Synthetic control methods often rely on matching pre-treatment characteristics (called predictors) of the treated unit. The choice of predictors and how they are weighted plays a key role in the performance and interpretability of synthetic control estimators. This paper proposes the use of a sparse synthetic control procedure that penalizes the number of predictors used in generating the counterfactual to select the most important predictors. We derive, in a linear factor model framework, a new model selection consistency result and show that the penalized procedure has a faster mean squared error convergence rate. Through a simulation study, we then show that the sparse synthetic control achieves lower bias and has better post-treatment performance than the un-penalized synthetic control. Finally, we apply the method to revisit the study of the passage of Proposition 99 in California in an augmented setting with a large number of predictors available.
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我们介绍了Sparrow，这是一个寻求信息的对话代理，与提示的语言模型基线相比，训练有素，更有帮助，正确和无害。我们使用从人类反馈中的强化学习来培训我们的模型，以帮助人类评估者判断代理人的行为。首先，为了使我们的代理人更有帮助和无害，我们将良好对话的要求分解为代理人应遵循的自然语言规则，并分别向评估者询问每个规则。我们证明，这种崩溃使我们能够收集对代理行为的更多针对性的人类判断，并允许更有效的规则条件奖励模型。其次，我们的代理商在收集对模型声明的偏好判决时提供了支持事实主张的来源的证据。对于事实问题，麻雀提供的证据支持了78％的时间。比基线比基线更享受麻雀，同时对人类的对抗性探测更具弹性，在探测时只有8％的时间违反了我们的规则。最后，我们进行了广泛的分析，表明尽管我们的模型学会遵守我们的规则，但它可以表现出分布偏见。
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电子健康记录数据模型的开发是一个积极研究的领域，其中包含少数公共基准数据集。研究人员通常编写自定义数据处理代码，但这会阻碍可重复性并引入错误。Python软件包TORCHTIME提供了常用Physionet和UEA和UCR时间序列分类存储库数据集的可重复实现。提供了用于处理不规则的不规则时间序列的不规则抽样的特征。它旨在简化对生理学数据的访问，并在这一令人兴奋的研究领域中对模型进行公平的比较。
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目的：大大缩短定量3D化学交换饱和转移（CEST）和半固体磁化转移（MT）成像所需的采集时间，并允许快速化学交换参数图重建。方法：三维CEST和MT磁共振指纹（MRF）数据集的L-精氨酸幻象，全脑，全脑和小腿肌肉的健康志愿者，癌症患者和心脏病患者是使用3T临床扫描仪在3T不同的位点使用3T临床扫描仪获得的3种不同的扫描仪模型和线圈。然后，设计和训练了一个生成的对抗网络监督框架（GAN-CEST），以学习从减少的输入数据空间到定量交换参数空间的映射，同时保留感知和定量内容。结果：GAN-CEST 3D采集时间为42-52秒，比CEST-MRF短70％。整个大脑的定量重建需要0.8秒。在地面真相和基于GAN的L-精氨酸浓度和pH值之间观察到了极好的一致性（Pearson的R> 0.97，NRMSE <1.5％）。来自脑肿瘤受试者的gan-cest图像产生的半固体量分数和汇率NRMSE为3.8 $ \ pm $ 1.3％和4.6 $ \ pm $ 1.3％，SSIM和96.3 $ \ pm $ \ pm $ 1.6％和95.0 $ \ pm $ 2.4％。半固体交换参数的NRMSE <7％和SSIM> 94％的小腿肌肉交换参数的映射。与MRF相比，在具有较大敏感性伪像的区域中，Gan-Cest表现出改善的性能和噪声降低。结论：Gan-Cest可以大大减少定量半固体MT/CEST映射的获取时间，同时即使在训练过程中无法使用的病理和扫描仪模型时，也可以保持性能。
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在这项工作中，我们提出了一种基于手势的语言，以允许人类以自然的方式与机器人互动。我们已经使用神经网络和一个自定义的人类数据集创建了一个新的手势检测模型，该数据集执行一组身体手势来训练我们的网络。此外，我们将身体手势通信与其他沟通渠道进行比较，以确认将这些知识添加到机器人的重要性。在非训练志愿者的不同模拟和现实生活实验中，对所提出的方法进行了广泛的验证。这取得了显着的结果，并表明它是社会机器人应用程序（例如人类机器人协作或人类机器人互动）的宝贵框架。
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多个实例学习（MIL）方法在数字病理学中对GIGA像素大小的全型图像（WSI）进行分类变得越来越流行。大多数MIL方法通过处理所有组织斑块，以单个WSI放大倍率运行。这样的公式诱导了高计算要求，并将WSI级表示的上下文化限制为单个量表。一些MIL方法扩展到多个量表，但在计算上要求更高。在本文中，受病理诊断过程的启发，我们提出了Zoommil，该方法学会了以端到端的方式执行多层缩放。Zoommil通过从多个增强元中汇总组织信息来构建WSI表示。所提出的方法在两个大数据集上的WSI分类中优于最先进的MIL方法，同时大大降低了关于浮点操作（FLOPS）和处理时间的计算需求，最高为40倍。
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乳腺癌是最常见的癌症，并寄存癌症的妇女的最多死亡人数。结合大规模筛查政策的诊断活动的最新进展显着降低了乳腺癌患者的死亡率。然而，病理学家手动检查病理学家的载玻片是麻烦的，耗时的，并且受到显着的和观察者内的变异性。最近，全幻灯片扫描系统的出现授权了病理幻灯片的快速数字化，并启用了开发数字工作流程。这些进步进一步使利用人工智能（AI）来协助，自动化和增强病理诊断。但是AI技术，尤其是深度学习（DL），需要大量的高质量注释数据来学习。构建此类任务特定的数据集造成了几个挑战，例如数据获取级别约束，耗时和昂贵的注释，以及私人信息的匿名化。在本文中，我们介绍了乳腺癌亚型（BRACS）DataSet，一个大队列的注释血清杂环蛋白和eosin（H＆E） - 染色的图像，以促进乳房病变的表征。 BRACS包含547个全幻灯片图像（WSIS），并从WSI中提取4539个兴趣区域（ROI）。每个WSI和各自的ROI都是通过三个董事会认证的病理学家的共识注释为不同的病变类别。具体而言，Bracs包括三种病变类型，即良性，恶性和非典型，其进一步亚级分为七个类别。据我们所知，这是WSI和ROI水平的最大的乳腺癌亚型的附带数据集。此外，通过包括被升值的非典型病变，Bracs提供了利用AI更好地理解其特征的独特机会。
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