多武装匪徒（MAB）在各种设置中进行广泛研究，其中目标是\ Texit {Maximize}随着时间的推移{Maximize}的措施（即，奖励）。由于安全在许多现实世界问题中至关重要，因此MAB算法的安全版本也获得了相当大的兴趣。在这项工作中，我们通过\ Texit {线性随机炸药杆}的镜头来解决不同的关键任务，其中目的是将动作靠近目标级别的结果，同时尊重\ Texit {双面}安全约束，我们调用\ textit {lecoling}。这种任务在许多域中普遍存在。例如，许多医疗保健问题要求在范围内保持生理变量，并且优选地接近目标水平。我们客观的激进变化需要一种新的采购策略，它是MAB算法的核心。我们提出Sale-LTS：通过线性汤普森采样算法进行安全调整，采用新的采集策略来适应我们的任务，并表明它达到了同一时间和维度依赖的索姆林的遗憾，因为以前的经典奖励最大化问题缺乏任何安全约束。我们通过彻底的实验展示并讨论了我们的算法的经验性能。

寻找最佳个性化的治疗方案被认为是最具挑战性的精确药物问题之一。各种患者特征会影响对治疗的反应，因此，没有一种尺寸适合 - 所有方案。此外，甚至在治疗过程中均不服用单一不安全剂量可能对患者的健康产生灾难性后果。因此，个性化治疗模型必须确保患者{\ EM安全} {\ EM有效}优化疗程。在这项工作中，我们研究了一种普遍的和基本的医学问题，其中治疗旨在在范围内保持生理变量，优选接近目标水平。这样的任务也与其他域中相关。我们提出ESCADA，这是一个用于这个问题结构的通用算法，在确保患者安全的同时制作个性化和背景感知最佳剂量推荐。我们在Escada的遗憾中获得了高概率的上限以及安全保证。最后，我们对1型糖尿病疾病的{\ em推注胰岛素剂量}分配问题进行了广泛的模拟，并比较ESCADA对汤普森采样，规则的剂量分配者和临床医生的表现。

Large-scale vision-language models such as CLIP have shown impressive performance on zero-shot image classification and image-to-text retrieval. However, such zero-shot performance of CLIP-based models does not realize in tasks that require a finer-grained correspondence between vision and language, such as Visual Question Answering (VQA). We investigate why this is the case, and report an interesting phenomenon of CLIP, which we call the Concept Association Bias (CAB), as a potential cause of the difficulty of applying CLIP to VQA and similar tasks. CAB is especially apparent when two concepts are present in the given image while a text prompt only contains a single concept. In such a case, we find that CLIP tends to treat input as a bag of concepts and attempts to fill in the other missing concept crossmodally, leading to an unexpected zero-shot prediction. For example, when asked for the color of a lemon in an image, CLIP predicts ``purple'' if the image contains a lemon and an eggplant. We demonstrate the Concept Association Bias of CLIP by showing that CLIP's zero-shot classification performance greatly suffers when there is a strong concept association between an object (e.g. lemon) and an attribute (e.g. its color). On the other hand, when the association between object and attribute is weak, we do not see this phenomenon. Furthermore, we show that CAB is significantly mitigated when we enable CLIP to learn deeper structure across image and text embeddings by adding an additional Transformer on top of CLIP and fine-tuning it on VQA. We find that across such fine-tuned variants of CLIP, the strength of CAB in a model predicts how well it performs on VQA.

反事实解释体现了许多可解释性技术之一，这些技术受到机器学习社区的关注。它们使模型预测更明智的潜力被认为是无价的。为了增加其在实践中的采用，应在文献中提出反事实解释的一些标准。我们提出了使用约束学习（CE-OCL）优化的反事实解释，这是一种通用而灵活的方法，可满足所有这些标准，并为进一步扩展提供了空间。具体而言，我们讨论如何利用约束学习框架的优化来生成反事实解释，以及该框架的组件如何容易地映射到标准。我们还提出了两种新颖的建模方法来解决数据的近距离和多样性，这是实践反事实解释的两个关键标准。我们在几个数据集上测试CE-OCL，并在案例研究中介绍我们的结果。与当前的最新方法相比，CE-OCL可以提高灵活性，并且在相关工作中提出的几个评估指标方面具有卓越的性能。

现代机器学习模型使用大型数据集使用越来越多的参数（GPT-3参数1750亿参数），以获得更好的性能。更大的是常态。光学计算已被恢复为通过执行线性操作的同时降低电力的光学加速器的大规模计算的潜在解决方案。但是，要用光实现有效的计算，在光学上而不是电子上创建和控制非线性仍然是一个挑战。这项研究探讨了一种储层计算方法（RC）方法，通过该方法，在绝缘体上的Linbo3中的14毫米长的几种模式波导被用作复杂的非线性光学处理器。数据集在飞秒脉冲的频谱上进行数字编码，然后在波导中启动。输出频谱非线性取决于输入。我们通过实验表明，与非转换数据相比，使用波导的输出谱提高了几个数据库的分类精度，使用来自波导的输出频谱具有784个参数的简单数字线性分类器，约为10 $ \％$。相比之下，必须具有40000个参数的深数字神经网络（NN）才能达到相同的准确性。将参数的数量减少$ \ sim $ 50，这说明了紧凑的光RC方法可以与深数字NN一起执行。

