在科学计算中，在科学计算中的许多应用中出现了从样本点近似平滑，多元功能的问题，在科学和工程的计算不确定性量化（UQ）中。在这些应用中，目标函数可以代表参数化部分微分方程（PDE）的所需量。由于解决此类问题的成本很高，在解决每个样本中通过求解PDE计算，样本效率是有关这些应用的关键。最近，越来越多地关注深度神经网络（DNN）和深度学习（DL）从数据中学习此类功能。在这项工作中，我们提出了一种自适应抽样策略，CAS4DL（基督佛尔自适应采样用于深度学习），以提高DL的样本效率用于多元功能近似。我们的新方法基于将DNN的第二至最后一层解释为该层上节点定义的函数词典。从这个角度来看，我们定义了一种自适应采样策略，该策略是由最近提出的线性近似方案提出的自适应采样方案激励的，其中该词典跨越的子空间的基督教词函数随机绘制了样品。我们提出了比较CAS4DL与标准蒙特卡洛（MC）采样的数值实验。我们的结果表明，CAS4DL通常可以在达到给定准确性所需的样品数量中节省大量，尤其是在平滑激活功能的情况下，与MC相比，它显示出更好的稳定性。因此，这些结果是将DL完全适应科学计算应用的有希望的一步。
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Specular microscopy assessment of the human corneal endothelium (CE) in Fuchs' dystrophy is challenging due to the presence of dark image regions called guttae. This paper proposes a UNet-based segmentation approach that requires minimal post-processing and achieves reliable CE morphometric assessment and guttae identification across all degrees of Fuchs' dystrophy. We cast the segmentation problem as a regression task of the cell and gutta signed distance maps instead of a pixel-level classification task as typically done with UNets. Compared to the conventional UNet classification approach, the distance-map regression approach converges faster in clinically relevant parameters. It also produces morphometric parameters that agree with the manually-segmented ground-truth data, namely the average cell density difference of -41.9 cells/mm2 (95% confidence interval (CI) [-306.2, 222.5]) and the average difference of mean cell area of 14.8 um2 (95% CI [-41.9, 71.5]). These results suggest a promising alternative for CE assessment.
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在机器学习中使用大型数据集已导致出色的结果，在某些情况下，在机器上认为不可能的任务中的人数优于人类。但是，在处理身体上的互动任务时，实现人类水平的表现，例如，在接触良好的机器人操作中，仍然是一个巨大的挑战。众所周知，规范笛卡尔阻抗进行此类行动对于成功执行至关重要。加强学习（RL）之类的方法可能是解决此类问题的有希望的范式。更确切地说，在解决新任务具有巨大潜力时，使用任务不足的专家演示的方法可以利用大型数据集。但是，现有的数据收集系统是昂贵，复杂的，或者不允许进行阻抗调节。这项工作是朝着数据收集框架迈出的第一步，适合收集与使用新颖的动作空间的RL问题公式相容的基于阻抗的专家演示的大型数据集。该框架是根据对机器人操纵的可用数据收集框架进行广泛分析后根据要求设计的。结果是一个低成本且开放的远程阻抗框架，它使人类专家能够展示接触式任务。
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通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。
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在从蛋白质折叠到材料发现的许多领域中，采样分子系统的相空间 - 更普遍地是通过随机微分方程有效建模的复杂系统的相位空间。这些问题本质上通常是多尺度的：可以用少数“慢速”反应坐标参数参数的低维有效自由能表面来描述它们；其余的“快速”自由度填充了反应坐标值的平衡度量。有关此类问题的抽样程序用于估计有效的自由能差以及相对于条件平衡分布的合奏平均值；后者平均值导致有效减少动态模型的关闭。多年来，已经开发了增强的采样技术与分子模拟。引人入胜的类比是与机器学习领域（ML）产生的，在该领域中，生成的对抗网络可以从低维概率分布中产生高维样品。该样本生成从有关其低维表示的信息中返回模型状态的合理高维空间实现。在这项工作中，我们提出了一种方法，该方法将基于物理学的模拟和偏置方法与基于ML的条件生成对抗网络对条件分布进行采样，以实现相同的任务。我们调节精细规模实现的“粗糙描述符”可以先验地知道，也可以通过非线性维度降低来学习。我们建议这可能会带来两种方法的最佳功能：我们证明，夫妻CGAN具有基于物理学的增强采样技术的框架可以改善多尺度SDE动力学系统采样，甚至显示出对增加复杂性系统的希望。
