压缩DNN的脆弱性尚未得到利用。在本文中，我们建议研究和发展针对紧凑型DNN模型（RIBAC）的强大和不可感知的后门攻击。通过对重要设计旋钮进行系统分析和探索，我们提出了一个框架，该框架可以有效地学习适当的触发模式，模型参数和修剪口罩。从而同时达到高触发隐形性，高攻击成功率和高模型效率。跨不同数据集的广泛评估，包括针对最先进的防御机制的测试，证明了RIBAC的高鲁棒性，隐身性和模型效率。代码可从https://github.com/huyvnphan/eccv2022-ribac获得

目的：随着具有非传统电极配置的可穿戴睡眠监测设备的快速升高，需要自动算法，可以在具有少量标记数据的配置上执行睡眠暂存。转移学习具有从源模态（例如标准电极配置）到新的目标模态（例如非传统电极配置）的神经网络权重。方法：我们提出功能匹配，一个新的转移学习策略作为常用的芬降方法的替代方案。该方法包括培训具有来自源模态的大量数据的模型，以及源头和目标模态的成对样本很少。对于那些配对的样本，模型提取目标模态的特征，与来自源模态的相应样本相匹配。结果：我们将特征与三种不同的目标域的FineTuning进行比较，具有两个不同的神经网络架构，以及不同数量的培训数据。特别是在小型队列（即，在非传统的记录设置中标记的记录）上，具有系统地匹配的特征，具有平均相对差异的精度为不同场景和数据集的0.4％至4.7％。结论：我们的研究结果表明，特征符合FineTuning作为转移学习方法的特征，特别是在非常低的数据制度中。意义：因此，我们得出结论，特征匹配是具有新颖设备可穿戴睡眠分段的有希望的新方法。

由于其实现的实际加速，过滤器修剪已广泛用于神经网络压缩。迄今为止，大多数现有滤波器修剪工作探索过滤器通过使用通道内信息的重要性。在本文中，从频道间透视开始，我们建议使用信道独立性进行有效的滤波器修剪，该指标测量不同特征映射之间的相关性。较少独立的特征映射被解释为包含较少有用的信息$ / $知识，因此可以修剪其相应的滤波器而不会影响模型容量。我们在过滤器修剪的背景下系统地调查了渠道独立性的量化度量，测量方案和敏感性$ / $可靠性。我们对各种数据集不同模型的评估结果显示了我们方法的卓越性能。值得注意的是，在CIFAR-10数据集上，我们的解决方案可以分别为基线Resnet-56和Resnet-110型号的0.75 \％$ 0.94 \％$ 0.94 \％。模型大小和拖鞋减少了42.8 \％$和$ 47.4 \％$（for Resnet-56）和48.3 \％$ 48.3 \％$ 52.1 \％$（for resnet-110）。在ImageNet DataSet上，我们的方法可以分别达到40.8 \％$ 44.8 \％$ 74.8 \％$ 0.15 \％$ 0.15 \％$ 0.15美元的准确性。该代码可在https://github.com/eclipsess/chip_neurivs2021上获得。

脚步是多媒体应用中最无处不在的声音效果之一。了解声学特征和开发脚步声音效果的合成模型存在大量研究。在本文中，我们展示了对这项任务采用神经综合的第一次尝试。我们实施了两个基于GAN的架构，并将结果与实际记录相比以及六种传统的声音合成方法。我们的架构达到了现实主义分数，与录制的样品一样高，显示了令人鼓舞的任务结果。

尽管最近对成人自动睡眠分期进行了巨大进展，但目前是未知的，如果最先进的算法概括为儿科人群，这在过夜多核心摄影（PSG）中显示出独特的特征。为了回答这个问题，在这项工作中，我们对儿科自动睡眠分期的最先进的深层学习方法进行了大规模比较研究。采用各种具有发散特征的六种不同的深神经网络的选择来评估超过1,200名儿童的样品，横跨宽度的阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）严重程度。我们的实验结果表明，在新科目评估时自动儿科睡眠滞高器的个性表现相当于在成人报告的专家级。将六个级别与集合模型相结合，进一步提高了暂存精度，达到了87.7％的整体准确性，一个0.837的Cohen的Kappa，在新科目评估时，单通道EEG的宏观F1分数为84.2％。当使用双通道EEG $ \ CDOT $ EOT时，达到88.8％的准确性，即0.852的精度，宏观F1分数为85.8％时，该性能进一步提高。同时，集合模型导致预测性不确定性降低。结果还表明，当训练和测试数据分开和临床干预后7个月记录7个月时，研究了算法及其集合对于概念漂移是强大的。详细分析进一步展示了自动分级彼此之间的“几乎完美”协议及其在分期错误上的类似模式。

基于电动机图像（MI）的脑电脑界面（BCIS）允许通过解码神经生理现象来控制几种应用，这些现象通常通过使用非侵入性技术被脑电图（EEG）记录。尽管在基于MI的BCI的进展方面很大，但脑电图有特定于受试者和各种变化随时间。这些问题指出了提高分类绩效的重大挑战，特别是在独立的方式。为了克服这些挑战，我们提出了Min2Net，这是一个新的端到端多任务学习来解决这项任务。我们将深度度量学习集成到多任务AutoEncoder中，以从脑电图中学习紧凑且识别的潜在表示，并同时执行分类。这种方法降低了预处理的复杂性，导致EEG分类的显着性能改善。实验结果以本语独立的方式表明，MIN2Net优于最先进的技术，在SMR-BCI和OpenBMI数据集中分别实现了6.72％的F1分数提高，以及2.23％。我们证明MIN2NET在潜在代表中提高了歧视信息。本研究表明使用此模型的可能性和实用性为新用户开发基于MI的BCI应用，而无需校准。

We present a Machine Learning (ML) study case to illustrate the challenges of clinical translation for a real-time AI-empowered echocardiography system with data of ICU patients in LMICs. Such ML case study includes data preparation, curation and labelling from 2D Ultrasound videos of 31 ICU patients in LMICs and model selection, validation and deployment of three thinner neural networks to classify apical four-chamber view. Results of the ML heuristics showed the promising implementation, validation and application of thinner networks to classify 4CV with limited datasets. We conclude this work mentioning the need for (a) datasets to improve diversity of demographics, diseases, and (b) the need of further investigations of thinner models to be run and implemented in low-cost hardware to be clinically translated in the ICU in LMICs. The code and other resources to reproduce this work are available at https://github.com/vital-ultrasound/ai-assisted-echocardiography-for-low-resource-countries.

This paper aims to improve the Warping Planer Object Detection Network (WPOD-Net) using feature engineering to increase accuracy. What problems are solved using the Warping Object Detection Network using feature engineering? More specifically, we think that it makes sense to add knowledge about edges in the image to enhance the information for determining the license plate contour of the original WPOD-Net model. The Sobel filter has been selected experimentally and acts as a Convolutional Neural Network layer, the edge information is combined with the old information of the original network to create the final embedding vector. The proposed model was compared with the original model on a set of data that we collected for evaluation. The results are evaluated through the Quadrilateral Intersection over Union value and demonstrate that the model has a significant improvement in performance.