胸部X射线（CXR）成像的作用，由于更具成本效益，可广泛可用，并且与CT相比具有更快的获取时间，在Covid-19-19-19大流行期间已经演变。为了提高CXR成像的诊断性能，越来越多的研究研究了监督深度学习方法是否可以提供额外的支持。但是，有监督的方法依靠大量标记的放射学图像，这是一项耗时且复杂的程序，需要专家临床医生的输入。由于COVID-19患者数据的相对稀缺性和昂贵的标签过程，因此，自我监督的学习方法已获得动力，并已提出与完全监督的学习方法相当的结果。在这项工作中，我们研究了从CXR图像诊断Covid-19疾病的背景下，自我监督学习的有效性。我们提出了一个多功能视觉变压器（VIT）引导体系结构，在该体系结构中我们部署了交叉注意机制，以从原始CXR图像和相应增强的局部CXR图像中学习信息。我们通过利用基于局部阶段的增强的CXR图像来进一步改善基线自学学习模型的性能。通过使用10 \％标记的CXR扫描，该模型可实现91.10 \％和96.21 \％的总体精度，总计为35,483 CXR的健康（8,851）（8,851），常规肺炎（6,045）和COVID-19（18,159）（18,159）（18,159）（18,159）（18,159）（18,159）扫描对最新技术的显着改善。代码可用https://github.com/endiqq/multi-feature-vit

最近在认证的人工智能（AI）工具上使用的医疗保健工具的峰值启动了有关采用该技术的辩论。此类辩论的一个线索涉及可解释的AI及其希望使AI设备更透明和值得信赖的承诺。在医学AI领域中活跃的一些声音对可解释的AI技术的可靠性表示关注，并质疑它们在准则和标准中的使用和包容性。重新批评此类批评，本文对可解释的AI的实用性提供了平衡，全面的观点，重点是AI的临床应用的特异性，并将其置于医疗干预措施中。我们认为，尽管有有效的关注，但我们认为，可解释的AI研究计划仍然是人机相互作用的核心，最终是我们反对失去控制的主要工具，仅通过严格的临床验证，这种危险无法阻止。

由于超声图像中的成像伪影和低信噪比，自动骨表面分割网络通常会产生碎片的预测，从而阻碍超声引导的计算机辅助手术程序的成功。由于缺乏执行连通性的监督，现有的像素预测通常无法捕获骨组织的准确拓扑。在这项工作中，我们提出了一个定向引导的图形卷积网络，以改善连通性，同时分割骨表面。我们还提出了有关骨表面方向的额外监督，以进一步施加连通性。我们在1042 Vivo US扫描股骨，膝盖，脊柱和远端半径上验证了我们的方法。我们的方法将最新方法的连通性指标提高了5.01％。

在线旅行社（OTA）的网站在元搜索竞标引擎上宣传。预测酒店将收到的单击数量的给定出价金额的问题是管理元搜索引擎上OTA广告活动的重要一步，因为出价时间的点击次数定义了要生成的成本。在这项工作中，各种回归器都结束了，以提高点击预测性能。按照预处理程序，将功能集分为火车和测试组，具体取决于样品的记录日期。然后，将数据收集进行基于XGBoost的缩小降低，从而大大降低了特征的维度。然后通过将贝叶斯高参数优化应用于XGBoost，LightGBM和SGD模型来找到最佳的高参数。单独测试了十种不同的机器学习模型，并将它们组合在一起以创建合奏模型。提出了三种替代合奏解决方案。相同的测试集用于测试单个和集合模型，46个模型组合的结果表明，堆栈集合模型得出所有的R2分数。总之，整体模型将预测性能提高了约10％。

可穿戴设备和医疗器互联网（IOMT）的最新发展允许实时监控和记录心电图（ECG）信号。然而，由于能量和内存约束，对ECG信号的连续监测在低功耗可穿戴设备中具有挑战性。因此，在本文中，我们提出了一种新颖和节能的方法，用于连续监测低功耗可穿戴设备的心脏。所提出的方法由三个不同的层组成：1）噪声/伪像检测层，以级别ECG信号的质量; 2）正常/异常拍摄分类层以检测心电图信号中的异常，3）异常搏动分类层以检测来自ECG信号的疾病。此外，分布式多输出卷积神经网络（CNN）架构用于降低边缘/云之间的能量消耗和等待时间。我们的方法论在众所周知的MIT-BIH心律失常数据集上达到了99.2％的准确性。 Real硬件的评估表明，我们的方法是适用于具有32KB最小RAM的设备。此外，与最先进的工作相比，所提出的方法可以获得7美元的能效。