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脑小血管疾病的成像标记提供了有关脑部健康的宝贵信息，但是它们的手动评估既耗时又受到实质性内部和间际变异性的阻碍。自动化评级可能受益于生物医学研究以及临床评估，但是现有算法的诊断可靠性尚不清楚。在这里，我们介绍了\ textIt {血管病变检测和分割}（\ textit {v textit {where valdo？}）挑战，该挑战是在国际医学图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）的卫星事件中运行的挑战（MICCAI） 2021.这一挑战旨在促进大脑小血管疾病的小而稀疏成像标记的自动检测和分割方法的开发，即周围空间扩大（EPVS）（任务1），脑微粒（任务2）和预先塑造的鞋类血管起源（任务3），同时利用弱和嘈杂的标签。总体而言，有12个团队参与了针对一个或多个任务的解决方案的挑战（任务1 -EPVS 4，任务2 -Microbleeds的9个，任务3 -lacunes的6个）。多方数据都用于培训和评估。结果表明，整个团队和跨任务的性能都有很大的差异，对于任务1- EPV和任务2-微型微型且对任务3 -lacunes尚无实际的结果，其结果尤其有望。它还强调了可能阻止个人级别使用的情况的性能不一致，同时仍证明在人群层面上有用。
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核密度估计（KDE）是使用最广泛的非参数密度估计方法之一。它是一种基于内存的方法，即它将整个培训数据集用于预测，这使其不适合大多数当前的大数据应用程序。已经提出了几种策略，例如基于树或基于哈希的估计器，以提高内核密度估计方法的效率。新型密度内核密度估计方法（DMKDE）使用密度矩阵，量子机械形式主义和随机傅立叶特征（显式内核近似）来产生密度估计。该方法的根源在KDE中，可以被视为近似方法，而无需基于内存的限制。在本文中，我们系统地评估了新型DMKDE算法，并将其与其他最新的快速程序进行比较，以近似于不同合成数据集的内核密度估计方法。我们的实验结果表明，在高维数据上执行时，显示了DMKDE与其竞争对手的计算密度估计和优势相提并论。我们将所有代码作为开源软件存储库提供。
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社交媒体通常被用作自然灾害期间交流的生命线。传统上，自然灾害推文使用自然灾害的名称从Twitter流进行过滤，并将过滤的推文发送以进行人体注释。人类注释创建用于机器学习模型的标签集的过程是费力的，耗时的，有时不准确的，更重要的是，在大小和实时使用方面不可扩展。在这项工作中，我们使用薄弱的监督来策划一个银标准数据集。为了验证其效用，我们在弱监督的数据上训练机器学习模型，以识别三种不同类型的自然灾害，即地震，飓风和洪水。我们的结果表明，在对手动策划的金标准数据集进行分类时，经过银标准数据集训练的模型大于90％。为了启用可重现的研究和其他下游公用事业，我们为科学界发布了银标准数据集。
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平衡和步态障碍是跌倒的第二主要原因，随之而来的是伤害，据报道是世界各地的主要公共卫生问题。对于不需要机械支持的患者，纤维触及反馈界面已被证明是恢复平衡的成功方法。大多数现有策略评估躯干或头部倾斜，速度或足底力，仅限于立场的分析。另一方面，平衡控制的中心是需要将身体的压力中心（COP）保持在支撑多边形（SP）的可行限制，如站立或前进到新的SP（如步行中）。因此，本文提出了一项探索性研究，以研究是否可以在步行过程中使用速函反馈来领导人类警察。引入了Ergotac-belt纤维触觉设备，以指示用户在前后轴和中侧轴上的方向。这里采用了一种预期策略，以使用户有足够的时间对刺激做出反应。对十个健康受试者进行的实验证明了该设备沿预定义的参考路径指导用户的COP具有有希望的能力，其性能与视觉反馈相似。未来的发展将调查我们的战略和设备，以指导老年人或前庭障碍的人的警察，他们可能不知道或能够弄清楚安全且人体工程学的COP道路。
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反复出现或持续的尴尬身体姿势是与工作相关的肌肉骨骼疾病（MSD）发展最常见的危险因素之一。为了防止工人采用有害配置，也可以指导他们朝着更符合人体工程学的配置，可穿戴触觉设备可能是理想的解决方案。在本文中，在肢体姿势校正环境中评估了一个称为Ergotac的纤维ac式单元，称为袖口和称为袖口的滑动单元。使用定量与任务相关的指标和主观定量评估，比较了在十二个健康受试者中比较了他们提供单关节（肩膀或膝盖）和多关节（肩膀和膝盖）指导的能力。还建立了一个集成的环境，以简化参与传感器和反馈系统之间的沟通和数据共享。结果显示出两种设备的良好可接受性和直觉。 Ergotac似乎是肩膀的合适反馈装置，而袖口可能是膝盖的有效解决方案。这项比较研究虽然是初步的，但却是对两种设备进行有效全身姿势校正的潜在整合的促进，目的是开发反馈和辅助设备，以提高工人对危险工作条件的认识，从而防止MSD。
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